公开(公告)号：CN117725454B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410176515.0

申请日：2024-02-08

Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院

Inventor： 张凌浩 ,  常政威 ,  王红军 ,  向思屿 ,  邝俊威 ,  梁晖辉 ,  陈亮 ,  刘昶 ,  刘春 ,  庞博 ,  邓创

IPC: G06F18/23213 ,  G06N3/044 ,  G06N3/047 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明提供了一种输电线路缺陷特征分布学习方法，属于电网输电线路缺陷检测技术领域，该方法包括获取输电线路缺陷数据集，并初始化受限玻尔兹曼机参数；利用受限玻尔兹曼机得到重构后的输电线路缺陷数据；对重构后的输电线路缺陷数据进行聚类，得到输电线路缺陷数据的伪标签；根据输电线路缺陷数据的伪标签，对受限玻尔兹曼机参数进行更新；针对达到迭代次数时，得到最优受限玻尔兹曼机，并利用最优受限玻尔兹曼机，对输电线路缺陷特征分布进行判别。本发明以受限玻尔兹曼机结构为基础，引入类簇分布和自监督判别特征学习的思想，能够大幅提升编码数据的可判别性，并且具有较好的稳定性。

公开(公告)号：CN117725454A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202410176515.0

申请日：2024-02-08

Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院

Inventor： 张凌浩 ,  常政威 ,  王红军 ,  向思屿 ,  邝俊威 ,  梁晖辉 ,  陈亮 ,  刘昶 ,  刘春 ,  庞博 ,  邓创

IPC: G06F18/23213 ,  G06N3/044 ,  G06N3/047 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明提供了一种输电线路缺陷特征分布学习方法，属于电网输电线路缺陷检测技术领域，该方法包括获取输电线路缺陷数据集，并初始化受限玻尔兹曼机参数；利用受限玻尔兹曼机得到重构后的输电线路缺陷数据；对重构后的输电线路缺陷数据进行聚类，得到输电线路缺陷数据的伪标签；根据输电线路缺陷数据的伪标签，对受限玻尔兹曼机参数进行更新；针对达到迭代次数时，得到最优受限玻尔兹曼机，并利用最优受限玻尔兹曼机，对输电线路缺陷特征分布进行判别。本发明以受限玻尔兹曼机结构为基础，引入类簇分布和自监督判别特征学习的思想，能够大幅提升编码数据的可判别性，并且具有较好的稳定性。

公开(公告)号：CN117592513A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311559870.8

申请日：2023-11-21

Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院

Inventor： 张颉 ,  杨迎春 ,  常政威 ,  张凌浩 ,  王红军 ,  张楠

IPC: G06N3/0455 ,  H02J3/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于变分自编码器和模型迁移的电力系统运行方式样本的生成方法，包括：获取目标电力系统的运行数据并构建变分自编码器的训练数据集；根据不同的给定任务，将对应的所述训练数据集输入变分自编码器，训练得到对应任务的变分自编码器；将所述运行数据的隐藏特征分布组合输入所述变分自编码器的解码器，得到所述电力系统的运行方式样本数据。本发明通过获取目标电力系统的运行数据经过预训练得到基础模型，并且在根据特定运行方式的样本数据学习训练不同分布组合只需使用少量的样本训练一个模型，具有算力需求低、样本需求少的特点，解决了传统的电力系统运行方式样本的生成方法存在的生成的样本可靠性差的问题。

公开(公告)号：CN116612124A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310897591.6

申请日：2023-07-21

Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院

Inventor： 张凌浩 ,  向思屿 ,  邝俊威 ,  常政威 ,  滕予非 ,  王红军 ,  刘春 ,  王胜 ,  刘雪原 ,  唐超 ,  魏阳 ,  陈玉敏

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测方法，属于输电线路缺陷检测技术领域，该方法包括构建基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型，其中，所述基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型包括双分支串行混合注意力DBSA和特征金字塔WCFPN；利用基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型对输电线路进行缺陷检测。本发明解决了现有的输电线路缺陷检测方法不能很好地克服小目标和复杂背景两个难点的问题。

公开(公告)号：CN116612124B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310897591.6

申请日：2023-07-21

Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院

Inventor： 张凌浩 ,  向思屿 ,  邝俊威 ,  常政威 ,  滕予非 ,  王红军 ,  刘春 ,  王胜 ,  刘雪原 ,  唐超 ,  魏阳 ,  陈玉敏

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测方法，属于输电线路缺陷检测技术领域，该方法包括构建基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型，其中，所述基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型包括双分支串行混合注意力DBSA和特征金字塔WCFPN；利用基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型对输电线路进行缺陷检测。本发明解决了现有的输电线路缺陷检测方法不能很好地克服小目标和复杂背景两个难点的问题。