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公开(公告)号：CN113159341A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110444248.7
申请日：2021-04-23
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司
Abstract: 本发明提供一种融合深度强化学习和专家经验的配电网辅助决策方法及系统，基于典型场景使用优化算法得到的初步优化的专家控制策略，将专家控制策略提供给智能体并结合深度强化学习算法进行训练，使智能体快速适应典型场景，在典型场景中加入随机量以增加智能体面对随机情况的泛化性，通过算例验证了方法有效性。
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公开(公告)号：CN110135611A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810105137.1
申请日：2018-02-02
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司
Abstract: 本发明提供一种配电网分段开关配置方法及装置，包括：利用配电网成本数据确定配电网分段开关配置目标函数；根据所述配电网分段开关配置目标函数获取最优配电网分段开关配置方案。本发明提供的技术方案解决了配电网分段开关配置的Trade-off优化问题，计算更为精确，计算效率更高，极大降低了配电网分段开关配置的可靠性综合费用。
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公开(公告)号：CN119540822A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411537414.8
申请日：2024-10-31
Applicant: 国网浙江省电力有限公司物资分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 王骊 , 谈元鹏 , 宋睿 , 张柯 , 王延海 , 谢枫 , 谢鑫 , 邱颖婕 , 李海弘 , 陈枫 , 陈瑜 , 孙小江 , 沈琦 , 翁慧颖 , 杨凯 , 郭志冲 , 李岩 , 方君峰 , 方华 , 周少伟 , 王立果 , 陈恩繁 , 李晟玥
Abstract: 本发明公开了一种基于边云协同的电力物资识别方法及系统，方法包括采集由边云交互智能设备获取到的初始视频数据；基于选定的视觉语言模型对初始视频数据进行分析，提取连续视频节数据；控制云端平台得到语义信息数据；将语义信息数据输入至选定的目标检测模型中进行处理，得到视频帧数据；基于逻辑处理算法对视频帧数据进行检测，并根据图像和视频分割模型对检测结果进行处理，得到目标视频帧数据；对重构生成的目标视频数据进行处理得到电力物资的识别结果。本发明提供的基于边云协同的电力物资识别方法及系统，通过对边缘交互中的边缘侧和云端层分别进行改进，有效提高了对电力物资信息数据的识别和管理，推进了电力仓库管理的智能化进程。
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公开(公告)号：CN119359922A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411489079.9
申请日：2024-10-24
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T7/70 , G06T3/4007
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，公开一种基于扩散模型的中置式开关柜三维模型构建方法、系统及设备；所述方法包括：采集中置式开关柜的图像信息，获取相机的机位位姿信息；根据机位位姿信息，构建相机拍摄轨道，通过DDIM采样器在相机拍摄轨道上选取虚拟拍摄点位，获取虚拟拍摄点位的虚拟位姿信息；基于SVD插帧模型，获取虚拟拍摄点位的虚拟视角图像信息；根据图像信息和虚拟视角图像信息，通过神经辐射场网络模型进行图像合成，获取预合并图像，通过纹理网格进行三维重建，获取中置式开关柜三维模型。本发明实现了对中置式开关柜三维模型的构建，在优化模型构建的同时，提高了模型的视觉效果。
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公开(公告)号：CN118521249A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410691605.3
申请日：2024-05-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/087 , G06K17/00
Abstract: 本发明属于电力物资智能管理技术领域，公开了一种基于RFID的物资入库登记方法以及相关装置；其中，所述基于RFID的物资入库登记方法包括：获取待入库登记物资的二维RFID信号强度图以及RFID编码；基于获取的所述二维RFID信号强度图，利用预先训练好的图像识别网络进行图像识别，获得识别信息；将获得的所述识别信息与获取的所述RFID编码进行对应匹配和记录，完成物资入库登记；其中，所述识别信息包括水平位置框、物资种类和摆放层数。本发明公开的技术方案，充分挖掘了RFID标签在定位方面的应用价值，可实现入库物资的精准识别与定位，能够提升物资的入库管理质效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111694934B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202010330720.X
申请日：2020-04-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/205 , G06F40/126
Abstract: 本发明提供了一种端到端的对话方法，包括：获取当前用户语言、上轮系统回复语言和上轮对话状态表示；对所述当前用户语言和上轮系统回复语言进行分词处理；基于每个分词和所述上轮对话状态表示，得到至少指示一个对话领域的当前对话状态表示；基于每个对话领域的对话状态表示，从历史信息中查询符合要求的实体，得到当前用户语言对应的回复信息表示；基于所述当前用户语言、所述当前对话状态表示和所述回复信息表示，得到涵盖所述用户语言相关的所有领域的系统回复语言，本发明方法采用了指示对话领域的对话状态表示，可以很好地处理多领域对话任务，避免了因使用领域分类模型对领域检测而造成的新噪声引入，提升了系统性能。
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公开(公告)号：CN118212356A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410314492.5
申请日：2024-03-19
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T15/08 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种面向电力设备的可视三维模型构建方法和装置，包括采集多个视角下的电力设备的原始样本图像，并对所述原始样本图像经过神经辐射网络和体渲染处理后得到无阴影样本图像；构建对抗生成网络，所述对抗生成网络包括第一生成器、第一判别器以及第二判别器；通过所述无阴影样本图像和所述原始样本图像对所述对抗生成网络进行训练，直至所述对抗生成网络满足预设条件，将叠加了所述对抗生成网络的神经辐射场网络作为可视三维网络模型。本发明通过向神经辐射场训练过程引入对抗学习的思想，赋予了神经辐射场网络去除阴影的能力，提升了神经辐射场建模的实用性。本发明的效果在于可以有效克服阴影对电力设备图像样本的影响，简化建模所需设备、减小建模难度、提升建模效率，并优化模型质量。本发明还涉及一种设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN117893908A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410077056.0
申请日：2024-01-18
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种遥感影像地面设施的变化检测方法、系统、设备及介质，包括：获取双时相遥感影像；将所述双时相遥感影像输入到多光谱遥感影像变化检测模型中，以确定双时相遥感影像中地面设备是否发生变化，其中，所述多光谱遥感影像变化检测模型基于多级金字塔注意力机制的特征融合构建而成，该方法、系统、设备及介质能够对小尺度的电力设施变化进行准确检测。
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公开(公告)号：CN116664536A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310673690.6
申请日：2023-06-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06F21/62 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06V10/22 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于电力系统输电线路设备缺陷检测技术领域，公开一种基于横向联邦学习的销钉缺失缺陷检测方法及系统；所述检测方法，包括：获取待检测输电设备巡检影像；将所述待检测输电设备巡检影像输入预先训练好的销钉缺失缺陷检测模型中，获得待检测输电设备的销钉缺失缺陷检测结果；其中，所述预先训练好的销钉缺失缺陷检测模型为通过横向联邦学习的销钉缺失缺陷检测模型。本发明检测方法，预先训练好的销钉缺失缺陷检测模型为通过横向联邦学习的销钉缺失缺陷检测模型；各参与方在数据安全共享条件下，通过横向联邦学习共同训练销钉缺失缺陷检测模型，不会存在数据隐私泄露的情况，同时显著提升销钉缺失缺陷检测精度。
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公开(公告)号：CN116612402A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310836300.2
申请日：2023-07-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于电力自动化领域，公开了一种无人机影像中电力设施的检测方法、系统、设备及介质，包括：获取待检测的无人机影像；将无人机影像输入预设的预训练高精度电力设施目标检测模型中，通过预训练高精度电力设施目标检测模型标注无人机影像中各电力设施的目标锚框，并获取各电力设施的目标锚框的位置信息和分类结果；其中，分类结果为电力设施类型。基于预训练高精度电力设施目标检测模型的高性能目标检测能力，实现多种电力设施，如高压塔、光伏板、储油罐及烟囱等的高精度检测，提高了电力设施检测的效率和准确度，可帮助工作人员做出正确的决策，对电力设施的检修和管理有着重要的意义。
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