多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法

    公开(公告)号:CN117607636B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202311616966.3

    申请日:2023-11-30

    Abstract: 本发明公开了多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法及装置,包括:S1:对设备可见光图像、紫外图像分别通过YOLOv3算法进行标注,得到设备、紫外放电光斑图像标注框;S2:判断光斑图像标注框中是否存在紫外放电光斑,若是,生成高压局部放电异常告警报文,否则进入S4;S3:判断基于设备可见光图像生成的设备标注框中是否存在其他放电设备,若是,调整检测装置摄像头角度,拍摄高压放电设备并生成告警报文,否则进入S4;S4:基于紫外线放电光斑标注框大小、队列积压情况调整本地数据采集帧率;S5:建立多个感传存算方案,实时监测通信环境变化,进行感传存算方案自适应切变;S6:动态分配带宽,保障告警报文以及图像数据的可靠性传输。

    多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法

    公开(公告)号:CN117607636A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311616966.3

    申请日:2023-11-30

    Abstract: 本发明公开了多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法及装置,包括:S1:对设备可见光图像、紫外图像分别通过YOLOv3算法进行标注,得到设备、紫外放电光斑图像标注框;S2:判断光斑图像标注框中是否存在紫外放电光斑,若是,生成高压局部放电异常告警报文,否则进入S4;S3:判断基于设备可见光图像生成的设备标注框中是否存在其他放电设备,若是,调整检测装置摄像头角度,拍摄高压放电设备并生成告警报文,否则进入S4;S4:基于紫外线放电光斑标注框大小、队列积压情况调整本地数据采集帧率;S5:建立多个感传存算方案,实时监测通信环境变化,进行感传存算方案自适应切变;S6:动态分配带宽,保障告警报文以及图像数据的可靠性传输。

    一种电力计量数据流通溯源方法
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119225955A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411195007.3

    申请日:2024-08-29

    Abstract: 本发明涉及一种电力计量数据流通溯源方法,具体数据流通溯源步骤为:首先,为分布式的电网计量系统数据库配备分级布隆过滤器,以快速判断源数据是否存储在当前数据库,再给出分级布隆过滤器结构以及工作流程,根据分级布隆过滤器结构以及工作流程对各级布隆过滤器的存储空间与哈希映射函数数量进行差异化配置,以充分利用存储空间、降低时延并提高溯源准确性,最后,基于测试数据溯源时的溯源准确性与溯源时延,对各级存储空间、哈希函数数量以及分级布隆过滤器的级数进行动态调节,直至满足各重要度等级电力计量数据溯源准确性阈值要求与时延阈值要求,实现溯源准确性与溯源时延之间的动态折中,提高溯源效率。

    面向分布式电气设备的电力线载波同步方法与装置

    公开(公告)号:CN117978209A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410086461.9

    申请日:2024-01-22

    Abstract: 本发明涉及一种面向分布式电气设备的电力线载波同步方法与装置,该方法针对分布式电气设备接入配电网的场景,通过对待授时节点的邻居节点发送探测信号,构建并分析子载波评估知识图谱实例,对电力线载波通信模型进行建模,实现对子载波服务质量(Quality of Service,QoS)的准确评估。此外,基于子载波QoS评估,向邻居节点广播时间同步信息,计算时钟偏差并进行归一化加权分析,并依据节点拓扑等级,逐级进行时间同步,实现分布式电气设备的精准时间同步。与现有技术相比,本发明能够对电力线载波通信模型进行精准建模,降低网络拓扑复杂度,减小中继节点的转发对电力线载波同步性能的影响,实现分布式电气设备的精准时间同步。

    基于生成对抗神经网络的电力线脉冲噪声建模方法

    公开(公告)号:CN118051721A

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202410086378.1

    申请日:2024-01-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗神经网络的电力线脉冲噪声建模方法,该方案针对高比例电力电子接入的环境,首先,采用FPGA获取实测电力线脉冲噪声数据,并通过MATLAB进行处理得到噪声幅度随样本点数变化的实测波形,其次,采用生成对抗神经网络代替传统的神经网络对电力线脉冲噪声进行建模,优化网络训练过程,使得训练方法更加简洁,减少训练过程中的不确定因素,提高神经网络的收敛速度。此外,将生成对抗神经网络中的生成器和判别器根据分析结果在高比例电力电子设备中不断训练,能够更加适应当前电力线系统的稳定形态和运行特点,提高电力线脉冲噪声的建模精度,进一步增强低压电力线系统的抗噪能力,提高高比例电力电子接入环境下系统的稳定性与可靠性。

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