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公开(公告)号：CN115800538A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211536392.4
申请日：2022-12-01
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川省创世华软科技有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明提供的基于人工智能的智能电网运维监控方法及系统，涉及数据处理技术领域。在本发明中，可以先对目标电网组件进行数据提取处理，以得到目标电网组件对应的历史电网运行数据；再分别计算历史电网运行数据和预先配置的参考电网运行数据集合包括的每一个参考电网运行数据之间的数据相关度；最后，依据历史电网运行数据和每一个参考电网运行数据之间的数据相关度，并结合预先为每一个参考电网运行数据配置的异常程度参考值，分析输出历史电网运行数据对应的异常程度表征值，再基于异常程度表征值确定出目标电网组件对应的目标运行安全度。基于上述内容，可以在一定程度上提高运行安全分析的可靠度。
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公开(公告)号：CN119576538A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411622943.8
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种用于分布式算力调度策略优化的智能调度方法及系统，涉及智能调度技术领域。该方法包括以下步骤：分布式算力节点自检；对分布式算力节点进行分布式算力进行第一评估分析；根据第一对比分析结果进行第一智能调度；对分布式算力节点进行分布式算力进行第二评估分析；根据第二对比分析结果进行第二智能调度；对分布式算力节点进行分布式算力进行第三评估分析；根据第三对比分析结果进行第三智能调度。本发明通过自检、第一评估分析、第二评估分析和第三评估分析并分别对应分层级优化调度，达到了提高分布式算力资源调度准确性的效果，解决了现有技术中存在对于分布式电力资源对应的分布式算力资源调度准确性不足的问题。
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公开(公告)号：CN119557817A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510125530.7
申请日：2025-01-27
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06F16/334
Abstract: 本发明公开了一种基于正负样本融合的端到端异常检测方法、系统及介质；涉及异常检测技术领域；本方案在传统充检测技术基础上进行方法上的改进，充分利用了正负样本的优势，提高异常检测的准确率和召回率；通过构建生成异常数据集、真实异常数据集和真实异常图文描述对，对应构建出训练集A、训练集B和训练集C，以训练集A、训练集B和训练集C分阶段训练所述端到端异常检测网络；确保端到端异常检测网络能够有效学习到异常的特征，并减少误报。
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公开(公告)号：CN119540861A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411608757.9
申请日：2024-11-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06T7/13 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种电力部件缺陷图像生成方法、系统、设备及介质，方法包括以下步骤：获取监测区域的实时远景拍摄图像数据，并进行预处理得到预处理后实时远景拍摄图像数据，采用构建的电力设备目标检测模型对所述预处理后实时远景拍摄图像数据进行目标检测，得到实时电力设备目标图像数据；采用构建的电力部件缺陷识别模型对所述实时电力设备目标图像数据进行电力部件缺陷识别，得到实时电力部件缺陷识别结果；根据实时电力部件缺陷识别结果生成实时电力部件缺陷图像。该方法能对远景图像中的电力设备进行检测，准确定位电力设备，并对单个电力部件进行缺陷识别，生成针对性的彩色电力部件缺陷图像，进行直观展示。
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公开(公告)号：CN119449416A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411575660.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了基于区块链技术的网络安全监控方法、系统及介质；涉及网络智能监控技术领域；通过从区块链网络提取安全态势和安全事件的时间队列数据，并采用基于深度学习的人工智能技术对安全事件数据和安全态势数据进行嵌入编码和时序分析，分别捕捉到安全事件与安全态势的时序动态变化特性，进而，通过对两者进行交互融合编码，以挖掘出安全事件与安全态势之间的深层次关联，从而实现对网络状态风险的智能分类识别。通过这种方式，能够有效提高网络安全监控的准确性和全面性，更好地适应网络环境的动态变化，提升对潜在威胁的及时响应能力，从而为网络系统的稳定运行提供有力保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118096645B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202311770149.3
申请日：2023-12-20
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于结构特征提取模块引导的防震锤缺陷检测方法及系统，该方法包括：获取历史防震锤图片并形成数据集，将数据集分成训练集、验证集和测试集；并对训练集中防震锤正常样本与缺陷样本进行标注；基于防震锤的条形结构特性和任务需求，构建结构特征提取模块；并将结构特征提取模块加入到YOLOv7模型中，得到改进后的YOLOv7模型；利用训练集，对改进后的YOLOv7模型进行模型训练，得到训练权重，并生成防震锤缺陷检测模型；并利用验证集，对防震锤缺陷检测模型进行验证；基于测试集，采用训练好的防震锤缺陷检测模型进行防震锤缺陷检测，得到检测结果。本发明可以区分不同缺陷样本特征，提高了模型检测精度。
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公开(公告)号：CN117726598B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202311770145.5
申请日：2023-12-20
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了融合红外和可见光图像的变电设备缺陷检测方法及系统，包括获取配准的变电设备红外图像和可见光图像对并形成数据集，将数据集分成训练集、验证集和测试集；构建基于双模态的变电设备目标检测模型，包括双模态特征提取网络、颈部网络和检测层；利用训练集，对基于双模态的变电设备目标检测模型训练，得到训练好的基于双模态的变电设备目标检测模型；基于测试集，采用训练好的基于双模态的变电设备目标检测模型进行变电设备识别，识别出变电设备；获取变电设备红外图像温度信息，结合变电设备的表面温度判断法和相对温差判断法，对识别到的变电设备进行缺陷检测。本发明提升了对目标设备的检测精度和对变电设备缺陷的检测准确度。
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公开(公告)号：CN117115178B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311065940.4
申请日：2023-08-23
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Inventor： 邝俊威 , 向思屿 , 张凌浩 , 常政威 , 滕予非 , 刘洪利 , 赵振兵 , 刘松嘉 , 张颉 , 王胜 , 刘春 , 庞博 , 魏阳 , 陈玉敏 , 刘畅 , 刘进源 , 艾昶恩 , 刘奇
Abstract: 本发明公开了一种基于半参数共享的电力红外巡检图像分割、检测方法，属于红外图像检测技术领域；该方法包括获取电力红外图像数据，对电力红外图像特征数据进行融合，设计半参数共享的Adapter，基于大规模数据集上预训练好的基座模型，将构建好的Adapter拼接到Transfomer中的编码层中，开展电力红外图像分割模型微调；本发明解决了现有电力红外图像密集分割效果不佳以及基于Transformer架构的图像分割模型训练困难两个难点问题，提高了电力红外图像分割的精度，提高基于红外图像的缺陷检测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117977576A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410361309.7
申请日：2024-03-28
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度历史负荷数据的台区负荷预测方法，涉及负荷数据预测技术领域，通过HUTFormer结合基于贝叶斯优化的弹球损失函数进行置信区间预测。HUTFormer模型可以捕获时间序列数据中的长期依赖性，而弹球损失函数有助于在存在不确定性时提供准确的置信区间。该组合具有更广泛的适用范围并能生成更精确可靠的预测结果。能够有效地提高配电网台区变压器负荷预测的精准度和可靠性处理长期的依赖关系，在预测中提供定量的不确定性评估，从而为实际应用中的风险管理和决策提供了科学依据。此外，本方法扩展了现有技术的应用范围，并对各种不同类型的负荷情况提供了准确的预测，使其在实际操作中具有更高的实用价值。
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公开(公告)号：CN117788436A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311841086.6
申请日：2023-12-27
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了基于云边协同的线路金具锈蚀缺陷检测方法、系统及介质，具体涉及缺陷检测技术领域，采集输电线路的金具锈蚀缺陷数据，基于检测识别模型获取金具锈蚀缺陷数据中的缺陷样本和正常样本；将缺陷样本输入改进后的YOLOv8m模型训练出新构检测识别模型；以新构检测识别模型更新检测识别模型，进行线路金具锈蚀缺陷检测；针对锈蚀形状多变，特征不明显，关键信息易在深层网络丢失的问题，结合云边协同技术提出一种输电线路金具锈蚀缺陷检测方法，用来补充锈蚀特征、减少信息丢失，提高锈蚀的检测精度，实现智能终端与边缘计算装置的数据交互，实现了输电设备侧的数据采集到云平台的一体化运维服务。
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