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公开(公告)号:CN119598322A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202510144339.7
申请日:2025-02-10
Applicant: 国网山西省电力公司阳泉供电公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06N3/098 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06F9/455 , G06F9/48 , G06F9/50 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06F16/2458 , H04L67/1097 , H04L67/12 , G01R31/56 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的输电部件故障辨识系统,包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、模型训练模块、故障辨识模块、故障诊断模块和系统优化模块,数据采集模块从输电系统中传感器中收集数据;数据预处理模块对采集到的原始数据进行处理;特征提取模块从预处理后的数据中提取出特征;模型训练模块使用预处理后的数据和提取的特征,训练深度学习模型;故障辨识模块对输电系统的实时数据进行故障辨识;故障诊断模块对故障进行定位和原因分析;系统优化模块对整个故障辨识系统进行持续优化。本发明实现了对输电部件故障的识别和诊断,为电力系统的安全稳定运行提供了坚实的技术支持。
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公开(公告)号:CN118887614A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410933461.8
申请日:2024-07-12
Applicant: 国网山西省电力公司阳泉供电公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的输电线路防外破监控方法,属于输电线路监控技术领域,包括以下步骤:S1、拍摄输电线路场景图像;S2、对输电线路场景图像进行预处理后构建输电线路防外破样本数据集;S3、构建输电线路防外破检测模型;S4、利用输电线路防外破监控模型对获取到的目标监控区域的实时风险图像进行检测;S5、在实时风险图像中存在外破风险源的情况下,计算外破风险源与目标监控区域的目标距离,并根据目标距离的计算结果发出相应的预警信息。本发明采用上述的一种基于深度学习的输电线路防外破监控方法,无需通过人工巡查的方式来识别输电线路的外破风险源,节省了人力和时间成本,能够较为准确和快速地识别输电线路的外破风险源。
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公开(公告)号:CN113359567A
公开(公告)日:2021-09-07
申请号:CN202110703397.0
申请日:2021-06-24
Applicant: 国网山西省电力公司阳泉供电公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供一种重点用能单位能耗监测平台。所述重点用能单位能耗监测平台,包括:原始数据端、数据传输模块、数据收集模块、数据处理模块、重点能耗驾驶舱模块、能源消耗概况统计模块、能耗检测模块、能效分析模块、节能管理模块。本发明提供一种重点用能单位能耗监测平台,该监测平台主要应用于各地方管理部门,用于对该地区重点用能单位进行能耗监测,通过将企业端系统进行企业能耗数据采集,将采集的实时能耗数据接入重点用能单位能耗在线监测平台,实现能耗分析、能效分析、发现异常生产企业,“双控”指标事中监测、事后统计,促进相关部门科学监管,助力能源型城市开展能耗监测分析,辅助相关部门科学决策。
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