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公开(公告)号：CN118397490A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410817679.7
申请日：2024-06-24
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司超高压变电分公司 , 国网山西省电力公司晋城供电公司
Inventor： 张娜 , 柴敏杰 , 成峰波 , 杨罡 , 俞华 , 梁基重 , 姜凌霄 , 原辉 , 范晶晶 , 侯殊琦 , 王大伟 , 王帅 , 白洋 , 杨虹 , 张紫薇 , 樊霞 , 孙昌雯 , 杨洁云 , 龚曼 , 张凯 , 白雪婷
Abstract: 本发明涉及电力设备智能巡检技术领域，具体指一种无人机自主巡视点位的优化方法及目标状态识别方法，包括：在待巡视对象三维模型中，根据各个初始巡视点位对应的参考图像和真实图像，构建各个图像对，并确定各个匹配矩阵；根据各个匹配矩阵，得到并根据各个初始巡视点位对应的旋转角度、缩放因子以及平移向量，依次判断各个初始巡视点位是否需要优化，提高了巡视点位优化判断准确性；通过调整当前初始巡视点位对应的各个参量大小，得到目标巡视点位，避免了优化后的巡视点位与实际需要的巡视点位之间的偏差；以与待检测目标相关的所有图像对作为识别模型的输入，避免了待检测目标存在遮挡无法获取目标状态的情况，提高了识别待检测目标状态的准确度。
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公开(公告)号：CN118397490B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410817679.7
申请日：2024-06-24
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司超高压变电分公司 , 国网山西省电力公司晋城供电公司
Inventor： 张娜 , 柴敏杰 , 成峰波 , 杨罡 , 俞华 , 梁基重 , 姜凌霄 , 原辉 , 范晶晶 , 侯殊琦 , 王大伟 , 王帅 , 白洋 , 杨虹 , 张紫薇 , 樊霞 , 孙昌雯 , 杨洁云 , 龚曼 , 张凯 , 白雪婷
Abstract: 本发明涉及电力设备智能巡检技术领域，具体指一种无人机自主巡视点位的优化方法及目标状态识别方法，包括：在待巡视对象三维模型中，根据各个初始巡视点位对应的参考图像和真实图像，构建各个图像对，并确定各个匹配矩阵；根据各个匹配矩阵，得到并根据各个初始巡视点位对应的旋转角度、缩放因子以及平移向量，依次判断各个初始巡视点位是否需要优化，提高了巡视点位优化判断准确性；通过调整当前初始巡视点位对应的各个参量大小，得到目标巡视点位，避免了优化后的巡视点位与实际需要的巡视点位之间的偏差；以与待检测目标相关的所有图像对作为识别模型的输入，避免了待检测目标存在遮挡无法获取目标状态的情况，提高了识别待检测目标状态的准确度。
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公开(公告)号：CN119273641A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411309415.7
申请日：2024-09-19
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司吕梁供电公司 , 山西鸿顺通科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的电力设备缺陷检测及自主命名方法，属于计算机视觉技术领域。针对传统方法忽略特征空间中的局部密度偏差，无法有效实现电力设备缺陷的识别与定位，同时无法对采集到的海量变电站图像数据形成完整的变电站图像数据自主命名方法的问题，本发明提出合成缺陷模块，通过合成缺陷图像构建自监督学习提高预训练网络的表征能力；设计局部感知特征提取模块得到正样本的特征表示；提出基于多因素KNN检测方法，同时考虑特征空间距离和密度因素，实现缺陷检测。将新采集到的图像数据关联到建立好的多模态变电站样本知识库，实现自动化的图像数据命名，这不仅加快了图像数据处理速度，也提升了图像数据命名的准确性和一致性。
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公开(公告)号：CN119249231A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411373140.3
申请日：2024-09-29
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司晋城供电公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G01R31/56 , G01R31/52 , G01R19/00
Abstract: 本发明公开一种基于分布式接地电流解耦分析的变电站故障定位方法，属于故障诊断技术领域。针对如何在耦合性高的复杂设备网络中迅速识别并定位故障点的问题，通过构建包含数据处理器、特征提取器以及特征分类器的GCC模型，实现变电站设备故障的精准定位。数据处理器引用变分模态分解方法，显化含有噪声的非平稳接地电流信号中的不同频率特征，凸显关键频率信息；特征提取器中，提出通道耦合模块，对变电站中接地电流进行解耦，提取接地电流的时序特征与设备耦合特征；特征分类器中，设计Mask模块利用Dropout实现特征的随机失活，通过频域分析进行特征抑制，解决模型分类器泛化能力弱的问题；采用加权交叉熵损失函数，解决故障数据与正常数据不均衡的问题。
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公开(公告)号：CN115661639A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211223736.6
申请日：2022-10-08
Applicant: 国网山西省电力公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及区域异常监测技术领域，具体为一种基于边缘计算的区域异常监测方法，包括：步骤一，利用物联网监控设备对目标区域的树木高度情况进行监测；步骤二，将树木高度情况进行监测数据输送至边缘计算机节点。该基于边缘计算的区域异常监测方法通过利用物联网监控设备对目标区域的树木高度情况进行监测，将树木高度情况进行监测数据输送至边缘计算机节点，所述边缘计算节点将所述目标区域的树木高度情况与预设的树木高度进行对比得目标区域树木高度异常数据，进而实现了对树木高度的区域异常监测，解决了在电网架设的过程中对树木进行区域异常进行监测的时候采用等高线对树木高度异常进行监测，操作复杂麻烦，监测周期长的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117351482B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311655113.0
申请日：2023-12-05
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司
Abstract: 本发明涉及一种用于电力视觉识别模型的数据集增广方法、系统、电子设备和存储介质，其中，方法包括：获取电力设备的三维结构点云，根据三维结构点云确定电力设备顶点和边线的点云；对三维结构点云中非显著性顶点和边线的点云进行分区，通过几何平面基元代替分区，得到基于几何平面基元表示的三维结构；获取电力设备的实拍图像，根据实拍图像确定电力设备的光影信息；通过变换三维结构的角度和尺度，将三维结构与所述实拍图像进行匹配；当三维结构与所述实拍图像匹配后，根据电力设备的光影信息确定电力设备的三维真彩结构；根据三维真彩结构和实拍图像构建数据集。本发明能够有效构建用于电力视觉识别模型鲁棒性测试的数据集。
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公开(公告)号：CN117351482A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311655113.0
申请日：2023-12-05
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司
Abstract: 本发明涉及一种用于电力视觉识别模型的数据集增广方法、系统、电子设备和存储介质，其中，方法包括：获取电力设备的三维结构点云，根据三维结构点云确定电力设备顶点和边线的点云；对三维结构点云中非显著性顶点和边线的点云进行分区，通过几何平面基元代替分区，得到基于几何平面基元表示的三维结构；获取电力设备的实拍图像，根据实拍图像确定电力设备的光影信息；通过变换三维结构的角度和尺度，将三维结构与所述实拍图像进行匹配；当三维结构与所述实拍图像匹配后，根据电力设备的光影信息确定电力设备的三维真彩结构；根据三维真彩结构和实拍图像构建数据集。本发明能够有效构建用于电力视觉识别模型鲁棒性测试的数据集。
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公开(公告)号：CN115685810A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211184275.6
申请日：2022-09-27
Applicant: 国网山西省电力公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
IPC: G05B19/042 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及诊断器技术领域，具体为一种AI边缘计算故障诊断器，包括：数据采集模块、数据分析模块、数据处理模块以及紧急处理模块；所述数据采集模块包括温度传感器以及振动传感器，利用所述温度传感器以及所述振动传感器对机械设备进行实时的监测，并将监测数据实时传输至所述数据分析模块；所述数据分析模块包括控制单元。该AI边缘计算故障诊断器解决了操作人员巡检需要每个一段时间进行，在间隔的时间内机械设备突然出现故障或运行异常则不容易被发现，导致机械设备在出现故障或异常之后继续运行一段时间知道巡检人员再次对其进行检测才能被发现，会引发机械设备更严重故障的问题。
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公开(公告)号：CN110135030A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910356037.0
申请日：2019-04-29
Applicant: 国网山西省电力公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 武汉科迪奥电力科技有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种采空区地表沉降的预测方法。首先拟定采空区的采深、采深采厚比、采宽采深比、上覆岩性四因素以及各自四个水平，采用正交实验设计方法对四因素以及四水平按正交表进行设计，得到16种计算工况。采用有限元计算方法，获得16种工况对应的地表沉降数据。运用多种合适的预测模型，对地表沉降数据进行拟合，拟合前将所有原始数据做归一化处理，避免了数据不同量纲和数量级对模型的扰动。对不同函数拟合结果进行误差分析，最终优选二次函数模型为地表沉降预测模型，并给出预测模型中各参数的取值。本发明所述多因素采空区地表沉降预测模型可以较为迅速可靠的在采空区开挖早期即可初步预测出采空区地表沉降的一个具体数值。
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公开(公告)号：CN107688165A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710560131.9
申请日：2017-07-11
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 中国科学院电工研究所 , 山西振中电力股份有限公司 , 国网山西省电力公司检修分公司 , 国家电网公司
IPC: G01S5/18
CPC classification number: G01S5/18
Abstract: 一种特高压变压器振动噪声源定位方法，包括选择声强测量点、确定声强传感器角度、对特高压变压器表面进行声源粗定位、测量粗定位区域的振动分布情况、振动数据处理和图像绘制等步骤。首先采用声强法在测量平面逐点测量，通过测量点的位置和声强传感器的角度进行声源粗定位，然后在粗定位区域布置振动传感器阵列测量被测面的振动分布情况。
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