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公开(公告)号：CN106778734B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201610989717.2
申请日：2016-11-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明为一种基于稀疏表示的绝缘子掉串缺陷检测方法，首先使用图像分割算法对拍摄到的原始含绝缘子串的图像进行图像分割，剔除积雪及输电线等背景干扰，将图像分割成多个互不联通的区域；然后，将这些互不联通的区域与绝缘子串库中的绝缘子进行ASIFT匹配，匹配点个数高于设定阈值的即为绝缘子串区域；接着，将识别出的绝缘子串区域进行绝缘子单盘片分割，得到多个绝缘子小盘片；最后，利用稀疏表示分类器对每个绝缘子小盘片进行分类标识，识别单个小盘片是否存在掉串缺陷，并在原始图像中进行定位标识。相比其他方法具有更高的识别精度、且缺陷定位准确。
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公开(公告)号：CN106530329A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610997585.8
申请日：2016-11-14
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: G06K9/6255 , G06K9/46 , G06K2009/4695 , G06T2207/20021 , G06T2207/20081
Abstract: 一种基于分数阶微分和多特征联合的稀疏表示跟踪方法，该方法在粒子滤波的框架下，首先，对目标图像区域进行分块处理，将其按照目标区域的特点，分成9个相关切不等的子块，提取每个子块的灰度特征和HOG特征，联合这两种特征对目标子块进行稀疏表示，并对目标周围的8个相邻区域也进行同样的特征提取和稀疏表示；然后，采用核化加速近邻梯度算法联合求解9个候选粒子的稀疏系数；最后，将不同位置的目标块看成不同类别，利用字典中与候选粒子块具有相同类别的块及表示系数对块进行重构，依据重构误差构建似然函数以确定最佳候选粒子，实现对主体目标及8个辅助的精确跟踪。
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公开(公告)号：CN105303538B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201510855180.6
申请日：2015-11-30
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种基于NSCT和PCA的高斯噪声方差估计方法，属于方差估计的技术领域，本方法首先将一幅含有高斯噪声的原图像做NSCT分解，得到一幅低通滤波图像和多幅不同方向上的高通滤波图像，用原图像减去低通滤波得到一幅新的图像Y，图像Y是一幅含有高斯噪声和原图像高频信息的图像；然后，利用边缘检测算法对图像Y进行边缘检测，并将检测到的边缘位置进行标记，去掉边缘位置图像，将其他非边缘位置图像利用PCA方法估计噪声方差。本算法具有普遍的适用性、更高的精度和更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106778734A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201610989717.2
申请日：2016-11-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明为一种基于稀疏表示的绝缘子掉串缺陷检测方法，首先使用图像分割算法对拍摄到的原始含绝缘子串的图像进行图像分割，剔除积雪及输电线等背景干扰，将图像分割成多个互不联通的区域；然后，将这些互不联通的区域与绝缘子串库中的绝缘子进行ASIFT匹配，匹配点个数高于设定阈值的即为绝缘子串区域；接着，将识别出的绝缘子串区域进行绝缘子单盘片分割，得到多个绝缘子小盘片；最后，利用稀疏表示分类器对每个绝缘子小盘片进行分类标识，识别单个小盘片是否存在掉串缺陷，并在原始图像中进行定位标识。相比其他方法具有更高的识别精度、且缺陷定位准确。
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公开(公告)号：CN105353301A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510700465.2
申请日：2015-10-23
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/327
CPC classification number: G01R31/3275
Abstract: 本发明涉及一种断路器状态评估参数获取方法，属于设备状态监测技术领域，在与断路器刚性连接的部位上固定辅助标志物，用高清高速相机拍摄断路器开合过程中辅助标志物运动的序列图像，采用快速搜索块匹配方法估计辅助标志物在每帧图像中的位置从而获取运动轨迹，再利用菱形搜索块匹配方法得到质心的三维坐标及行程时间曲线，根据曲线就可以计算断路器的分合闸速度、行程、超行程和过冲量等机械特性参数，将机械特性参数输入极限学习机获得断路器状态评估参数，该获取方法应用在断路器进行在线检测，可以为断路器状态评估提供参数，同时避免了在线工作的断路器故障停机造成的工作中断，以及停机检测发生故障的情况，适于在相关领域推广应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118445745A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410450450.4
申请日：2024-04-15
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , G06F18/21 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于变压器多维状态特征数据的时空对齐融合方法，其特征在于，包括：采用LSTM网络层和改进的一维全卷积神经网络1D‑FCN分别提取多维数据的时间特征和空间特征，采用两个网络同时处理变压器多维状态数据，能使LSTM获取的单一时间特征和1D‑FCN获取的空间特征更详细，然后利用自学习权重信息校正多尺度特征之间的偏差，利用优化后的全连接层实现变压器多维状态特征的融合，最后利用分类算法实现特征分类，达到相同类别特征分布聚集性强，不同类别特征分布具有明显空间间隔的效果；解决了目前变压器面临着模型构建与演化方式实用性较弱，对于变压器多源、多模态特征量表述不一致，导致多维数据利用率不高，数据治理效果较差等问题。
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公开(公告)号：CN108388670A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810230003.2
申请日：2018-03-20
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及一种基于局部码本的四叉树分形的图像检索方法，将图像等分为尺寸相同的四个R块，构成第一层的R池，针对每个R块选取D块构成D池，其中，D池中的码本为局部码本；所述的局部码本的选择策略为待匹配块的左侧、中部和右侧，即每个R块对应3个D块，分别计算这3个D块与R的匹配程度，若3个D块均满足条件则进行标记；若3个D块均不满足条件，则对R块进行4等分，一个R块分割为4个R块，对这4个R块重新构建相应的D池，继续检测，直到所有的R块都能找到匹配块，或者满足最大的层次为止；若已经到了最大层次依然没有找到最优匹配块，则用最相似匹配块替代；记录这些匹配块的位置关系作为图像的特征值。
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公开(公告)号：CN105353301B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201510700465.2
申请日：2015-10-23
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明涉及一种断路器状态评估参数获取方法，属于设备状态监测技术领域，在与断路器刚性连接的部位上固定辅助标志物，用高清高速相机拍摄断路器开合过程中辅助标志物运动的序列图像，采用快速搜索块匹配方法估计辅助标志物在每帧图像中的位置从而获取运动轨迹，再利用菱形搜索块匹配方法得到质心的三维坐标及行程时间曲线，根据曲线就可以计算断路器的分合闸速度、行程、超行程和过冲量等机械特性参数，将机械特性参数输入极限学习机获得断路器状态评估参数，该获取方法应用在断路器进行在线检测，可以为断路器状态评估提供参数，同时避免了在线工作的断路器故障停机造成的工作中断，以及停机检测发生故障的情况，适于在相关领域推广应用。
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公开(公告)号：CN118445715A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410499564.8
申请日：2024-04-24
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于云模型的变压器状态模糊综合研判方法及系统，包括：建立含有目标层、项目层、指标层的变压器状态评价指标体系；利用层次分析法分别计算项目权重和指标权重；通过相对劣化度消除指标本身性质、物理意义以及量纲的影响，将指标值映射在[0,1]之间；利用云模型求解出指标对正常、注意、异常、严重这四种状态的隶属度；根据指标层、项目层、目标层的顺序对各层组合权重矩阵与状态矩阵进行矩阵乘法运算，得到目标层的状态矩阵，从而确定变压器的运行状态。本发明克服了传统权重方法过于依赖专家经验的问题，同时保留了模糊评价中的不确定性，能够有效地提高变压器运行状态评判的准确率。
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公开(公告)号：CN118427753A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410540423.6
申请日：2024-04-30
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及变压器多模态状态感知数据治理技术领域，尤其涉及一种基于多元时序数据的变压器多模态状态感知数据治理系统，通过改进后的LSTM模型实现变压器一维时间序列的状态感知和数据治理，以一维时间序列为基础，加入多元高斯模型，进而分析变压器多元数据之间的关联性，基于改进后的LSTM和多元高斯模型的多元状态感知数据治理算法可以预测时间序列数据下一时间点的可能值，利用时间序列中某一时刻的测量值和真实值作比较，根据其偏差值结合历史行为，可以有效地对异常点进行识别，从而实现多模态变压器状态感知数据的有效治理，为变压器建模、诊断、实现风险预警、提出运维性决策奠定了基础。
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