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公开(公告)号：CN111597510A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010429698.4
申请日：2020-05-20
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 秦佳峰 , 杨祎 , 辜超 , 白德盟 , 崔其会 , 郑文杰 , 林颖 , 李程启 , 刘萌 , 吕学宾 , 黄锐 , 吕俊涛 , 陈令英 , 周超 , 李龙龙 , 孙景文 , 李杰 , 高建峰
Abstract: 本发明为了现有技术中存在的问题，创新提出了一种输变电运检数据质量评估方法，从有效性、冗余度、信息量、完整性以及准确性等维度分别建立评估模型，用于评价输变电设备运检数据质量；基于无效比建立数据有效性评估模型；基于重复率建立数据冗余度评估模型；基于逻辑斯蒂增长模型建立数据信息量评估模型；基于相对缺失信息量建立数据完整性评估模型；基于加权局部因子算法以及异常度建立准确性评估模型，本发明还提出了一种输变电运检数据质量评估系统，有效解决由于现有数据质量评价单一、不够全面的问题，有效的提高了输变电设备运检数据质量的综合评估效果以及评估可靠性。
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公开(公告)号：CN110796206A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911074459.5
申请日：2019-11-06
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出了一种针对局部放电图谱的数据增强方法和装置，在添加现场常见噪声如手机干扰、雷达干扰、微波硫灯干扰的基础上应用高斯模糊方法，对RGB像素进行随机扰动，用以训练泛化能力更强的网络。通过利用背景噪声耦合和高斯模糊等方法对局部放电图谱进行预处理，使一张图谱可以生成多张图谱，以较少的计算量生成大量带标签样本，解决了带标签样本获取成本高、训练数据不充分的问题；在原有数据样本的基础上考虑了现场的常见干扰，模拟真实现场数据，增加了训练模型的抗干扰能力；扩展了训练数据的多样性，以扩展后的训练数据训练模型，避免了模型的过拟合。
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公开(公告)号：CN109374968A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811531707.X
申请日：2018-12-14
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司济南市历城区供电公司 , 国网山东省电力公司滨州供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01R23/16
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于STFT-WVD变换的VFTO频谱分析方法，所述方法包括以下步骤：将VFTO的时域波形分别进行STFT时频变换和WVD时频变换，得到维数相同的STFT矩阵和WVD矩阵；选取阈值，将STFT矩阵的元素二值化；利用二值化后的STFT矩阵消去WVD矩阵的交叉项，得到VFTO的时频谱；根据所述时频谱分析VFTO包含的频率和各频率分量的幅值-时间特征。本发明通过二值化的STFT消去WVD变换中的交叉项干扰，在保持WVD变换最高时频聚集性的基础上，消除了WVD变换存在的交叉干扰项，具有更好的时频分析性能。
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公开(公告)号：CN109270200A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811286865.3
申请日：2018-10-31
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G01N30/86
Abstract: 本发明为了解决变压器评价方法现有技术中存在的问题，创新将变压器试验与在线监测油色谱数据结合，综合评价变压器的设备状态，将变压器试验数据与在线监测油色谱数据进行比较，对在线监测油色谱数据进行预处理，再根据设定的分类及扣分权重汇总的得分情况，综合判断变压器的当前设备状态，相对于传统变压器油类评价，能够弥补变压器停电试验周期长，数据不及时的缺点，量化指标更加具体全面，相比于在线监测油色谱数据方法，不仅与变压器实验相结合，使评价方法更准确可靠，而且引入油中水分以及各溶解气体增长趋势变化，展示趋势扣分情况，反映变压器设备当前整体状态以及整体变化趋势，具有效率高、操作性强的优点。
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公开(公告)号：CN115684179B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202211404046.0
申请日：2022-11-10
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学 , 沈阳工业大学
Inventor： 辜超 , 李杰 , 林颖 , 师伟 , 石岩 , 李晓龙 , 熊永平 , 张丕沛 , 孙景文 , 汪鹏 , 王江伟 , 李秀卫 , 孙艳迪 , 孙承海 , 吕俊涛 , 邢海文 , 任敬国 , 王丹
IPC: G01N21/88 , G06V10/143 , G06T5/70
Abstract: 本发明涉及变电设备监测技术领域，更具体地说，涉及一种气体绝缘金属封闭设备内部状态可视监测系统，包括高速成像采集装置，高速成像采集装置包括高压屏蔽罩，高压屏蔽罩密封连接在GIS腔体手孔内，高压屏蔽罩内装设高速摄像模块，以透过高压屏蔽罩内的透明盖板对运行状态下GIS腔体内部的微小颗粒异物进行图像采集，并将图像采集信息传递至后端处理设备。本发明可以有效解决GIS腔体内部状态无法准确感知的问题，提供了一种可植入GIS腔体内部的监测装置，实现了GIS腔体内部运行状态的可观、可测、可控，促进输变电装备状态评估技术向全息化、广谱化、智能化发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113887107B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111194573.9
申请日：2021-10-13
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了基于数字孪生体的六面体体积计算方法及系统，所述方法包括：根据设定编号规则对目标六面体的八个顶点进行编号；确定目标六面体的八个顶点的坐标；进一步根据顶点的坐标计算目标六面体的每个面的对角线向量坐标；将对角线向量组成矩阵，计算矩阵行列式；最终将每个面的矩阵行列式的结果相加，得到目标六面体的体积。针对现有的计算六面体体积浮点数计算繁琐，消耗大量计算资源等问题，从构造四角化六面体出发，将四角化六面体的体积分解成六个子体积之和，减少了计算六面体体积的浮点数运算次数。
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公开(公告)号：CN119625451A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411518153.5
申请日：2024-10-29
Applicant: 中电普瑞电力工程有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/0985 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种门极线脱落识别模型的构建方法、识别方法、设备及系统，其中，所述构建方法包括：获取工业异常检测图像集和多个换流阀晶闸管的门极线对应的历史图像集；其中，所述工业异常检测图像集包括的图像数量远大于所述历史图像集包括的图像数量，所述历史图像集至少包括：门极线脱落的图像子集和门极线未脱落的图像子集；基于所述工业异常检测图像集和所述历史图像集，采用元学习算法对U‑Net模型进行迭代训练，得到换流阀晶闸管的门极线脱落识别模型。本发明能够提高晶闸管门极线脱落识别的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119043995A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410988670.2
申请日：2024-07-23
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司华中分部
Abstract: 本发明提供一种变压器油溶解气体扩散试验装置及方法，该装置，包括变压器箱体；变压器箱体内部设置有故障模拟装置；变压器箱体内灌注有绝缘油；变压器箱体表面设置有取油口；变压器箱体表面设置有气体采集装置；变压器箱体内部设置有温度传感器；变压器箱体外部设置有局放检测装置，用于检测局部放电的发生时间和时长；还包括分析设备，用于根据采集到的绝缘油的油样、气体、温度以及局部放电的发生时间和时长，分析不同类型和位置的故障规律。本发明可以有效探究在发生故障时变压器箱体绝缘油中溶解气体的扩散规律，为后续故障定位和识别提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN114612698B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210191584.X
申请日：2022-02-28
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于层级匹配的红外与可见光图像配准方法及系统。其中，该方法包括获取红外图像和可见光图像；基于局部聚合特征对可见光图像的像素进行预筛选，得到像素预筛选后的可见光图像；对红外图像和像素预筛选后的可见光图像均进行特征点提取及匹配；根据在红外图像与可见光图像中匹配的特征点对的像素坐标，利用渐进一致采样算法，得到红外图像到可见光图像的变换参数；根据所述变换参数，将红外图像的坐标变换到可见光图像坐标系下，实现红外图像与可见光图像的层级配准。
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公开(公告)号：CN111798412B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010501236.9
申请日：2020-06-04
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 林颖 , 秦佳峰 , 郑文杰 , 白德盟 , 李程启 , 杨祎 , 崔其会 , 黄锐 , 吕俊涛 , 邢海文 , 刘萌 , 张皓 , 李杰 , 孙景文 , 李娜 , 朱梅 , 李君 , 高建峰
Abstract: 一种基于红外图像的变电设备缺陷智能诊断方法及系统，利用YOLO深度学习模型及数据分析方法，通过变电设备部件定位、温度特征提取、温度阈值判定等步骤实现了对红外图像中变电设备的部件自动识别、缺陷智能诊断。一方面，依赖于YOLO深度学习网络的目标检测性能，保证变电设备部件定位的准确性；在变电设备部件精确定位的基础上，提取特征参量，将红外图像数据转化为可量化分析的温度特征值，另一方面，依赖检测数据，通过提取的温度特征值，统计分析出体现海量温差数据的分布特性，从而获得可靠性较高的缺陷阈值判定方法，解决了单纯图像分析或人工设定阈值的诊断方法出现的问题，提高了变电设备红外图像缺陷诊断的可靠性和准确性。
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