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公开(公告)号：CN118314485A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410743380.1
申请日：2024-06-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学 , 国网智能电网研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据感知设备的变电站故障预警方法及系统，方法包括：无人巡检系统采集设备图像；将所述设备图像进行清晰化预处理；将清晰化后的设备图像通过最优深度联合信源信道编解码模型进行传输，获取故障分析图像；将所述故障分析图像结合三维点云数据进行跨模态融合，使用多模态跨目标融合模块并进行三维目标检测定位；根据三维目标检测定位，判断可能故障位置，并应用无人巡检系统重新拍照得到不同空间尺度的图像；所述多模态跨目标融合模块对重新拍照得到的不同空间尺度的图像再次与三维点云数据结合，进行故障分析和定位，完成对特高压变电站故障的多尺度重决策，本发明能够提高变电站故障识别的精确度。
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公开(公告)号：CN117804492A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311602008.0
申请日：2023-11-24
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
Abstract: 本发明公开了一种结合3D地图信息的定位方法及系统，步骤一：获取3D地图信息，提取3D地图信息中的场景，构建虚拟三维模型，并将三维模型的坐标数据进行存储，其中，三维模型的坐标包括X轴坐标、Y轴坐标和Z轴坐标；本发明涉及定位技术领域。该结合3D地图信息的定位方法及系统，通过获取3D地图信息，提取3D地图信息中的场景，构建虚拟三维模型，利用勾勒定位范围，减少3D地图信息中的场景，减少了不使用区域造成的数据干扰，以及数据运行的卡顿，配合引入VR技术，根据VR眼镜定位需要查找的具体位置，这样可以在不知道具体位置的情况下，先借助VR技术确定方位，再配合地图进行路线引导，定位方式更为精确，使用的范围也更广。
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公开(公告)号：CN117761473A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311694036.X
申请日：2023-12-08
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学
Inventor： 胡坤 , 付青太 , 马欢 , 汪太平 , 张斌 , 刘翔 , 沈庆 , 李淑心 , 陈明阳 , 董翔宇 , 郭振宇 , 谢铖 , 张学友 , 陈雪 , 赵巨龙 , 李延东 , 张杰 , 崔玮 , 张方伟 , 张志强 , 王朋 , 胡可 , 张新悦 , 武文杰 , 李帷韬 , 申奥 , 孙伟 , 李奇越 , 张倩
Abstract: 本发明提供GIS图像采集阵列设计方法及系统，方法包括：基于GIS内部绝缘介质的光谱频段特征和结构特征，选择合适的信号传输通道用光纤和光源；基于GIS设备内部空间结构和GIS内部温度场特征，确定采集目标的位置和布置图像传感器阵列；对当前图像传感器阵列采集到的图像进行图像增强；基于图像信息熵，评估采集目标在整个图像采集过程中的重要程度；根据采集目标的复杂程度和重要性，优化布置图像传感器阵列。本发明解决了GIS设备故障检测不全面、故障定位效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117649859A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311668453.7
申请日：2023-12-07
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学
Inventor： 樊培培 , 张俊杰 , 刘之奎 , 徐亚艳 , 董浩声 , 张学友 , 殷振 , 孙昊 , 马欢 , 邵华 , 马晓薇 , 任大东 , 程瑶 , 李腾 , 张军 , 张东欣 , 朱上运 , 阮明昊 , 陈斌 , 陈国玮 , 李红梅
Abstract: 本发明涉及一种基于D‑CNN和KNN技术的环境声音分类识别方法，与现有技术相比解决了环境声音分类(ESC)特征提取困难、识别率低、鲁棒性差的缺陷。本发明包括以下步骤：对训练的环境声音进行收集和预处理；构建环境声音分类识别模型；环境声音分类识别模型的训练；对待测的环境声音进行收集和预处理；环境声音分类识别结果的获得。本发明不仅解决了环境声音数据特征提取困难，提高了环境声音识别的准确率，而且增强了环境声音分类识别算法的鲁棒性，达到了实际应用水平。
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公开(公告)号：CN116126013A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211600102.8
申请日：2022-12-12
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 朱仲贤 , 马欢 , 刘文涛 , 朱元付 , 吴翔 , 汪运 , 汪伟伟 , 刘鑫 , 杜鹏 , 郭振宇 , 蒲道杰 , 蔡科伟 , 黄道钧 , 张学友 , 郭龙刚 , 杜瑶 , 常文婧 , 徐蒙福 , 臧春华 , 陈迎 , 翁凌 , 杨乃旗 , 邵华 , 沈国堂 , 魏南 , 施雯
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明实施例提供一种无人机高精度降落的方法、系统及可读存储介质，属于无人机技术领域。所述方法包括：获取基准站的真实位置；获取卫星定位与所述基准站的真实位置的对比；根据所述卫星定位和真实位置的对比获取定位误差；所述无人机根据所述定位误差得到其所在的当前位置；将所述无人机的当前位置转入三维坐标系中；获取所述无人机需要降落的降落点；将所述降落点转入到所述三维坐标系中；根据所述无人机和所述降落点在三维坐标系中的位置确定所述无人机的飞行路径；根据所述飞行路径，所述无人机降落至所述降落点上。该方法可以使得无人机精准的降落在降落点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116070151A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310259217.3
申请日：2023-03-17
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/04 , G06Q50/06 , H02H7/26 , G01R31/00 , G01R31/52 , G01R31/58 , H02J3/36
Abstract: 本发明公开了基于广义回归神经网络特高压直流输电线路故障检测方法，基于广义S变换提取出频域下的故障特征量，构建广义回归神经网络的输入数据；将样本数据进行归一化处理，分成测试集和训练集两个样本；利用混沌量子粒子群算法优化广义回归神经网络参数，以适应度函数最低为原则形成理想的网络模型，更好地学习特高压直流输电线路故障特征；将深层的特征量输入到Softmax分类器中进行分类，把故障识别分成区外故障、母线故障和线路故障，故障分类为正极故障、负极故障和双极故障，输出识别结果。本发明实现了特高压直流线路的区外故障、母线故障、线路故障、正极故障、负极故障、双极故障等不同故障的准确识别，故障检测速度快。
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公开(公告)号：CN116027185A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211516254.X
申请日：2022-11-29
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/327 , G01R35/00
Abstract: 本发明实施例提供一种变电站高压断路器分合闸速度检测的误差消除方法，属于变电站高压断路器分合闸速度检测技术领域。包括构建棋盘格的世界坐标系和像素坐标系；获取高压断路器运动速度的分辨率和最大量程；本发明提供的变电站高压断路器分合闸速度检测的误差消除方法通过在高压断路器的动作触头上设置棋盘格，并构建棋盘格的世界坐标系以及像素坐标系，计算出高压断路器运动速度的分辨率以及最大量程，再根据该分辨率以及最大量程计算出高压断路器的速度误差，最后根据该速度误差计算出实际的分合闸的动作速度，即可实现对高压断路器动作速度的精确测量，可靠性更高，且更加方便。
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公开(公告)号：CN115913976A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211405296.6
申请日：2022-11-10
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
Inventor： 张学友 , 郭振宇 , 葛健 , 郭龙刚 , 许旵鹏 , 黄道均 , 李冀 , 杜鹏 , 董翔宇 , 夏熠 , 阮巍 , 马欢 , 马凯 , 朱靖 , 张军 , 张冬晛 , 李梦琪
Abstract: 本发明实施例提供一种异构网络拓扑优化方法，属于异构网络技术领域。所述…包括：S10)获取当前特高压分布式系统的物理网络资源，并基于所述物理网络资源构建树状结构的虚拟网络资源，获得树状模型；S20)基于所述树状模型构建数据传输模型和数据聚合模型；S30)基于所述最小路由树进行异构节点能量初始化，为不同跳层的节点进行能量赋值；S40)基于能量赋值后的最小路由树进行局部树重建，并基于重建的局部树进行模拟运行，判断目标节点是否死亡，若未死亡，则重复步骤S30)‑步骤S40)，直到目标节点死亡，输出对应拓扑方案作为当前节点的最优通信拓扑方案。本发明方案保证网络中节点低能耗的同时保证了数据传输的低延迟，延长了网络的生存期。
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公开(公告)号：CN115862132A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211475369.9
申请日：2022-11-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 吴翔 , 刘文涛 , 朱仲贤 , 马欢 , 刘鑫 , 杜鹏 , 郭振宇 , 蒲道杰 , 蔡科伟 , 黄道钧 , 张学友 , 郭龙刚 , 杜瑶 , 常文婧 , 徐蒙福 , 朱元付 , 汪运 , 汪伟伟 , 翁凌 , 杨乃旗 , 邵华 , 沈国堂 , 魏南 , 施雯 , 臧春华 , 陈迎
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多融合网络的深度学习的行为识别与动作的检测方法，属于计算机视觉技术领域。所述检测方法包括：获取待检测的视频数据；按照预定的帧数周期从所述视频数据中截取多个图像；将所述多个图像进行分组，以构成至少两个图像组；预设多个训练完成的深度学习网络，且每个所述深度学习网络与所述图像组一一对应；将每个所述图像组输入所述深度学习网络中，以得到对应的检测结果；根据所述检测结果中概率最大的前三个结论进行投票，以得到最终的检测结果。该检测方法能够在适应小体积化的现场设备的同时，保证算法的准确率。
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公开(公告)号：CN115830315A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211472120.2
申请日：2022-11-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 马欢 , 刘文涛 , 刘鑫 , 朱元付 , 朱仲贤 , 汪运 , 汪伟伟 , 吴翔 , 杜鹏 , 郭振宇 , 蒲道杰 , 蔡科伟 , 黄道钧 , 张学友 , 郭龙刚 , 杜瑶 , 常文婧 , 徐蒙福 , 臧春华 , 陈迎 , 翁凌 , 杨乃旗 , 邵华 , 沈国堂 , 魏南 , 施雯
IPC: G06V10/26 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度学习的图像检测和分割的方法及系统，属于图像识别技术领域。所述方法包括：获取待检测和分割的图像；基于灰度直方图分布的方法在所述图像中获取候选框；采用CNN网络分别对每个所述候选框进行分类，以得到每个所述候选框的类别和对应的概率；按照概率从大到小的顺序，选择并分割出前N个候选框作为目标所在的区域。通过上述技术方案，本发明提供的基于深度学习的图像检测和分割的方法与系统通过将直方图灰度计算和CNN网络进行结合，直方图灰度计算在降低整体算法复杂度的同时，缩小了CNN网络进行目标检测的范围；而CNN网络具有较高的目标检测准确度，相较于现有技术而言，提高了目标检测与分割的准确度。
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