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公开(公告)号：CN107436392B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710881199.7
申请日：2017-09-26
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川大学
摘要： 本发明公开了电缆单相接地故障检测方法，包括以下步骤：S1：检测电缆中的电流扰动；S2：当检测到电缆中发生电流扰动时，记录电流扰动发生的时刻；S3：将电缆中的电流扰动发生时刻前两周波的数据进行傅里叶变换分析得出电流扰动的初相角，根据该初相角判断该扰动是否发生在电压峰值；S4：如果该扰动发生在电压峰值，则对电缆中的电流扰动进行判断，判断该电流扰动是接地故障还是正常设备扰动。本发明还公开了使用以上方法的电缆单相接地故障检测系统。本发明实现了对单相接地故障引起的扰动进行在线的判别，从而避免了离线检测引起的停电，不会耽误生产，同时由于是对电缆进行在线检测，线路上的设备处于正常使用状态，所以检测准确率很高。
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公开(公告)号：CN114092437A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111370261.9
申请日：2021-11-18
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川大学
摘要： 本发明公开了一种变压器渗漏油检测方法，通过获取所述变压器的紫外荧光图片，然后将所述紫外荧光图片转换为YUV图片，最后基于所述YUV图片确定变压器渗漏油区域，其中，确定渗漏油区域具体为先确定出YUV图片中的三个分量，然后将三个分量中的V色度分量通过预设分割算法确定出前景和背景的分割阈值，再基于三个分量中的灰度值分量和分割阈值确定出变压器渗漏油区域，本发明实现了自动判断变压器渗漏油情况，避免了人工识别的操作方式，实现了检测自动化、智能化。
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公开(公告)号：CN107436392A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710881199.7
申请日：2017-09-26
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川大学
摘要： 本发明公开了电缆单相接地故障检测方法，包括以下步骤：S1：检测电缆中的电流扰动；S2：当检测到电缆中发生电流扰动时，记录电流扰动发生的时刻；S3：将电缆中的电流扰动发生时刻前两周波的数据进行傅里叶变换分析得出电流扰动的初相角，根据该初相角判断该扰动是否发生在电压峰值；S4：如果该扰动发生在电压峰值，则对电缆中的电流扰动进行判断，判断该电流扰动是接地故障还是正常设备扰动。本发明还公开了使用以上方法的电缆单相接地故障检测系统。本发明实现了对单相接地故障引起的扰动进行在线的判别，从而避免了离线检测引起的停电，不会耽误生产，同时由于是对电缆进行在线检测，线路上的设备处于正常使用状态，所以检测准确率很高。
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公开(公告)号：CN114757938B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210526335.1
申请日：2022-05-16
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种变压器漏油识别方法和系统，该方法包括获取变压器漏油图像，构建基于融合注意力机制的残差U‑Net深度学习网络模型，并进行模型训练，利用训练后的基于融合注意力机制的残差U‑Net深度学习网络模型对获取的变压器漏油图像进行识别，得到漏油区域的分割结果。本发明通过引入一种自注意力机制来促进全局特征融合，加强像素特征间的语义关联，减少细节信息丢失，提升了分类准确率；然后采用ResNet18网络来代替传统U‑Net网络的编码器部分，并利用在ImageNet数据集上预训练得到的ResNet18权重进行模型参数的初始化，提升了模型的训练与检测效率；最后采用焦点损失Focal Loss函数作为改进网络的损失函数，解决漏油图像中前景与背景正负样本不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN114092437B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202111370261.9
申请日：2021-11-18
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川大学
摘要： 本发明公开了一种变压器渗漏油检测方法，通过获取所述变压器的紫外荧光图片，然后将所述紫外荧光图片转换为YUV图片，最后基于所述YUV图片确定变压器渗漏油区域，其中，确定渗漏油区域具体为先确定出YUV图片中的三个分量，然后将三个分量中的V色度分量通过预设分割算法确定出前景和背景的分割阈值，再基于三个分量中的灰度值分量和分割阈值确定出变压器渗漏油区域，本发明实现了自动判断变压器渗漏油情况，避免了人工识别的操作方式，实现了检测自动化、智能化。
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公开(公告)号：CN114757938A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210526335.1
申请日：2022-05-16
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川大学
摘要： 本发明公开了一种变压器漏油识别方法和系统，该方法包括获取变压器漏油图像，构建基于融合注意力机制的残差U‑Net深度学习网络模型，并进行模型训练，利用训练后的基于融合注意力机制的残差U‑Net深度学习网络模型对获取的变压器漏油图像进行识别，得到漏油区域的分割结果。本发明通过引入一种自注意力机制来促进全局特征融合，加强像素特征间的语义关联，减少细节信息丢失，提升了分类准确率；然后采用ResNet18网络来代替传统U‑Net网络的编码器部分，并利用在ImageNet数据集上预训练得到的ResNet18权重进行模型参数的初始化，提升了模型的训练与检测效率；最后采用焦点损失Focal Loss函数作为改进网络的损失函数，解决漏油图像中前景与背景正负样本不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN118297404A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410503296.2
申请日：2024-04-25
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F17/18
摘要： 本发明公开了计及雷电定位精度的线路雷击风险分析方法、系统及介质，该方法包括：通过雷电定位系统获取输电线路故障跳闸后的定位落雷点；基于实际落雷点与定位落雷点之间的距离的概率呈正态分布，计算落雷在环内线路附近的概率；环内线路为落雷圆环与线路屏蔽区的叠加部分构成的平行四边形；根据雷击出现在环内线路附近的概率，计算输电线路因雷电直击导致跳闸的第一概率；基于输电线路上产生的感应过电压最大值，计算输电线路因感应过电压导致跳闸的第二概率；根据第一概率和第二概率，得到输电线路遭受雷击跳闸的概率。本发明充分考虑雷电定位系统定位精度，可有效提高线路雷击跳闸判定的科学性，且便于计算机实现自动分析计算。
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公开(公告)号：CN111598109B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010377687.6
申请日：2020-05-07
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种变电站指针仪表读数智能识别方法，包括图像采集、图像校正、灰度化、中值滤波去噪、高斯滤波去噪、双边滤波去噪、图像二值化、canny算子边缘检测、腐蚀运算、膨胀运算、Hough圆变换检测表盘和圆心、进行Hough直线变换检测指针、输出识别读数。本发明可以在复杂环境下准确识别变电站各类指针仪表读数，包括指针较细的避雷器电流表，拍摄到仪表图片后，可以自动识别该仪表类别并配置相应的识别方法，并准确地识别仪表的读数，该方法具有通用性、较强的鲁棒性，且读数更加准确。
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公开(公告)号：CN111931348A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010681110.4
申请日：2020-07-15
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/18 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种10kV配网杆塔感应雷闪络风险自动评估方法，包括以下步骤：建立地闪地理数据库、输电线路杆塔数据库和10kV配网杆塔数据库，输电线路杆塔数据库包括线路名称；获取雷击风险指标，为反映雷电活动频繁程度的相对值；获取过电压风险指标，为杆塔附近发生雷击后绝缘闪络的概率；根据待评估线路名称，对雷击风险指标和过电压风险指标进行计算，获取待评估线路名称对应的感应雷闪络风险综合指标F。根据10kV配网杆塔数据库、输电线路杆塔数据库和地闪地理数据库自动调取数据，计算感应雷闪络风险综合指标F；解决了现有技术不能进行感应雷闪络风险自动评估的问题，明显提升配网防雷评估与改造的工作效率。
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公开(公告)号：CN111913073A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010681134.X
申请日：2020-07-15
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种10kV配电线路雷击故障模糊定位方法和装置，涉及输配电线路防雷领域，解决了在10kV配电线路雷击故障位置信息自动提取和准确性评估问题。基于贝叶斯定理融合地理信息和雷电信息，计算雷击故障发生在各杆塔及台区的概率。通过雷电过电压计算方法，提取了各杆塔及台区在附近发生地闪时绝缘闪络的概率，采用贝叶斯定理计算了考虑地理信息的各杆塔及台区的故障概率。通过跳闸时刻地闪位置信息，利用雷电定位系统地闪位置误差分布，采用贝叶斯定理依次叠加计算了考虑地闪信息的各杆塔及台区的故障概率。
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