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公开(公告)号：CN115497501A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211442439.0
申请日：2022-11-18
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 山东大学
IPC: G10L21/10 , G10L21/0216 , G10L21/0264 , G10L25/21 , G10L25/27 , G10L25/51 , G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于SW‑MUSIC的变压器故障声纹定位方法及系统，属于电力变压器声纹感知与故障定位技术领域，方法包括：实时采集待测电力变压器的声纹信号；基于SW‑MUSIC算法和声纹信号建立故障定位模型；根据声纹信号和故障定位模型，进行故障定位；故障定位模型是利用SW‑MUSIC算法，其中融入平滑相关变换加权算法更新声源信号相对时延差，重构麦克风阵列流型，建立声纹信号的协方差矩阵，利用协方差矩阵的特征值和特征向量，从特征向量中划分信号子空间和噪声子空间，加权重构噪声子空间，进而建立谱函数，进行估计声源方位信息。本发明减小了麦克风阵列位置误差带来的影响，优化了最终电力变压器声纹故障定位结果。
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公开(公告)号：CN115497501B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211442439.0
申请日：2022-11-18
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 山东大学
IPC: G10L21/10 , G10L21/0216 , G10L21/0264 , G10L25/21 , G10L25/27 , G10L25/51 , G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于SW‑MUSIC的变压器故障声纹定位方法及系统，属于电力变压器声纹感知与故障定位技术领域，方法包括：实时采集待测电力变压器的声纹信号；基于SW‑MUSIC算法和声纹信号建立故障定位模型；根据声纹信号和故障定位模型，进行故障定位；故障定位模型是利用SW‑MUSIC算法，其中融入平滑相关变换加权算法更新声源信号相对时延差，重构麦克风阵列流型，建立声纹信号的协方差矩阵，利用协方差矩阵的特征值和特征向量，从特征向量中划分信号子空间和噪声子空间，加权重构噪声子空间，进而建立谱函数，进行估计声源方位信息。本发明减小了麦克风阵列位置误差带来的影响，优化了最终电力变压器声纹故障定位结果。
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公开(公告)号：CN118861950B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411337657.7
申请日：2024-09-25
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司
IPC: G06Q10/20
Abstract: 本发明的一种变压器多参数融合状态评估方法、装置、设备及介质，属于变压器故障诊断技术领域，方法包括以下步骤：采集变压器的多运行参数并形成数据集；建立基于动态条件的概率扩散模型，引入条件概率分布生成目标参数，引入随机过程构建目标参数与条件参数之间的连续函数关系，获取目标参数的数据分布特性；基于目标参数的数据分布特性构建评估指标，利用KL散度与多元变异贡献度量确定异常评估指标；基于多元变异贡献度量的异常分解策略计算异常评估指标中每个目标参数的异常贡献程度，并将异常贡献最大的目标参数视为变压器所处的故障状态，进行定位故障并确定故障的原因。本发明提高了故障诊断的准确性，确保了变压器的高效稳定运行。
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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
Applicant: 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
Inventor： 胥明凯 , 任志刚 , 李琮 , 杨杰 , 陈显达 , 王淑颖 , 王思源 , 刘昭 , 刘晓 , 刘哲 , 王万国 , 胡庆浩 , 李章明 , 高翔 , 邵帅 , 郑义斌 , 张雨薇
IPC: G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 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
Applicant: 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: G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/082 , G06T7/00
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G05D1/0238 , G01R31/00
Abstract: 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
Applicant: 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: G01J5/00
CPC classification number: G01J5/00
Abstract: 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：CN118171697A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410584793.X
申请日：2024-05-13
Applicant: 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
Inventor： 胥明凯 , 任志刚 , 李琮 , 杨杰 , 陈显达 , 王淑颖 , 王思源 , 刘昭 , 刘晓 , 刘哲 , 王万国 , 胡庆浩 , 李章明 , 高翔 , 邵帅 , 郑义斌 , 张雨薇
IPC: G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 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：CN117390407A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311710475.5
申请日：2023-12-13
Applicant: 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: G06F18/20 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 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：CN117294022A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311569856.6
申请日：2023-11-23
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网智能科技股份有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Inventor： 李琮 , 刘昭 , 任志刚 , 胥明凯 , 于光远 , 刘晓 , 刘春明 , 鲍新 , 王万国 , 张雨薇 , 瞿寒冰 , 范岩 , 丁昊 , 李彬 , 王鹏 , 孙世颖 , 李恩 , 赵晓光 , 韩为超 , 段承金 , 马彦飞 , 周兴福
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多源传感器协同的变电站巡检系统及方法，属于电力设备监测技术领域，系统包括多源传感层、边缘计算层和协同感知决策层，多源传感层用于采集巡检装置与电力设备端传感器多源传感信息；边缘计算层根据多源传感信息计算各个传感器的单一传感器数据特征以及单一传感器感知结果；协同感知决策层利用感知结果进行巡检装置调度，控制巡检装置到达对应的巡检点位，对待巡检设备进行传感数据采集；同时协同感知决策层利用多个传感器的数据特征进行协同感知，输出协同感知结果。本发明实现了对变电站关键设备进行多层次、多角度的协同感知，提高了变电巡检装置的巡检、感知、任务执行的能力和效率。
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