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公开(公告)号：CN112308124B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202011135871.6
申请日：2020-10-21
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 武汉大学
Abstract: 一种面向用电信息采集系统的智能防窃电方法，包括建立用电信息采集系统的窃电样本数据库、建立基于马尔科夫链的窃电预测模型、建立基于卷积神经网络的窃电识别模型及建立智能窃电检测模型；可以有效在用电信息采集系统下对窃电用户进行定位，数据来源方式更为便捷；通过引入马尔科夫链及卷积神经网络，窃电行为分析更加快速、准确；通过建立智能窃电检测模型，对两种模型的加权，窃电行为结果更加可靠、合理。
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公开(公告)号：CN112308124A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011135871.6
申请日：2020-10-21
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 武汉大学
Abstract: 一种面向用电信息采集系统的智能防窃电方法，包括建立用电信息采集系统的窃电样本数据库、建立基于马尔科夫链的窃电预测模型、建立基于卷积神经网络的窃电识别模型及建立智能窃电检测模型；可以有效在用电信息采集系统下对窃电用户进行定位，数据来源方式更为便捷；通过引入马尔科夫链及卷积神经网络，窃电行为分析更加快速、准确；通过建立智能窃电检测模型，对两种模型的加权，窃电行为结果更加可靠、合理。
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公开(公告)号：CN214503727U
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202022190709.6
申请日：2020-09-29
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 武汉大学
Abstract: 一种面向智能电表的辅助防窃电装置，包括三个电流采样电路、三个电压采样电路、电能计量电路、微处理器、显示电路、预警电路、通信电路、外围电路、磁场检测电路、防护电路、电源电路及EMC防护壳；所述微处理器与电能计量电路、微处理器、显示电路、预警电路、通信电路、外围电路、磁场检测电路、防护电路、电源电路均相连接；所述电能计量电路与一号电流采样电路、二号电流采样电路、三号电流采样电路、一号电压采样电路、二号电压采样电路、三号电压采样电路均相连接；在现有智能电表的基础上进行改进即可广泛的投入使用，具备成本低、安装方便、防窃电准确、报警及时的特点，为保证正常的电能计量秩序提供了很好的支撑。
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公开(公告)号：CN214205593U
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202120304494.8
申请日：2021-02-03
Applicant: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
Abstract: 本实用新型提供一种用户停复电系统，用电用户使用通信电缆与计量电表、采集终端依次相连；所述的采集终端与边缘节点设备、边缘节点设备与用电采集系统服务器、边缘节点设备与营销系统服务器采用无线通信网络的方式相连，所述边缘节点设备与用电采集系统服务器之间设有第一网络转换器，边缘节点设备与营销系统服务器之间设有第二网络转换器；所述用电采集系统服务器与营销系统服务器使用通信电缆相连；所述营销系统服务器通过第二网络转换器连接到银行和通信运营商；所述智能手机终端通过5G通信网络连接到银行、通信运营商。本实用新型的边缘节点设备分担用电采集系统业务处理负荷，降低用电信息采集系统的工作强度，提高电力业务人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN113220449A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110457600.0
申请日：2021-04-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及电力系统脆弱线路辨识技术，具体涉及一种基于边缘计算的脆弱线路识别方法及体系，该方法在物理网络‑边缘计算‑信息网络传输过程通过网络节点采集设备、边缘节点融合设备、边缘节点处理设备及输电线路，与网络控制中心进行交互。在物理网络中采用对设备载体拓展的方式引入边缘计算，实现不同类型设备采集数据兼容和高效传输，在信息网络中采用对信息处理进行分解的方式引入边缘计算，降低网络控制中心决策处理负荷，并通过对决策环节的分解、简化保证信息网络对物理网络的实时控制，达到提高传输速率、提升处理速度及降低工作负荷等目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113204542A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110434285.X
申请日：2021-04-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/215 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种异常用电样本清洗及行为识别方法。本发明通过用电信息营销系统采集用户日采样数据，构造面向搭载HPLC智能电表的数据样本；在数据样本中根据编号的排序连续性、数据完整性的有效性、相序的次序性进行筛选过滤无效样本得到有效样本；根据有效样本中用电信息的缺值、最值和波动阈值进行筛选区分异常样本和正常样本，形成包括训练样本与验证样本的混合样本；在训练样本中确定混合条件参数，满足不等式约束条件时形成样本集合权值、集合维度权值，在验证样本中根据不等式约束条件验证样本集合权值、集合维度权值并形成分割曲线，通过待测样本中样本集合权值、集合维度权值落点位置实现正常样本、异常样本的区分。
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公开(公告)号：CN113989209B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111228906.5
申请日：2021-10-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T5/30 , G06T1/60 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及计算机视觉电网应用技术，具体涉及基于Faster R‑CNN的电力线异物检测方法，包括训练模式和诊断模式；训练模式通过训练数据集中的图片，返回迭代损失，得到一个稳定可用的模型；诊断模式通过输入待测试图像，得到电力线上面是否存在风筝异物以及风筝异物位置的诊断结果。可以有效利用无人机航拍图像，提高图片的利用率；成本低廉，只需要在现有的系统中增加基于aster R‑CNN算法的电力线风筝异物检测模块，不需要增加其他硬件；训练好的模型对于不同背景环境下的电力线风筝异物都有良好的预测效果。
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公开(公告)号：CN115984106B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211596530.8
申请日：2022-12-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T3/4076 , G06T5/50 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提出了一种基于双边对抗生成网络的线扫描图像超分辨率方法。通过将线扫描图像送入去噪网络去除线扫描图像包含的条纹噪声，然后送入融合网络充分融合线扫描图像的潜在信息，最后通过解码器重构得到高质量的高分辨率图像。在整个过程中，统一加权损失函数的设计使得去除图像噪声和提高图像质量之间保持了有效平衡，充分解决了图像超分辨率包含噪声、质量不佳等问题。
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公开(公告)号：CN113204542B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110434285.X
申请日：2021-04-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/215 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种异常用电样本清洗及行为识别方法。本发明通过用电信息营销系统采集用户日采样数据，构造面向搭载HPLC智能电表的数据样本；在数据样本中根据编号的排序连续性、数据完整性的有效性、相序的次序性进行筛选过滤无效样本得到有效样本；根据有效样本中用电信息的缺值、最值和波动阈值进行筛选区分异常样本和正常样本，形成包括训练样本与验证样本的混合样本；在训练样本中确定混合条件参数，满足不等式约束条件时形成样本集合权值、集合维度权值，在验证样本中根据不等式约束条件验证样本集合权值、集合维度权值并形成分割曲线，通过待测样本中样本集合权值、集合维度权值落点位置实现正常样本、异常样本的区分。
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公开(公告)号：CN113989209A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111228906.5
申请日：2021-10-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T5/30 , G06T1/60 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及计算机视觉电网应用技术，具体涉及基于Faster R‑CNN的电力线异物检测方法，包括训练模式和诊断模式；训练模式通过训练数据集中的图片，返回迭代损失，得到一个稳定可用的模型；诊断模式通过输入待测试图像，得到电力线上面是否存在风筝异物以及风筝异物位置的诊断结果。可以有效利用无人机航拍图像，提高图片的利用率；成本低廉，只需要在现有的系统中增加基于aster R‑CNN算法的电力线风筝异物检测模块，不需要增加其他硬件；训练好的模型对于不同背景环境下的电力线风筝异物都有良好的预测效果。
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