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公开(公告)号：CN114783132B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210203419.1
申请日：2022-03-03
IPC分类号： G08B13/196 , G08B13/24 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/23 , H04L9/40 , H04L41/14
摘要： 本发明公开了一种基于多级智能的变电站安全防护系统，属于变电站安全防护技术领域，包括入侵防护模块、网络安全模块、数据库、服务器；所述入侵防护模块用于对智能变电站进行生物入侵安全防护；获取智能变电站建筑图及周边地形图，建立三维模型，设置预警区域，将设置的预警区域标记在三维模型中，获取各个预警区域的特性值，根据获得的特性值获取对应预警区域的安全防护方案，进行安全防护方案布设，并将相应的检测设备标记在三维模型中的对应位置上，将当前的三维模型标记为检测模型；通过检测设备实时获取各个预警区域内的生物信息，当检测到生物时，将检测到的生物位置标记在检测模型中，根据对应的安全防护方案对检测的生物进行驱离。
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公开(公告)号：CN114692952A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210226236.1
申请日：2022-03-09
摘要： 本发明公开了一种基于智能算法的负荷预测方法，涉及电力监测技术领域，设置所需要预测的台区范围，根据所设置的台区范围建立用电点布局模型图；获取台区范围内的用电点的历史用电数据，根据用电点的历史用电数据搭建台区综合用电变化图；获取台区用电点建设规划信息，根据用电点建设规划信息及台区综合用电变化图搭建台区电力负荷模型，并输出台区范围内的电力负荷值；通过对台区范围内不同的子区域分别进行未来t时长内的用电量的预测，然后再将所有子区域所获得的预测用电量进行整合，从而使得台区范围内的用电负荷值能够更加快速的被统计，同时降低预测误差，从而使得最终所获得的用电负荷值能够更加接近实际值。
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公开(公告)号：CN114821025A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210261718.0
申请日：2022-03-16
IPC分类号： G06V10/22 , G06V10/774 , G06V30/148
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的表计识别方法和系统，涉及图像识别技术领域，包括图像分析模块、信息记录模块、信息整理模块以及信号验证模块；图像分析模块用于采用yolov3检测模型对接收到的表计图像进行数字目标识别得到数字识别结果，最终得到表计读数；信息记录模块用于记录图像分析模块的识别记录；信息整理模块用于对识别记录进行整理，构建参数检测训练样本，得到参数补偿模型并反馈至模型构建模块对yolov3检测模型进行修正，提高识别的正确率；信号验证模块用于实时验证图像分析模块的通信状态，在探测到通信预警指令后，图像分析模块进入主动待机模式，有效减少干扰信号的影响，从而提高识别效率和精度。
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公开(公告)号：CN114783132A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210203419.1
申请日：2022-03-03
摘要： 本发明公开了一种基于多级智能的变电站安全防护系统，属于变电站安全防护技术领域，包括入侵防护模块、网络安全模块、数据库、服务器；所述入侵防护模块用于对智能变电站进行生物入侵安全防护；获取智能变电站建筑图及周边地形图，建立三维模型，设置预警区域，将设置的预警区域标记在三维模型中，获取各个预警区域的特性值，根据获得的特性值获取对应预警区域的安全防护方案，进行安全防护方案布设，并将相应的检测设备标记在三维模型中的对应位置上，将当前的三维模型标记为检测模型；通过检测设备实时获取各个预警区域内的生物信息，当检测到生物时，将检测到的生物位置标记在检测模型中，根据对应的安全防护方案对检测的生物进行驱离。
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公开(公告)号：CN114842870A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210255241.5
申请日：2022-03-15
摘要： 本发明公开了基于多频段自监督的声纹异常检测方法，涉及变压器异常检测技术领域，解决了现有技术在对变压器声纹数据处理过程中，针对获取的所有声纹数据均进行检测，数据处理量大，且数据处理效率不高，导致变压器异常检测效率降低的技术问题；本发明对声纹数据进行第一次分析识别，根据第一次分析识别结果判断是否要进行第二次分析识别，基于声纹评估模型进行第二次分析识别，以完成变压器的故障预警，通过两次分析识别能够降低数据处理量，同时提高故障识别精度；本发明为划分获取的子区域合理配置了边缘处理模块，同时将变压器的位置和状态进行可视化展示，提高了本发明的效率和稳定性，便于工作人员及时处理变压器故障。
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公开(公告)号：CN114780697A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210404856.X
申请日：2022-04-18
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/901
摘要： 本发明公开了基于知识图谱的智能问答系统，涉及电网调度技术领域，解决了现有技术在构建知识图谱的过程中，没有考虑到地理条件对电网的影响，使得构建的知识图谱不准确，导致获取答案不匹配的技术问题；本发明建立了目标区域的综合知识图谱，以及若干目标子区域的边缘知识图谱，将问题语料和综合知识图谱或者边缘知识图谱相结合获取对应的问题答案，提高了知识图谱的准确性，保证了问题答案的匹配度；本发明接收到智能终端发送的问题语料时，既可以对综合知识图谱进行检索获取问题答案，又可以对问题语料进行分析获取对应的目标子区域，进而根据目标子区域对应的边缘知识图谱获取问题答案，为问题语料提供了匹配度最高的问题答案。
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公开(公告)号：CN114865789A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210487927.7
申请日：2022-05-06
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明公开了基于图像识别的变电站一键顺控视频双确认智能研判系统，涉及变电站监控技术领域，解决了现有技术在刀闸位置确认过程中，通过电性连接的摄像头采集视频图像，需要为每个刀闸配置摄像头，导致灵活性不足，且工作效率低的技术问题；本发明根据顺控联动指令控制专用无人机采集目标设备的视频数据，并分析视频数据获取实时状态，将实时状态和遥信变量进行比对确定研判标签，将研判标签与目标状态结合控制调节目标设备，保证研判精度的同时，提高了工作效率；本发明通过灵活的专用无人机结合测控状态完成目标设备的分合状态双确认，与目标设备的目标状态进行对比，根据对比结果自动完成目标设备调节，降低操作成本，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114865789B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210487927.7
申请日：2022-05-06
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明公开了基于图像识别的变电站一键顺控视频双确认智能研判系统，涉及变电站监控技术领域，解决了现有技术在刀闸位置确认过程中，通过电性连接的摄像头采集视频图像，需要为每个刀闸配置摄像头，导致灵活性不足，且工作效率低的技术问题；本发明根据顺控联动指令控制专用无人机采集目标设备的视频数据，并分析视频数据获取实时状态，将实时状态和遥信变量进行比对确定研判标签，将研判标签与目标状态结合控制调节目标设备，保证研判精度的同时，提高了工作效率；本发明通过灵活的专用无人机结合测控状态完成目标设备的分合状态双确认，与目标设备的目标状态进行对比，根据对比结果自动完成目标设备调节，降低操作成本，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN115510202A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211160006.6
申请日：2022-09-22
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于电网设备知识图谱的智能问答系统，涉及知识图谱技术领域，包括问句输入模块、答案检索模块以及问答评估模块；问句输入模块用于接收用户输入的问题语句，并对问题语句进行分词，提取得到问题语句中的一个或多个关键词；答案检索模块用于根据关键词从知识图谱中进行检索，生成多项检索结果，并将多项检索结果进行相关性排序，将信联系数TG排序前五的检索结果经语义处理模块进行自然语义处理后作为答案输出至显示模块，供用户查阅，提高解答效率和准确率；问答评估模块用于对预设间隔时间内的答案检索记录做指定处理，得到答案检索模块的解答估值，供相关人员直观了解，同时方便管理人员对问答系统的检索机制进行优化。
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公开(公告)号：CN117191364A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310920833.9
申请日：2023-07-24
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号： G01M13/00 , G01M7/02 , G01R31/08 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及特高压电网输电技术领域，具体为基于振动感知信号的特高压电抗器松动缺陷识别方法，包括以下步骤：电抗器最佳振动测点数据采集；数据预处理；建立数据集；HVSR‑DenseNet网络故障诊断；有益效果为：本发明提出的基于振动感知信号的特高压电抗器松动缺陷识别方法，过等比缩小实际场景中特高压并联电抗器结构参数，设计搭建了一种特高压电抗器等效缩比模型；基于所搭建的HVSR等效缩比测试平台，探究可良好反应电抗器内部机械状态的最佳振动测点位置；在最佳测点选择的基础上，探究能够对最佳测点振动数据实时解析，捕捉隐藏在振动数据内部的可识别诊断特征并准确识别诊断HVSR松动故障的检测方法。
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