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公开(公告)号：CN119129447A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411626704.X
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分融合神经网络的GIS电磁场粗仿数据增强方法、系统及存储介质，包括获取GIS电磁场粗网格仿真数据集；将GIS电磁场粗网格仿真数据集输入到差分深度学习网络模型，差分深度学习网络模型包括依次连接的增强网络和结构相似性网络，所述增强网络包括自调节模块和差分卷积模块；利用自调节模块和所述差分卷积模块分别对粗网格结构数据和粗网格场强数据进行计算，得到细网格增强网格结构特征和细网格增强场强特征；利用结构相似性网络对细网格增强网格结构特征和细网格增强场强特征进行匹配，计算相似性特征；基于相似性特征，计算GIS细网格增强数据；采用本发明可兼顾GIS电磁仿真的精度和效率。
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公开(公告)号：CN118314485B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410743380.1
申请日：2024-06-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学 , 国网智能电网研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据感知设备的变电站故障预警方法及系统，方法包括：无人巡检系统采集设备图像；将所述设备图像进行清晰化预处理；将清晰化后的设备图像通过最优深度联合信源信道编解码模型进行传输，获取故障分析图像；将所述故障分析图像结合三维点云数据进行跨模态融合，使用多模态跨目标融合模块并进行三维目标检测定位；根据三维目标检测定位，判断可能故障位置，并应用无人巡检系统重新拍照得到不同空间尺度的图像；所述多模态跨目标融合模块对重新拍照得到的不同空间尺度的图像再次与三维点云数据结合，进行故障分析和定位，完成对特高压变电站故障的多尺度重决策，本发明能够提高变电站故障识别的精确度。
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公开(公告)号：CN118626850A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410748041.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/084 , G06F17/16 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种变压器数据与运行状态关联方法、系统及介质，方法包括：将变压器网络结构进行拓扑简化，获取变压器拓扑图，并将其转化为数据形式，获取各变压器的拓扑编码，并与时间序列信号组合，获取变压器数据集；并在变压器数据集中加入位置编码，获取变压器时间‑位置信号集，将其正则化后输入到转换模型中训练，获取输入信号数据集的映射矩阵，并通过得分函数计算在不同权重矩阵下相对应标签下的得分；根据得分结果，应用损失函数，获取损失修改权重矩阵参数；以标签得分最高为目标，根据损失修改权重矩阵参数通过后向传播方法来训练更新注意力机制层中权重矩阵，权重矩阵的最优参数，以预测变压器状态，本发明可以更精准检测变压器状态。
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公开(公告)号：CN118314488A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410743397.7
申请日：2024-06-11
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种特高压变电站空天地多尺度重决策目标检测方法，包括：获取二维模态数据和三维点云模态数据；确定目标定位；其中，确定目标定位的方式包括：应用二维模态数据进行图像目标定位以及应用二维模态数据和三维点云模态数据进行跨模态特征级联融合，进行三维目标检测定位；根据目标定位，判断可能故障位置；并应用立体多模态数据感知设备重新拍照得到不同空间尺度的图像；应用目标定位对应的检测定位网络，对重新拍照得到的不同空间尺度的图像进行故障分析，完成对特高压变电站故障的多尺度重决策；本发明能够提高故障识别精度。
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公开(公告)号：CN118314486A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410743393.9
申请日：2024-06-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学 , 国网智能电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据的变电站缺陷立体定位检测方法，包括：对三维点云数据和二维图像分别进行特征提取，并将两种模态特征分别依次通过三维区域提议网络和二维度区域提议网络，生成三维候选区域聚合和二维候选区域聚合；将二维图像的特征和三维点云数据输入到2D‑3D提议的转换器中，生成伪三维候选区域；将伪三维候选区域和三维候选区域聚合结合，获取融合三维候选区域聚合；将融合三维候选区域聚合和二维候选区域聚合通过多模态跨目标融合模块进行跨模态融合；使用多模态跨目标融合模块融合后的多层感知3D查询作为检测头执行三维目标检测定位。本发明克服了物体遮挡和距离较远且反射点较少造成的挑战，同时保持特征融合的有效性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118091242A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311766230.4
申请日：2023-12-19
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学
Inventor： 张学友 , 董翔宇 , 谢佳 , 殷振 , 樊培培 , 李奇 , 马欢 , 赵梦露 , 仝玮 , 李建权 , 刘冬梅 , 朱鑫立 , 肖彩虹 , 方铖 , 李奇越 , 黄海宏 , 韩平平
IPC: G01R19/252 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于BGO非接触传感器的过电压监测识别系统及方法，包括BGO传感模块、信号调理电路、数据采集卡、FPGA数据分析识别模块，以及PC端上位机；BGO传感模块用于采集过电压信号；信号调理电路用于对过电压信号进行稳压和放大；数据采集卡用于将放大后的过电压信号进行模数转换并传输至FPGA数据分析识别模块中；FPGA数据分析识别模块用于对数据采集卡输出的数据进行实时分析并识别过电压类型；PC端上位机用于通过USB串口与FPGA数据分析识别模块通讯，显示过电压识别结果。本发明通过识别系统的运行，以及方法，可实现非接触式监测电网过电压信号，安全性强，且可快速识别过电压类型，实时性强。
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公开(公告)号：CN117700937A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311766255.4
申请日：2023-12-19
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 北京智慧能源研究院
Abstract: 本发明提供一种基于金刚石填充的高导热环氧复合绝缘材料制备方法，涉及绝缘材料技术领域，其制备方法包括：分别获取纯化后的金刚石、SiO2、硅微粉、轻质碳酸钙和硅灰石；将环氧树脂、固化剂和部分促进剂置于反应釜内，获得混合均匀的有机相；将纯化后的SiO2、硅微粉、轻质碳酸钙和硅灰石按顺序依次加入有机相内，获得混合均匀的混合相；向混合相内加入金刚石，获得混合均匀的复合相，并进行初次真空脱气，真空脱气完成后，向复合相内加入剩余促进剂，并进行二次真空脱气，获得目标复合相；对目标复合相进行真空浇注后阶梯固化，脱模后获得目标产物；本发明无须对金刚石进行表面处理，所得材料具有较优的绝缘、耐热、机械和导热性能。
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公开(公告)号：CN117421918A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311468836.X
申请日：2023-11-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学
Inventor： 章海斌 , 黄石磊 , 黄道均 , 彭明智 , 樊培培 , 郭振宇 , 晏松 , 马欢 , 施雯 , 张晨晨 , 李帷韬 , 黄鑫兴 , 李奇越 , 孙伟 , 李腾 , 许旵鹏 , 张俊杰
Abstract: 本发明公开一种用于数字孪生平台的变压器状态预测模型构建方法及系统，方法包括采集变压器不同运行状态下的工况数据，所述工况数据包括经设备采集得到的运行参数、经物理计算得到的第一物理参数以及经数据拟合得到的第二物理参数；构建网络模型，所述网络模型包括并行的两个随机配置网络；将不同运行状态下的工况数据分别输入至两个随机配置网络中进行点块混合并行学习，得到用于进行变压器运行状态预测的网络模型；采用本发明构建的网络模型在进行变压器运行状态预测时，可快速且准确的预测变压器运行状态。
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公开(公告)号：CN115879044A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211481173.0
申请日：2022-11-24
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学
Inventor： 胡坤 , 汪太平 , 沈庆 , 付青太 , 李奇越 , 李帷韬 , 柯艳国 , 李永熙 , 张斌 , 刘翔 , 马欢 , 孙伟 , 陈明阳 , 崔忠营 , 赵巨龙 , 夏友森 , 施雯 , 崔玮 , 房姗姗 , 张方伟 , 李延东 , 马慧芳 , 石永建 , 葛健 , 董翔宇 , 郭振宇 , 武文杰
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G01R31/327 , G01R19/00
Abstract: 本发明公开了基于CNN网络的GIS分合闸状态电流检测方法及装置，所述方法包括：采集GIS设备各个状态下的刀闸和地刀的开合状态以及对应的耦合电容电流数据集；对采集的电流数据预处理，构建网络的训练集；构建CNN网络；使用粒子群优化算法优化CNN网络参数得到最优CNN网络参数；实时采集GIS设备的刀闸和地刀故障电流数据并进行预处理以后输入到最优的CNN网络中，利用最优的CNN网络输出GIS分合闸状态判断结果；本发明的优点在于：执行速度快，实时性高，且模型经过训练以后，输出结果较为精准，可靠性强。
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公开(公告)号：CN115577116A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211101285.9
申请日：2022-09-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 合肥工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
Inventor： 刘鑫 , 常文婧 , 甘津瑞 , 常珂 , 刘浩 , 韩兆刚 , 夏卫尚 , 邱欣杰 , 谢涛 , 陈庆涛 , 马欢 , 黄海宏 , 孙伟 , 梁娟娟 , 李坚林 , 杜君莉 , 尚守卫
Abstract: 本发明公开一种融合多参量数据分析的时序图建模方法及装置，所述方法包括：获取换流变的多源信息，多源信息包括工况运行数据和多源传感数据；将多源信息经词向量模型转换得到对应的语义特征向量；将各语义特征向量以及各语义特征拼接得到的拼接特征向量分别进行线性变换，以将多源信息变换至公共特征空间；基于邻接矩阵权重随节点特征自适应变化的知识图谱技术，对各语义特征向量经线性变换后的特征值进行处理，得到不同时刻多源信息对应的知识图谱；基于时序图注意力神经网络，对不同时刻多源信息对应的知识图谱进行处理，分析多源信息的变化规律。
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