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公开(公告)号：CN110807353B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201910826233.X
申请日：2019-09-03
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能、输变电技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的变电站异物识别方法、装置及系统。包括以下步骤：采集变电站的场景图像；根据预先建立的变电站异物的目标检测模型，对所述场景图像中的异物进行识别，得到所述场景图像内的异物所在位置和异物的类型；其中，所述变电站异物的目标检测模型为根据预设的变电站内的异物类型以及若干变电站异物图像进行训练得到。本发明提升了异物检测准确性，能具体分辨出异物的种类，还能起到辅助变电站巡视、监控的作用。本发明方法所开发的模块可集成到固定摄像头和机器人本体以及它们的远程控制系统，赋予它们智能识别变电站内异物的能力，提升变电站巡视和监控的智能化水平。
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公开(公告)号：CN109101518B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201810486906.7
申请日：2018-05-21
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06K9/62 , G06F40/284 , G06F40/216
摘要： 本发明提供了一种语音转录文本质量评估方法、装置、终端及可读存储介质，其中，该方法包括如下步骤：根据LDA主题模型获取待测试语音转录文档集中主题在每一个待测试语音转录文本中的主题概率分布；将主题概率分布进行聚类得到质量评估结果。上述方法先根据LDA主题模型得到主题概率分布，之后根据主题概率分布进行聚类得到聚类结果，并将聚类结果与质量评估结果对应，根据质量评估结果可直观得出转录文本的质量，这样便无需人工进行质量核对，提高了质量评估效率。
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公开(公告)号：CN107979085B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201711104541.9
申请日：2017-11-10
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种动态电力网络拓扑建模方法及系统，该动态电力网络拓扑建模方法包括：获取电力网络设备的设备信息，将电力网络设备的设备主体配置为顶点，将电力网络设备内外的连接端子配置为端子顶点；根据设备信息分别为各顶点及端子顶点配置属性信息；根据各顶点、端子顶点间的所属关系及连接关系配置连接边；通过连接边将顶点及端子顶点连接，生成电力网络设备的网络拓扑模型。本发明所设计的动态电力网络拓扑建模方法，实现了对大规模动态电力网络的建模，大大提高了对大规模动态电力网络拓扑建模的建模速度，并为后续拓扑分析提供数据基础，从而提高拓扑分析的性能。
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公开(公告)号：CN114221983B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202111537635.1
申请日：2021-12-15
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L67/12 , H04L41/12 , H04L45/02 , H04L45/122
摘要： 本发明公开一种能源物联网物理与信息系统的关键路径确定方法及装置，方法包括：基于目标能源设备的物理网络拓扑、信息网络拓扑和交互网络拓扑构成的各邻接矩阵创建能源物联网物理与信息系统的邻接矩阵；通过对物理网络拓扑、信息网络拓扑和交互网络拓扑构成的各邻接矩阵进行归一化处理，以获取物理网络拓扑、信息网络拓扑和交互网络拓扑的各节点之间的连边权重；根据各节点之间的连边权重，确定物理网络拓扑、信息网络拓扑和交互网络拓扑中的关键路径。本发明可以基于能源物联网拓扑结构，通过归一化不同能源介质以及信息介质之间的连边权重，可以量化能源物联网中不同业务属性构成网络路径的关键程度。
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公开(公告)号：CN108805166B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201810415434.6
申请日：2018-05-03
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供了一种建立图像分类神经网络模型及图像分类方法、装置，该建立图像分类神经网络模型的方法中，首先获取包含已分类图像的训练集，然后根据密集连接卷积神经网络模型的密集块中各卷积层之间的距离，确定输入密集块中各卷积层的特征图的数量，形成第二密集连接卷积神经网络模型，并使用训练集对该第二密集连接卷积神经网络模型进行训练，生成图像分类神经网络模型，然后使用该图像分类神经网络模型对待分类图像数据进行分类。本发明实施例降低了图像分类过程中的网络参数量。
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公开(公告)号：CN110266938A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910439508.4
申请日：2019-05-24
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的变电站设备智能拍摄方法及装置，该方法包括：控制镜头按预设角度增量沿水平方向转动并采集图像信息，记录当前镜头的第一拍摄角度和第一拍摄焦距；调用预设的变电站设备智能识别模型对图像信息进行分析，识别图像信息中目标设备的位置及数量；根据目标设备的位置及数量调整镜头的角度和/或焦距，记录调整后镜头拍摄的第二拍摄角度和第二拍摄焦距；将镜头角度复原为第一拍摄角度，将镜头焦距复原为第一拍摄焦距；返回控制镜头按预设角度增量沿水平方向转动并采集图像信息的步骤，直至镜头累计转动一周。通过实施本发明，免去了人工提前设定巡视目标、拍摄角度和焦距等繁琐操作，提高了图像采集的效率。
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公开(公告)号：CN110175735A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910273171.4
申请日：2019-04-04
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种跨空间关键交互路径的辨识方法及装置，该方法包括：获取目标电网CPS系统的设备信息及连接关系，根据设备信息及连接关系构建电网CPS系统网络模型；根据电网CPS系统网络模型，建立与电网CPS系统网络模型对应的邻接矩阵；根据邻接矩阵，生成各跨空间交互路径；对各跨空间交互路径进行辨识，得到跨空间关键交互路径。通过实施本发明，通过电网CPS系统网络模型及邻接矩阵的建立，可以准确地识别出电网CPS系统的跨空间关键交互路径，从而可以提前对关键路径进行保护措施，以增强电网CPS系统的安全防御能力与安全稳定运行能力。
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公开(公告)号：CN114221983A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111537635.1
申请日：2021-12-15
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L67/12 , H04L41/12 , H04L45/02 , H04L45/122
摘要： 本发明公开一种能源物联网物理与信息系统的关键路径确定方法及装置，方法包括：基于目标能源设备的物理网络拓扑、信息网络拓扑和交互网络拓扑构成的各邻接矩阵创建能源物联网物理与信息系统的邻接矩阵；通过对物理网络拓扑、信息网络拓扑和交互网络拓扑构成的各邻接矩阵进行归一化处理，以获取物理网络拓扑、信息网络拓扑和交互网络拓扑的各节点之间的连边权重；根据各节点之间的连边权重，确定物理网络拓扑、信息网络拓扑和交互网络拓扑中的关键路径。本发明可以基于能源物联网拓扑结构，通过归一化不同能源介质以及信息介质之间的连边权重，可以量化能源物联网中不同业务属性构成网络路径的关键程度。
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公开(公告)号：CN110266938B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201910439508.4
申请日：2019-05-24
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的变电站设备智能拍摄方法及装置，该方法包括：控制镜头按预设角度增量沿水平方向转动并采集图像信息，记录当前镜头的第一拍摄角度和第一拍摄焦距；调用预设的变电站设备智能识别模型对图像信息进行分析，识别图像信息中目标设备的位置及数量；根据目标设备的位置及数量调整镜头的角度和/或焦距，记录调整后镜头拍摄的第二拍摄角度和第二拍摄焦距；将镜头角度复原为第一拍摄角度，将镜头焦距复原为第一拍摄焦距；返回控制镜头按预设角度增量沿水平方向转动并采集图像信息的步骤，直至镜头累计转动一周。通过实施本发明，免去了人工提前设定巡视目标、拍摄角度和焦距等繁琐操作，提高了图像采集的效率。
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公开(公告)号：CN110807353A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910826233.X
申请日：2019-09-03
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能、输变电技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的变电站异物识别方法、装置及系统。包括以下步骤：采集变电站的场景图像；根据预先建立的变电站异物的目标检测模型，对所述场景图像中的异物进行识别，得到所述场景图像内的异物所在位置和异物的类型；其中，所述变电站异物的目标检测模型为根据预设的变电站内的异物类型以及若干变电站异物图像进行训练得到。本发明提升了异物检测准确性，能具体分辨出异物的种类，还能起到辅助变电站巡视、监控的作用。本发明方法所开发的模块可集成到固定摄像头和机器人本体以及它们的远程控制系统，赋予它们智能识别变电站内异物的能力，提升变电站巡视和监控的智能化水平。
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