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公开(公告)号：CN116091395A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211219685.X
申请日：2022-09-30
申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06V10/764 , G06T5/00
摘要： 本发明提出了一种电力设备漏油图像识别方法和系统，该方法包括获取电力设备漏油区域的原始图像；对原始图像进行直方图均衡化处理用于强化原始图像中检测区域与背景的对比度，以及对原始图像锐化处理用于强化检测区域的边缘部分，处理之后得到基础图像；将基础图像输入至语义分割模型获取油污区域的信息，生成最终图像。基于一种电力设备漏油图像识别方法，还提出了一种电力设备漏油图像识别系统。本发明通过语义分割模型在基础图像的基础上进一步细化识别结果，即实现像素级别的前后景分离，实现最终图像与原始图像的分离，能有效帮助现场监控视频中的漏油过程识别，使得维护管理人员及时发现漏油区域，及时进行检修维护。
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公开(公告)号：CN115905936A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211219945.3
申请日：2022-09-30
申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06N3/006
摘要： 本发明提出了一种变压器故障诊断预测方法和系统，该方法包括获取变压器油色谱可更新的历史数据，并按划分为训练集和预计集；将训练集输入至预先搭建的神经网络，计算出初始权值和神经元偏置；然后迭代循环向前传播，采用训练集对神经网络的全连接层进行训练计算实际输出与预期输出的误差；如果误差不符合要求，则反向传播更新神经元偏置；并将初始权值输入至鲸鱼优化算法更新初始权值；利用更新后的神经元偏置和初始权值重新迭代运算，获取预测集数据输入至更新后神经网络完成故障预测。基于该方法，还提出了一种变压器故障诊断预测系统，本发明能快速而且准确的预测出当前变压器的运行状态，保证了变压器的平稳运行。
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公开(公告)号：CN115842412A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211581653.4
申请日：2022-12-09
申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能的输电线路光传感分布式光传感在线监测平台，主要涉及输电线路光传感分布式光传感在线监测平台技术领域。包括检测平台模块连接端设有无线通信模块，所述无线通信模块连接端设有无线数据采集模块包括无线采集芯片模块和通信接口模块，所述无线采集芯片模块连接端设有数据处理转换模块，所述数据处理转换模块连接端设有监测数据采集模块，所述监测数据采集模块连接端设有光纤收发模块，所述光纤收发模块包括光纤温度传感器模块、光纤光栅加速度传感器模块、下拉力传感器模块和舞动监测模块。本发明的有益效果在于：可实现快速对故障点进行定位和故障类型识别，及时发出报警信号、督促及时修复、保证输电线安全。
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公开(公告)号：CN118171697B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410584793.X
申请日：2024-05-13
申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/082
摘要： 本发明的一种深度神经网络压缩的方法、装置、计算机设备和存储介质，属于卷积神经网络技术领域，方法包括：获取原始深度神经网络的权重矩阵；通过局部结构化稀疏处理对权重矩阵进行稀疏剪枝；通过乘积量化方法对稀疏剪枝后权重矩阵进行矩阵权重压缩，获得压缩权重；将压缩权重放入adam模块进行微调，获得压缩后的输变电缺陷识别模型。本发明通过结构化稀疏提高了计算效率，通过乘积量化降低了存储开销，结构化稀疏和乘积量化两者协同工作，大大提高了深度神经网络的压缩率。
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公开(公告)号：CN116912637B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311174427.9
申请日：2023-09-13
申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/082 , G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种输变电缺陷识别的方法、装置、计算机设备和存储介质，属于图像处理技术领域，应用于变电站场景的方法包括：获取变电站缺陷检测数据集，对变电站缺陷检测数据集进行图像预处理，生成样本集；利用训练集训练卷积神经网络，建立基于YoloV3模型的变电站缺陷识别模型；基于双门动态剪枝方法对变电站缺陷识别模型进行轻量化处理，获得轻量化变电站缺陷识别模型：利用验证集对轻量化变电站缺陷识别模型进行验证；实时采集变电站缺陷监测图像，并输入轻量化变电站缺陷识别模型进行变电站缺陷检测。本发明能够及时发现和鉴别变电站(56)对比文件琚泽立 等.基于轻量化网络的变电站缺陷图片检测算法.电网与清洁能源.2020,(08),第47-53页.胥明凯 等.应用于GIS绝缘缺陷诊断的改进BP神经网络识别方法《.第三届智能电网会议论文集——智能用电》.2019,第288-291页.Mashhadi M.B et.al.Pruning thePilots: Deep Learning-Based Pilot Designand Channel Estimation for MIMO-OFDMSystems《.IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESSCOMMUNICATIONS》.2021,第20卷(第10期),第6315-28页.周仿荣;方明;马御棠;潘浩.基于YOLO v3的输电线路缺陷快速检测方法.云南电力技术.2020,(04),第116-120页.
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公开(公告)号：CN106094814A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610369442.2
申请日：2016-05-30
申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网公司
CPC分类号： G05D1/0238 , G01R31/00
摘要： 本发明公开了一种全自动避雷器带电测试小车，包括车体、控制模块、旋转机构、伸缩机构、绝缘杆卡扣、绝缘杆，车体包括车架、驱动机构，车架上设置有接地线；驱动机构设置在车架的两侧，驱动机构包括驱动轮、驱动电机、辅助轮；旋转机构、控制模块安装在车体上，伸缩机构安装在旋转机构上，绝缘杆卡扣设置在伸缩机构上，绝缘杆卡在绝缘杆卡扣上，绝缘杆上安装有测试线；控制模块包括控制器、寻线传感器，寻线传感器设置在车架的底部，寻线传感器信号端口连接控制器，控制器的信号输出端口连接驱动电机、旋转机构、伸缩机构的控制端。通过设置寻线传感器，可实现测试小车的自动运行，提高了效率，降低了劳动强度。
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公开(公告)号：CN105371957A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510695775.X
申请日：2015-10-23
申请人： 国家电网公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G01J5/00
CPC分类号： G01J5/00
摘要： 本发明公开了一种变电站设备红外温度配准定位系统，其包括：红外摄像机，可见光摄像机，视频服务器，数据处理分析单元，其接收红外摄像机和可见光摄像机采集的变电站设备的红外热像图和可见光图像，并对同一目标场景的红外热像图和可见光图像进行配准，以对同一目标场景的红外热像图和可见光图像的各测定点进行匹配；所述数据处理分析单元建立径向基神经网络，并通过径向基神经网络预测得到红外热像图上的各测定点的温度预测值，并将该温度预测值对应到与红外热像图上的各测定点匹配的可见光图像的各测定点上。本发明还公开了一种变电站设备红外温度配准定位方法。
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公开(公告)号：CN117390407B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311710475.5
申请日：2023-12-13
申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及智能变电站技术领域，公开一种变电站设备的故障识别方法、系统、介质和设备，包括：构建包括门控网络和多个不同的专家网络的故障识别模型，门控网络识别输入图像中的设备类别，经过门控网络分类后的输入图像根据识别出的设备类别输入对应的专家网络得到不同类别下的故障类别识别结果；当某一类别的设备出现新故障类别时，在该设备对应的专家网络的输出层新建一个神经元，结合新故障的图像样本、旧故障的图像样本和新故障对应的正常图像样本重新训练更新后的专家网络，实现对故障识别模型的实时更新。本发明可以分层对故障类别进行识别、实现整体模型的实时更新，在加快模型的识别速度的同时增加模型的准确率。
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公开(公告)号：CN103344792B
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201310269132.X
申请日：2013-06-28
申请人： 国家电网公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司
摘要： 一种变压器套管监测专用末屏下引结构，包括末屏外壳、绝缘挡板、末屏导杆；其特征是，还包括：前、后端盖；前端盖前部连接末屏外壳，后端盖前部与前端盖后部螺纹连接，前、后端盖连通形成整体保护腔；引出和固定装置，包括引出导杆、压线螺母、绝缘衬套；引出导杆前部的光杆段内设第一盲孔并内置有弹簧；末屏导杆间隙的插接在该第一盲孔内并与弹簧接触；引出导杆后部的螺纹段内设第二盲孔，第二盲孔沿径向设有四个通孔；压线螺母装配在螺纹段上；绝缘衬套装配在螺纹段上；金属波纹管软连接组件；管道硬连接件；第二金属波纹管；末端头由筒体、后封板。它能有效保护引出线保证末屏接地良好，绝缘可靠、密封、耐久保障其安全运行。
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公开(公告)号：CN118171697A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410584793.X
申请日：2024-05-13
申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/082
摘要： 本发明的一种深度神经网络压缩的方法、装置、计算机设备和存储介质，属于卷积神经网络技术领域，方法包括：获取原始深度神经网络的权重矩阵；通过局部结构化稀疏处理对权重矩阵进行稀疏剪枝；通过乘积量化方法对稀疏剪枝后权重矩阵进行矩阵权重压缩，获得压缩权重；将压缩权重放入adam模块进行微调，获得压缩后的输变电缺陷识别模型。本发明通过结构化稀疏提高了计算效率，通过乘积量化降低了存储开销，结构化稀疏和乘积量化两者协同工作，大大提高了深度神经网络的压缩率。
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