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公开(公告)号:CN117934501A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202311775795.9
申请日:2023-12-21
申请人: 三峡大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
摘要: 本发明公开了一种基于显著性的部件分割方法,通过显著性算法生成显著图,经过预分割后将其变为二值图,之后采用形态学处理的方法,去除小面积区域,保留完整目标区域,最后筛选有效面积区域的二值图,通过反变换从原图中分割出不同部件,参考图像与第一预拼接部分构建预拼接虚影,利用预拼接虚影对第二预拼接部分进行调整,以进行最后的拼接,可以准确地进行拼接尺寸的调整以及部位的对应,避免拼接分割过程中出现分割不完整、不准确的错误或拼接痕迹明显的问题。
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公开(公告)号:CN116342092A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202211429110.0
申请日:2022-11-15
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 清华大学
IPC分类号: G06Q10/20 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种高压电缆检修决策确定方法、装置、介质及设备。其中,方法包括:根据待检修高压电缆的运行状态数据,计算待检修高压电缆继续运行的故障率;计算待检修高压电缆在停电检修决策下的第一停电检修损失,以及根据故障率计算待检修高压电缆继续运行决策下的第二停电检修损失,其中第一停电检修损失和第二停电检修损失包括可靠性损失以及经济性损失;根据第一停电检修损失以及第二停电检修损失,确定待检修高压电缆的检修策略,其中检修策略包括停电检修和继续运行。
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公开(公告)号:CN116303416A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202211466945.3
申请日:2022-11-22
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 清华大学
IPC分类号: G06F16/22 , G06F16/2458
摘要: 本发明公开了一种高压电缆运行大数据关联分析方法、装置及介质。其中,方法包括:根据高压电缆运行数据,生成事务项集;根据Apriori算法分别计算事务项集中每个事务项的支持度,并与预先设置的最小支持度阈值进行比较,确定事务项集中的频繁项集;分别计算频繁项集中每个频繁项的置信度,并与预先设置的最小置信度阈值进行比较,确定强关联规则集。
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公开(公告)号:CN118425303A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410391547.2
申请日:2024-04-02
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
摘要: 本发明公开了一种高压电缆线路附属设施微裂纹缺陷感知识别系统及方法,属于工业无损检测技术领域。本发明系统,包括:超声激励信号发生单元用于发出超声激励信号,基于所述超声激励信号,对高压电缆线路附属设施进行微裂纹缺陷检测;超声响应信息接收单元接收所述微裂纹缺陷检测的响应信号;信号采样单元用于对所述响应信号进行采样;信号放大单元用于对采样的响应信号进行放大,并将放大后的采样信号作为测量结果上传至信号处理单元;信号处理单元用于对测量结果进行计算,得到标准数据,将标准数据与参考基准进行比较,感知识别所述高压电缆线路附属设施的微裂纹缺陷。本发明能够有效的感知识别高压电缆线路附属设施的微裂纹缺陷。
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公开(公告)号:CN118297267A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410367775.6
申请日:2024-03-28
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
发明人: 夏荣 , 赵洋 , 欧阳本红 , 袁建军 , 刘青 , 尚彤 , 王昱力 , 尚英强 , 李文杰 , 郭甜 , 刘松华 , 林一轩 , 刘宗喜 , 黄凯文 , 赵鹏 , 邓显波 , 王格 , 戴梦迪
IPC分类号: G06Q10/063 , G06F18/24 , G06Q50/06 , G06F17/10
摘要: 本发明公开了一种用于评价高压电缆系统状态的方法及系统,属于电力电缆及通道运维保障技术领域。本发明方法,包括:确定所述目标线路的评价要素;建立变异系数评价模型,基于所述边缘物联代理终端获取目标线路的监测数据,将所述监测数据带入所述变异系数评价模型,并对所述变异系数评价模型求解,以获取到每个评价指标的权重;基于所述每个评价指标的权重,确定目标线路状态的评价结果,并根据所述评价结果,确定对于目标线路状态的评价等级,基于所述评价等级,确定高压电缆系统状态的状态等级。本发明通过使用数学模型及边缘物联代理终端感知监测数据,能够有效的,准确的确定高压电缆系统状态的状态等级。
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公开(公告)号:CN118296350A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410359942.2
申请日:2024-03-27
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F17/18
摘要: 本发明公开了一种获取高压电缆线路边缘感知终端监测数据的方法及方法,属于电力电缆及通道运维保障技术领域。本发明方法,包括:提取出初始状态感知监测数据中的异常数据特征,基于所述异常数据特征,建立的分类标准;基于所述辅助特征向量及分类标准,确定所述初始状态感知监测数据中异常数据的异常变化范围和异常变化率;基于所述异常变化范围、异常变化率以及典型异常数据样本,筛选出所述初始状态感知监测数据中的无效异常数据,得到高压电缆线路边缘感知终端的状态感知监测数据。本发明通过确定异常变化范围和异常变化率,对状态感知监测数据的无效异常数据进行筛选,提升了高压电缆线路边缘感知终端的状态监测数据的质量。
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公开(公告)号:CN117929472A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202311651239.0
申请日:2023-12-04
申请人: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 西安交通大学 , 国网上海市电力公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
摘要: 本申请提供了一种高压电缆缓冲层烧蚀等级的确定方法、装置与电子设备,该方法包括:烘干缓冲层试样;对密闭电极腔体中的缓冲层试样持续施加预设电压和预设电流,采用气体采样针收集不同烧蚀时间下密闭电极腔体内的气体,得到多个气体样本;采用气相色谱仪分析各气体样本中气体的浓度,确定特征气体浓度集;对特征气体浓度和烧蚀时间进行负指数函数拟合分析,确定各烧蚀时间对应的烧蚀时间常数;计算烧蚀时间与烧蚀时间常数的比值,确定缓冲层烧蚀严重程度折算值,并根据缓冲层烧蚀严重程度折算值确定缓冲层试样的目标烧蚀等级。该方法能有效划分不同特征气体浓度下对应的高压电缆缓冲层烧蚀缺陷的严重程度,提升高压电缆线路的运行可靠性。
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公开(公告)号:CN116298708A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202211469433.2
申请日:2022-11-22
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 清华大学
IPC分类号: G01R31/12 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
摘要: 本发明公开了一种基于CNN的高压电缆局部放电相位分布图谱识别方法及系统,其中,该方法包括:搭建电缆局部放电试验平台,采集获取局部放电信号,得到待训练数据和待测试数据;对所述局部放电信号的待训练数据进行预处理,确定完成预处理的训练数据;构建基于CNN的识别模型,将完成预处理的训练数据输入到识别模型中进行训练;将待测试数据输入到基于CNN的识别模型进行测试,对识别模型的参数进行调整,得到完成训练的识别模型,并输出预测结果。以PRPD灰度图像作为直接输入进行电缆绝缘缺陷评估及绝缘状态预测,弥补采用基于深度学习的PRPD模式识别进行电缆绝缘缺陷评估的研究空白,为电缆的运维提供数据支撑。
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公开(公告)号:CN117911332A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202311784604.5
申请日:2023-12-21
申请人: 三峡大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
摘要: 本发明公开了一种压接管毛刺识别方法,通过对电缆中间接头的分段拍摄并拼接,可以避免图像不清晰的问题,同时先识别各部位的部位坐标集,再对每个部位坐标集进行缺陷特征的识别,能够准确判断出缺陷类型;通过对波峰和波谷的选择,能够减少处理的数据量,直观突出主要信息。将除波峰及波谷的周边范围之外的像素灰度值置零后,所得到的画面中只存在少量的点,通过判断出多余的波峰和波谷,可知缺陷所在位置,还原这些区域的灰度值后再进行提取,可以大幅减少其他不必要像素的识别量,在过滤掉干扰因素的情况下,既提高了识别准确率,也提高了识别效率。
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公开(公告)号:CN116908314A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202311152777.5
申请日:2023-09-08
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号: G01N29/44
摘要: 本发明公开了一种用于电缆附件铅封缺陷的超声波检测方法及系统,属于电力电缆无损检测技术领域。本发明首先利用与铅封表面相耦合的超声波检测装置采集并生成各种缺陷类型的铅封缺陷图像数据,之后基于采集的铅封缺陷图像数据对卷积神经网络进行训练和测试,获得符合精度要求和准确度的卷积神经网络模型,该模型不仅可以有效检测出电缆附件内部缺陷和铅封与铝护套之间的层间缺陷,还可以在两种缺陷同时存在时实现缺陷检出。最后,将目标铅封缺陷图像输入训练好的卷积神经网络模型,准确地输出目标电缆附件的铅封缺陷类型,从而可以明显提高电缆附件铅封缺陷的检测精度和准确度。进而解决了现有的铅封缺陷检测方法存在检测准确率低的技术问题。
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