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公开(公告)号：CN116088666A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310043738.5
申请日：2023-01-29
申请人： 国网新疆电力有限公司巴州供电公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06F1/3234 , H02G1/02 , G06F9/318
摘要： 本发明提出了一种面向电网无人机巡检的低功耗装置，其包括类脑加速器、RISC‑V指令集架构、AXI总线以及MEM存储器，所述RISC‑V架构与MEM存储器通过AXI总线相连并进行通信，类脑加速器与RISC‑V指令集架构通信，类脑加速器根据RISC‑V指示完成响应的工作任务后，结果交给RISC‑V。本发明通过RISC‑V取代ARM，类脑加速器代替AI加速器，实现了装置运行功耗的显著降低；并且本发明还扩展了RISC‑V与类脑加速器的低功耗指令，从而能够实现RISC‑V与类脑加速器的快速执行，进一步降低系统功耗，提高装置运行效率。此外，本发明还提出了基于类脑加速器的自主可控低功耗设计方法，能够实现低功耗装置研制，可应用于功耗受限的场景。
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公开(公告)号：CN114244661A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111419803.7
申请日：2021-11-26
申请人： 国网新疆电力有限公司巴州供电公司 , 华北电力大学
IPC分类号： H04L27/00
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能的变电站内抗干扰方法，所述方法包括：通过电场传感器获取当前的电场强度数据，并实时检测数据传输的性能，形成电场强度‑传输性能数据库；通过人工智能算法根据所述电场强度‑传输性能数据库拟合出电场强度与性能的函数曲线，得到拟合函数；获取当前感知的电场强度参数输入到所述拟合函数中，根据所述拟合函数输出值确定信号调制方式。本发明通过人工智能算法拟合出电场强度与性能的函数曲线，实现自适应地改变传输速率,确保采集数据的传输的稳定性。
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公开(公告)号：CN116052024A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310046518.8
申请日：2023-01-31
申请人： 国网新疆电力有限公司巴州供电公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明提出了一种基于轻量化目标识别神经网络模型的电力线路巡检方法，包括步骤1：面向电网输电线路利用无人机巡检，通过无人机获取电网线路图像；步骤2：构建轻量化目标识别神经网络模型，将图像输入到轻量化目标识别神经网络模型中进行识别；步骤3：根据轻量化目标识别神经网络模型的输出得到电网线路图像的识别结果，所述识别结果包括电网线路的类别和故障位置。其考虑了嵌入式硬件算力，基于深度分离卷积网络，通过结合硬件算力的伯努利方程随机丢弃密度高的神经网络参数，同时兼顾识别准确率与速度保证无人机嵌入式模组的流畅运行；并对激活函数进行硬件化改造，降低了资源的占用率，使得计算速度更快，最终实现受限资源算力条件下的识别准确率与功耗的均衡。
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公开(公告)号：CN118135368A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410107016.6
申请日：2024-01-25
申请人： 国网新疆电力有限公司巴州供电公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/80 , G06V10/25
摘要： 本发明公开了一种基于改进YOLOv8的电力输电线路覆冰检测方法，包括以下步骤：S01：选取数据集，并对其进行数据增强；S02：筛选数据，将数据集按比例分为测试集和验证集；S03：建立改进的YOLOv8模型；S04：训练模型；S05：评估模型；S06：应用改进的YOLOv8模型到实际检测中，该检测方法适合于山区、林区等复杂背景下的检测场景需求，提高了模型对于复杂特征的注意，抑制其余不相关的背景信息，在满足小型模型的条件下，提高了模型的精确定位能力，首先采用SIoU作为损失函数使模型训练更加快速，提高精确率；其次通过改用对偶卷积替换部分普通卷积，提高不同通道间的信息交换，加快模型收敛速度；最后，使用了GiraffeDet替换原本的网络结构，提升检测效果。
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公开(公告)号：CN117911837A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410107003.9
申请日：2024-01-25
申请人： 国网新疆电力有限公司巴州供电公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种改进YOLOv8网络的电力输电线路覆冰检测方法，包括以下步骤：S01：选取数据集，并对其进行数据增强；S02：筛选数据并进行图像标注，将数据集按比例分为测试集和验证集；S03：建立改进的YOLOv8模型；S04：训练模型；S05：评估模型；S06：应用改进的YOLOv8模型到实际检测中，该方法采用改进的YOLOv8，通过幽灵洗牌卷积取代了部分传统卷积，减少模型参数，加快模型收敛速度；引入BiFormer注意力机制，有效地提高了模型对于复杂特征的注意，抑制其余不相关的背景信息；将损失函数替换为WIoUv3，配备合理的梯度分配策略，优先考虑平均质量的样本，提高了模型的精确定位能力。
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公开(公告)号：CN114498927A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210011813.5
申请日：2022-01-07
申请人： 国网新疆电力有限公司巴州供电公司 , 华北电力大学
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种输电线路多参量感知数据汇聚系统、方法及装置，所述装置包括：远程通信单元、本地通信单元、电源单元、安全单元、存储单元、主控单元以及AI单元；主控单元接收远程通信单元以及本地通信单元发送的多参量感知数据，并将多参量感知数据存入所述存储单元，基于多参量感知数据通过调用AI单元对所述输电线路多参量感知数据汇聚系统进行逻辑控制；远程通信单元进行各类远程感知终端数据的可靠转发；本地通信单元实现输电线路近端感知终端的数据接入；AI单元提供内嵌输电线路智能算法供主控单元进行调用。本发明内置多种通信制式，实现不同种类数据的接入、转发、智能分析与处理，实现了无信号盲区数据的快速传送。
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公开(公告)号：CN114241727A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111421113.5
申请日：2021-11-26
申请人： 国网新疆电力有限公司巴州供电公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G08B21/18 , G08B31/00 , G01N25/20 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种变电设备智能诊断预警系统、方法及装置，所述系统包括：红外光谱摄像模块、主控CPU模块、AI加速器以及存储模块；红外光谱摄像模块，用于获取变电设备的红外光谱图像，并将红外光谱图像存入存储模块；主控CPU，与AI加速器和存储模块连接，用于对存储模块进行存取操作，通过利用人工智能算法进行模型训练，建立变电设备缺陷识别和诊断模型，并对变电设备缺陷进行预警；AI加速器，用于加速对人工智能算法进行模型训练；存储模块，用于存储红外光谱摄像模块获取的红外光谱图像，用于供AI加速器和主控CPU进行存取操作。本发明利用人工智能算法在视频前端进行图像故障识别，减少了人工判别的工作量，能够实现实时故障的判别与快速预警。
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公开(公告)号：CN114513835A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210011814.X
申请日：2022-01-07
申请人： 国网新疆电力有限公司巴州供电公司 , 华北电力大学
IPC分类号： H04W52/02 , H04B3/46 , H04B3/54 , G06F1/3228 , G06F1/3234 , G16Y10/35 , G16Y20/10 , G16Y30/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/35
摘要： 本发明公开了一种输电线路低功耗控制装置及方法，所述装置包括：边缘计算智能终端、低功耗服务节点、外部传感器以及供电模块；外部传感器，用于监测外部环境获取监测数据，并将监测数据传送给低功耗服务节点；边缘计算智能终端，与低功耗服务节点连接，用于接收低功耗服务节点发送的监测数据，根据监测数据通过人工智能算法实现故障识别，完成故障识别后进入休眠状态；低功耗服务节点，用于接收外部传感器的监测数据并进行存储，间隔特定时间对休眠状态的边缘计算智能终端进行唤醒并将监测数据发送到边缘计算智能终端。本发明通过使边缘计算智能终端完成故障识别后自动进入休眠状态，降低输电线路装置对功耗的需求。
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公开(公告)号：CN117933751A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410107586.5
申请日：2024-01-26
申请人： 国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司 , 华北电力大学
发明人： 王世青 , 廖俊龙 , 李霞 , 卢秋郁 , 詹鑫 , 杨春萍 , 芦劼 , 香静 , 王建红 , 孟祥军 , 王炯程 , 韩生龙 , 李凯 , 谢鹏 , 傅永康 , 胡昭杰 , 张文斌 , 邓琳 , 薛文斌 , 张高宇 , 姚伟 , 邹德凡 , 何雨辰 , 刘凯波 , 马振峰 , 蔡润楷
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于VMD‑BiGRU‑AE模型的短期光伏功率预测方法，包括以下步骤：S01：将预处理后的光伏功率数据经过VMD算法分解为k个不同频率的模态分量；S02：计算不同模态分量的排列熵，根据各分量的排列熵值将不同分量合并为n个重组序列；S03：将重组后的序列矩阵与影响光伏功率的特征信息矩阵拼接，分别将其输入BiGRU‑AE模型中进行预测；S04：将输出的预测值重构相加，得到最后的预测值并分析误差，所述BiGRU‑AE模型能够充分地挖掘时序信息，所述影响光伏功率的特征信息矩阵采用自注意力机制，根据数据内部自身的相关性分配注意力资源，更容易提取全局信息，从而提高了运算效率和准确率，总体来说，该方法能提高预测精度并提升预测效率。
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公开(公告)号：CN110768576B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201911063450.4
申请日：2019-11-01
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种能量收集装置,包括：振动能量采集，桥式整流，buck‑boost逆变电路，稳压电路。其中振动能量采集将旋转运动变成直线往复的振动运动，并将振动机械能转换为电能；桥式整流则实现交流电变直流电；Buck‑boost逆变用来实现直流升压；稳压电路用于去除直流电压中的纹波。本发明中描述的装置，可以有效地实现收集微弱旋转能量的目的，可收集的旋转频率低达
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