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公开(公告)号：CN109712376A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811641907.0
申请日：2018-12-29
申请人： 国网山东省电力公司聊城供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 接地线的安全警示系统，涉及电力作业技术领域，特别属于一种适用于变电站倒闸操作过程中的接地线的安全警示系统。包括发射部分以及接收部分；所述的发射部分包括无线遥控单元，无线遥控单元包括无线遥控器上的遥控开关以及无线遥控器内部的报警发射器、发射微控制器以及电池单元，接入无线遥控器内部电池单元所在电源回路中；所述的接收部分包括在接地线接地端的报警器以及控制箱体，控制箱体内部具有报警接收器、接收微控制器以及电池单元，及时有效地提醒运维人员附近装设有接地线的位置，使接地线能够“被动发现”，具有保证人身、电网和设备的安全，避免误操作事故发生的积极效果。
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公开(公告)号：CN118865233A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410845385.5
申请日：2024-06-27
申请人： 国网山东省电力公司聊城供电公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种变电站安全防护方法，属于安全防护技术领域。一种变电站安全防护方法，包括S1、采集变电站内部及其周围的图像；S2、识别图像中人或动物；S3、在包含人物的图像中提取人脸特征，在包含动物的图像中提取形态特征；S4、将提取的人脸特征与员工数据库中的人脸特征进行对比，将动物形态特征与动物数据库中的动物形态特征进行对比；S5、识别图像中人物的身份并记录，并采取第一防护措施；识别图像中动物的种类与数量并记录，并采取第二防护措施。结合对动物的路径分析，判断动物对变电站内设备的威胁，能够通过告警措施，提醒工作人员及时的处理，保证变电站安全稳定的运行。
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公开(公告)号：CN117197554A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311132418.3
申请日：2023-09-04
申请人： 国网山东省电力公司聊城供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06T7/62 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01M3/04 , G01M3/38
摘要： 本发明提出了一种变压器漏油实时检测方法及系统，涉及故障检测技术领域，具体方案包括：将实时采集的高光谱图像，输入到训练好的漏油检测模型中，得到漏油检测结果；所述漏油检测模型，基于采集的变压器漏油高光谱图像集，通过离群波段快速选择的方法，进行高光谱图像的降维压缩，构建训练数据集，进行模型训练；而且漏油检测模型的通道数与离群波段的波段数保持一致；本发明基于高光谱分析的方法，使用一种离群波段快速选择的方法实现对高光谱图像特征波段的高效压缩，并结合深度学习方法，使用YOLOv8网络作为漏油检测模型，实现对变压器漏油故障的实时检测。
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公开(公告)号：CN114820828A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210552712.9
申请日：2022-05-19
申请人： 国网山东省电力公司聊城供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于Vision Transformer的图像压缩感知重构方法及系统，包括：(1)对图像依次进行预处理、分块压缩采样操作；(2)对图像通过训练好的初始重构网络进行初始重构，并进行重构和拼接；(3)对图像通过训练好的深度重构网络进行深度重构，得到深度重构图像。本发明提出了一种卷积神经网络和Vision Transformer结合的图像重构混合框架，是一种端到端的压缩重构图像方法，本发明使得图像压缩感知的网络结构能够继承卷积神经网络和Transformer的优点，并且最大程度保留全局和局部特征，提高图像重构的精度。
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公开(公告)号：CN114943335A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210414868.0
申请日：2022-04-16
申请人： 国网山东省电力公司聊城供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及一种三值神经网络逐层优化方法，属于深度学习训练算法技术领域，本方法使用训练集进行逐层量化，每层量化基于前一层的量化结果进行，从第一层开始逐层量化训练深度神经网络模型的权重，每次训练仅量化所述神经网络模型中一层的权重，采用了量化器与权重同时训练的神经网络训练方法，直至最后一层量化训练完成，完成神经网络的量化，保存量化后的网络模型，量化精度更高，运算存储成本更低，大大扩大深度神经网络的应用范围。
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公开(公告)号：CN114937163A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210552717.1
申请日：2022-05-19
申请人： 国网山东省电力公司聊城供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/10 , G06V10/50
摘要： 本发明涉及一种基于聚类的神经网络图像分块重构方法，首先，对预处理后的图像进行简单重构，并分别对预处理后的图像和重构后的图像进行分块，得到对应位置的成对图像块；再基于K均值对图像块进行聚类；对每类图像块训练一个精细化的卷积神经网络，以重构后的图像块作为输入，目标输出为对应原图像块的估计值。将图像块的估计值拼接回对应图像的原始位置，最后利用去噪器对图像进行降噪处理，即可得到重构后的图像。本发明实现了用多个精细化神经网络重构图像块的方法，将整张图像进行分块重构，提高了重构精度。
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公开(公告)号：CN117809164A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311869894.3
申请日：2023-12-29
申请人： 国网山东省电力公司聊城供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V20/00 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于多模态融合的变电站设备故障检测方法及系统，该方法包括：获取设定时间段内变电站工作状态下待检测设备的可见光图像序列、热红外图像序列和设备关键位置声音数据；对所获取的数据进行预处理，得到预处理后的多组一一对应的可见光表计图像、热红外图像温度最大区域和设备关键位置音频帧数据；对每组数据进行特征提取，分别提取表计读数特征、最大温度区域特征和设备关键位置音频频率特征，将提取的多组特征进行多模态特征融合后，输入至基于VGG架构的卷积神经网络模型中，输出故障检测结果。本发明综合考虑设备表计特征、最大温度区域特征和音频频率特征这多种模态特征进行故障诊断，实现更准确的变电站设备故障诊断。
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公开(公告)号：CN106651087A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610828120.X
申请日：2016-09-18
申请人： 国网山东省电力公司聊城供电公司 , 国家电网公司
CPC分类号： G06Q10/06311 , G06F17/30339 , G06F17/30595 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于Mysql数据库技术的变电运维管理优化方法，首先在中心服务器中建立Mysql数据库，并在Mysql数据库中存储若干项运维任务的信息，每项运维任务关联至少一名办理人员姓名及手机号，并且每项运维任务限定开始办理时间以及结束办理时间，若实时时间超过某项运维任务限定的开始办理时间，则向该项运维任务关联的办理人员发送提醒短信；本发明的有益效果是：值班人员容易掌握和分析运维工作状态，方便正常进行运维事项的交接，能够及时通知和实时查阅，从而实现下达通知明确、执行到位、反馈及时，大大提高工作效率。
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公开(公告)号：CN103872325B
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201410138386.2
申请日：2014-04-08
申请人： 国网山东省电力公司聊城供电公司 , 国家电网公司
IPC分类号： H01M4/58 , H01M4/1397
摘要： 本发明涉及一种镨钴磷掺杂的硅酸锰锂复合正极材料的制备方法，该镨钴磷掺杂的硅酸锰锂的化学式为LiMn1-x-yCoxPrySi1-zPzO4，其中：x=0.2-0.25，y=0.01-0.02，z=0.22-0.34。该方法包括如下步骤：（1）制备镨钴磷掺杂的硅酸锰锂前驱体；（2）热处理之后粉碎获得前驱体粉体，将炭黑和活性炭分散到丙酮，形成导电碳分散液，将前驱体粉体与上述导电碳分散液混合，将混合料球磨；（3）干燥，置于1:1(mol)CO/CO2混合物吹扫间歇式转炉中，烧结，研磨过筛，得到产品。本发明制备的镨钴磷掺杂的硅酸锰锂复合正极材料，在硅酸锰锂中掺杂稀土元素Pr和金属元素Co对Mn进行改性、并以P元素代替部分Si元素以提高电子导电率和物质活性。
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公开(公告)号：CN204949581U
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201520586348.3
申请日：2015-08-07
申请人： 国网山东省电力公司聊城供电公司
摘要： 本实用新型公开了一种多功能变电运维穿戴式马甲，包括左肩带、右肩带、腰带和背带，所述腰带前面左右两侧各有一大一小两个水平子母扣，所述腰带采用水平子母扣作为调节粘链，所述背带上以水平字母扣方式粘贴穿戴人员标识，所述左肩带、右肩带以及腰带上配有反光条，反光条采用高反光材质制成。该马甲不仅具备监护人、操作人或工作许可人和国家电网公司标识，以及“安规”所要求的反光条纹，更可以随身携带五防钥匙、手机、录音笔、签字笔、手电筒、照相机、多功能万用表等多种常用工具，该马甲设计以实用为目的，结构简单，节省材料，并且不影响工装上口袋的使用，方便运维人员在不影响操作的前提下，尽可能多地携带日常用具。
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