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公开(公告)号:CN115115919B
公开(公告)日:2023-05-05
申请号:CN202210729999.8
申请日:2022-06-24
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供了一种电网设备热缺陷识别方法及装置,其中,电网设备热缺陷识别方法包括:获取待识别电网设备的可见光和红外光图像特征;对可见光图像特征和红外光图像特征进行跨模态特征信息交互,得到合成模态共享特征;分别提取可见光模态的第一互补特征和红外光模态的第二互补特征;利用第一互补特征、第二互补特征分别对可见光图像特征和红外光图像特征进行增强,得到增强后的可见光图像特征和红外光图像特征;对增强后的可见光图像特征和红外光图像特征进行跨模态特征融合,得到融合特征;将融合特征输入预设电网设备热缺陷识别模型,得到待识别电网设备的热缺陷识别结果。充分利用融合特征识别电网设备热缺陷,大幅提高电网设备的检修效率。
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公开(公告)号:CN115098287A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210715135.0
申请日:2022-06-22
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F11/07
摘要: 本申请公开了传感数据的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取待异常检测的至少一个模点集合,模点集合包括当前采集周期内多个待检测传感数据对应的目标数据特征;获取模点集合对应的数据值区间;从目标数据特征中获取待检测传感数据对应的数据值,将数据值落入数据值区间的待检测传感数据确定为目标传感数据;基于模点集合中目标传感数据的数量确定模点集合对应传感数据集的数据状态。本申请实提供的方法能够实现传感数据检测的高准确率且保证时效性,同时通过数据值区间还能避免随着时间变化带来的各种外界干扰的影响。
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公开(公告)号:CN115266819A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210874006.6
申请日:2022-07-20
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明揭示了一种套管热诊断方法、装置及电子设备,涉及变压器领域,包括:获取待处理套管图谱,待处理套管图谱中包括A相套管、B相套管以及C相套管对应的图谱;对待处理套管图谱进行特征提取,根据提取的特征从待处理套管图谱中确定候选A相套管图谱、候选B相套管图谱以及候选C相套管图谱;分别对候选A相套管图谱、候选B相套管图谱以及候选C相套管图谱进行数据分析,确定A相套管、B相套管以及C相套管对应的空域温差信息以及时域温差信息;根据空域温差信息以及时域温差信息,对A相套管、B相套管以及C相套管进行热诊断。上述方法,能够保证实时掌握设备状态,可以及时对套管热故障进行有效诊断。
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公开(公告)号:CN117593280A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311649143.0
申请日:2023-12-04
IPC分类号: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要: 本申请公开了一种图像质量评估模型训练方法、装置及存储介质,涉及计算机技术领域,用于提升模型的泛化性能。该方法包括:对N个第一样本图像进行多次图像劣化增强,得到M个第一劣化增强图像;基于M个第一劣化增强图像,得到对比样本集合,对比样本集合包括一对正样本对和多对负样本对;对E个第二样本图像进行一次或多次图像劣化增强,得到F个第二劣化增强图像;基于F个第二劣化增强图像和E个第二样本图像,得到序列样本集合,序列样本集合包括E个样本序列,一个样本序列对应一个第二样本图像;基于对比样本集合和序列样本集合,对图像质量评估模型中的特征提取模块进行联合训练,得到训练后的图像质量评估模型。
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公开(公告)号:CN117370788A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311227994.6
申请日:2023-09-21
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F18/2132 , G06F18/21 , G06N3/0455 , G06F123/02
摘要: 本发明涉及时序数据处理技术领域,具体涉及一种电网时序数据预训练及预测方法、装置、预训练模型。预训练方法包括:获取预设时间段的电网时序数据划分得到历史时序数据和未来时序数据;将历史时序数据和未来时序数据进行掩码;将掩码历史时序数据输入至编码器学习,得到重建历史时序数据和历史时序特征;将历史时序特征和掩码未来时序数据输入至解码器预测,得到预测未来时序数据;采用预设损失函数计算历史时序数据和重建历史时序数据以及未来时序数据和预测未来时序数据的损失,实现对编码器和解码器参数的优化。通过实施本发明,基于编码器和解码器的重建与预测联合优化,达到了预训练和微调的一致性。提升模型针对时序数据的预训练效果。
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公开(公告)号:CN116948339A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202311092246.1
申请日:2023-08-28
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国家电网有限公司
摘要: 一种复合体相变水凝胶及其制备方法,属于相变材料技术领域,克服了现有技术中无机水合盐的添加量高会导致水凝胶脱水的缺陷。本发明复合体相变水凝胶,原料以质量百分比计,包括:无机水合盐:0.5~5%、水:85~89.5%、聚乙烯醇‑1799:5~6%、硼砂:2.5~3%、分子筛:0.1~1%。本发明体系内添加有分子筛,将无机水合盐限制在分子筛孔道内,使得无机水合盐不与水凝胶直接接触,从而避免水凝胶脱水。同时大量的孔道可以容纳更多的无机水合盐,因此可以提高无机水合盐添加量,进而增加复合体相变水凝胶材料的保温时间。聚乙烯醇‑1799与硼砂形成了三维网络结构,可有效防止十水合硫酸钠熔融后与水凝胶产生相分离,从而提高复合体相变水凝胶的稳定性。
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公开(公告)号:CN116579413A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310582798.4
申请日:2023-05-22
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06N3/0895 , G06N3/0455
摘要: 本发明公开了一种时序数据预训练模型微调方法及装置、时序数据预测模型,包括:获取预训练模型和输入时序数据,预训练模型包括编码器和解码器,编码器用于提取输入时序数据的输入时序特征;采用线性层对输入时序特征进行线性计算,生成对应的动态提示特征;结合掩码特征、动态提示特征和输入时序特征确定增强后的时序特征;将增强后的时序特征输入至解码器解码,基于待预测的未来时刻,进行未来时刻的时序数据的预测。通过实施本发明,针对每个输入时序特征,考虑了其隐含的上下文知识生成了动态提示特征,作为实例级别的提示信息,用于下游任务的模型参数微调,有效避免了时序预训练模型微调过程中的过拟合问题,提升了下游时序任务的预测精度。
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公开(公告)号:CN116753760A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310731593.8
申请日:2023-06-19
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: F28D20/02 , A41D13/005 , A41D31/02 , A41D31/04
摘要: 本发明涉及保温防护技术领域,具体涉及一种蓄冷保温结构及具有其的衣物,包括:内防护层,由至少两层内层面料和填充在相邻内层面料之间的内层填充物构成;外防护层,由至少两层外层面料和填充在相邻外层面料之间的外层填充物构成,内防护层与外防护层围合形成降温空间;冷源件,设于降温空间内;内层填充物的密度为110g/m2-380g/m2;外层填充物的密度为180g/m2-380g/m2。蓄冷保温结构在高温环境下使用时,冷源件在降温空间内工作产生冷能。通过设置内层填充物和外层填充物在合理的密度范围内,可有效延长降温时间和提高降温质量,实现持续降温3小时以上,降温保温性能明显高于市面同类降温产品。
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公开(公告)号:CN116522099A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202310511445.5
申请日:2023-05-08
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F18/21 , G06F18/213 , G06F16/22
摘要: 本发明公开了一种时序数据自监督预训练模型、构建方法、设备及存储介质,该构建方法包括:构建特征提取模块,特征提取模块用于提取进行部分掩码后的输入时序数据的数据特征;构建动态掩码特征生成器,动态掩码特征生成器用于基于自注意力机制为数据特征生成动态掩码特征,并结合动态掩码特征和数据特征生成组合特征;构建频域掩码预测模块,频域掩码预测模块用于根据组合特征对输入时序数据进行预测,获得重建数据;基于特征提取模块、动态掩码特征生成器和频域掩码预测模块构建预训练模型。通过实施本发明,为预训练模型输入特定于输入实例的知识,提高了预训练模型的精度。
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公开(公告)号:CN115293276A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202210974585.1
申请日:2022-08-15
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06K9/62
摘要: 本申请提供了一种电网设备缺陷识别方法、装置、电子设备和存储介质,该方法包括:初始化两个学生模型和两个老师模型;根据第一老师模型生成第一伪标签数据;根据第一伪标签数据和有标签数据对第二学生模型进行训练;将训练后的第二学生模型中的参数更新到第二老师模型中;根据第二老师模型生成第二伪标签数据;根据第二伪标签数据和有标签数据对第一学生模型进行训练;将训练后的第一学生模型中的参数更新到第一老师模型中;循环伪标签数据生成、训练以及参数更新过程,输出循环后的老师模型;根据循环后的老师模型对电网设备缺陷进行识别。通过本申请,模型之间交叉生成伪标签,解决了学生模型与老师模型之间耦合度过高的问题。
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