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公开(公告)号：CN118419789A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410660161.7
申请日：2024-05-23
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 江苏提米智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的变电站吊车安全预警方法及系统，该方法通过构建特变电站与吊车的高精度三维仿真模型，结合监测设备在吊车本体与吊篮处的安装，实现了现实世界吊车状态与三维仿真模型的高度融合。在变电站不同电压区域内，系统根据预设安全距离在仿真模型中构建虚拟球体，以吊篮中心为圆心，设定安全距离为半径。在吊车作业过程中，若吊篮摆动导致实际安全距离大于等于设定值时，虚拟球体为绿色；当实际安全距离小于设定值时，虚拟球体将转变为红色，提供实时预警功能。该方法有效弥补了吊车作业时的视觉盲区，显著提升了特高压变电站的检修效率，大幅降低了触电事故发生的可能性，确保了作业过程的安全性。
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公开(公告)号：CN118155024B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410585235.5
申请日：2024-05-13
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/72 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供大模型图像样本自动生成方法及系统，方法包括：采集电网设备的差异光谱图像数据，以作为原始数据，对原始数据进行形态学滤波操作、数据清洗操作以及数据整合操作，以得到模型训练输入数据；利用生成对抗网络GAN进行对抗操作，对模型训练输入图像数据进行训练，以进行样本生成以及样本评估操作，获取稀缺样本；将稀缺样本与实时采集图像混合，利用支持向量机进行标注处理，以构造适用泛化能力新数据集；利用迁移学习技术，在适用泛化能力新数据集上，对预训练ResNet模型进行训练、验证操作，以得到适用电网图像大模型。本发明解决了电网设备监测与诊断操作中存在样本稀缺，导致模型的监测诊断性能受有制约的技术问题。
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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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公开(公告)号：CN117092463A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311063667.1
申请日：2023-08-23
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了真型高压XLPE电缆放电模拟及生成气体检测装置，包括高压XLPE电缆主体，所述高压XLPE电缆主体从外到内依次由外护套、金属铠装层、缓冲层、屏蔽层、绝缘层以及导芯组成，还包括高压放电模拟机构和以及气体收集和分析机构；所述高压放电模拟机构包括放电模拟和集气腔体、电极模块、电流测量模块、电压测量模块和高压电源，本发明通过调控高压放电模拟机构的输出电压和电极结构控制放电程度，通过可更换电极模块模拟金属铠装层和缓冲层的接触状态，通过针电极深入电缆缓冲层、屏蔽层或绝缘层，实现电缆不同部位的放电模拟，气体收集和分析机构可实时获得不同放电条件下释放的气体，并实时开展气体种类的分析。
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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：CN118154447B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410578624.5
申请日：2024-05-11
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
摘要： 本发明提供基于引导频率损失函数的图像恢复方法及系统，方法包括：构建第一质量图像数据集、第二质量图像数据集，划分得到训练集、验证集；将相邻两层高斯金字塔图像取出，以对第一质量图像数据集、第二质量图像数据集中的小尺寸图像进行上采样，得到不少于2种相同尺寸图像，做差得到一层输入拉普拉斯图像，将最小尺寸图像作为拉普拉斯金字塔最底层，构建图像拉普拉斯金字塔，根据沙博尼耶损失、拉普拉斯金字塔损失和迭代层次化高频分量损失确定引导频率损失，利用引导频率损失收敛模型；验证模型。本发明解决了图像恢复质量较差、系统鲁棒性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118279289A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410572037.5
申请日：2024-05-10
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/086
摘要： 本发明提供一种电力设备视频图像缺陷识别方法及系统，方法包括：预训练初始残差神经网络，以得到适用缺陷分类残差神经网络；初始化问题潜在解粒子群位置、速度；计算每个问题潜在解粒子的适应值；利用粒子群优化算法持续迭代，寻获并更新得到局部更新最优解、全局更新最优解，以更新获取问题潜在解粒子的位置、速度；在满足粒子群优化算法的结束条件时结束持续迭代，根据更新获取的问题潜在解粒子的位置、速度，输出最佳位置参数，以利用适用缺陷分类残差神经网络，处理得到电力设备视频图像中的缺陷坐标位置。本发明解决了电力设备视频图像缺陷识别过程中的标记操作效率低、准确性低、检测模型的计算量大、网络结构复杂的技术问题。
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公开(公告)号：CN118245749A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410318869.4
申请日：2024-03-20
摘要： 本发明公开了一种红外检测图谱温度数据解析方法，包括：获取一张针对被检测设备带有温度的红外图谱图像；使用Canvas工具将画布与图谱图像相对应进行编辑操作形成与图谱图像相对应、具有温度点坐标的画布；确定被检测设备在画布上的坐标区域；根据温度点坐标确定画布上不同温度范围区域，以及不同温度范围区域在被检测设备的位置，进而实现图谱温度数据解析；本发明通过解析图谱中的温度数据和canvas绘制图谱实现对图谱的实时编辑并获取特定位置的温度值，能够更好地辅助电力设备的维护和管理，解决了传统技术在获取特定位置温度值方面的不准确性问题，有效评估设备状态和进行故障诊断，提高了电力设备带电红外检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN116132631A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310046137.X
申请日：2023-01-31
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
摘要： 本发明属于变电站远程巡视的技术领域，公开了避雷器泄漏电流表图像像素清晰度评估方法，包括如下步骤：S1、通过采集设备对避雷器泄漏电流表进行图像数据采集；S2、对步骤S1中的图像数据进行清晰度指标部署；S3、计算避雷器泄漏电流表在图像中占据的像素点个数和最小像元密度量以评估图像的清晰度。本发明解决了无人巡检过程中无法对设备图像清晰度进行评估的问题，适用于变电站摄像头的点位设置以及无人巡检。
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公开(公告)号：CN114897855A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210563948.2
申请日：2022-05-23
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 四川赛康智能科技股份有限公司
摘要： 本申请公开了基于X射线图片灰度值分布判定缺陷类型的方法，输入待检测X射线图片Pic1，建立OUV像素坐标，读取兴趣区域内任一个像素点的像素坐标pn（ux，vy）；读取灰度值为Cr的像素点确定图像斑块Kr，并对图像斑块Krm进行选择性部分腐蚀和重新赋值操作，并输入经训练完毕的对抗网络模型中进行判别并输出结果信息。本发明通过对缺陷图像斑块边界具有的无序性特性进行提取，同时加入缺陷图像斑块的像素面积与总面积的占比，以及缺陷图像斑块周围像素灰度值的一致性评价，再融合对抗网络模型进行判别，能够极大程度上精准判别缺陷的真实性和曲线类型的准确性。
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