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公开(公告)号：CN116304846B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310586721.4
申请日：2023-05-24
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0895 , G01R31/12
摘要： 本发明涉及一种基于自监督学习的CVT内部绝缘异常在线评估方法，采集CVT电压测量值，构建CVT电压测量值序列并进行标准化，将标准化后的CVT电压测量值序列转换为时间序列窗口；建立自监督学习模型并通过蜣螂优化算法优化自监督学习模型超参数，对自监督学习模型进行训练，通过训练后的自监督学习模型输出CVT电压预测值和重构概率；根据CVT电压预测值和重构概率建立CVT内绝缘状态异常检测策略，检测CVT电压测量值的异常状态。本发明通过自监督学习模型得到CVT电压预测值，检测CVT电压测量值对应的CVT电压异常得分，判断是否异常，可以对CVT内部的绝缘状况进行准确实时的评估。
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公开(公告)号：CN116781790A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311078349.2
申请日：2023-08-25
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种仪器规约规范智能转换系统、方法、可读介质和电子设备，仪器规约规范智能转换系统，包括带电检测设备、感应式智能卡、试验仪器、开发板和移动终端，所述开发板包括Cortex‑A53模块；移动终端通过连接无线通信模块热点与Cortex‑A53模块进行报文交互，其中报文被基于仪器标识码的128位AES算法和Twofish算法双重软加密技术保护。本发明能够自动识别试验仪器类型，并获取试验检测数据存储路径和最新试验检测数据，并通过双重软加密技术保证交互安全。
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公开(公告)号：CN117132997B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311398545.8
申请日：2023-10-26
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC分类号： G06V30/22 , G06V30/16 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06V30/164 , G06V30/162
摘要： 本发明公开了一种基于多头注意力机制和知识图谱的手写表格识别方法，该方法对输入的手写表格图像进行预处理；然后进行特征提取得到手写表格图像特征图；通过CRNN模型对手写表格图像特征图进行序列标注，将手写表格图像特征图上的每个位置上的文字或标签视为一个序列标注任务；通过解码算法将序列标注得到的序列标签转化为识别结果，最后通过电力知识图谱模型将识别结果进行逻辑梳理，并将识别到的内容按照表格的结构进行聚合、整理和转换，得到最终所需表格模板的规范表格数据。本发明结合了CRNN网络、多头自注意力机制和知识图谱的优势，提高了手写表格识别和生成的准确性和效果。
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公开(公告)号：CN116304846A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310586721.4
申请日：2023-05-24
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0895 , G01R31/12
摘要： 本发明涉及一种基于自监督学习的CVT内部绝缘异常在线评估方法，采集CVT电压测量值，构建CVT电压测量值序列并进行标准化，将标准化后的CVT电压测量值序列转换为时间序列窗口；建立自监督学习模型并通过蜣螂优化算法优化自监督学习模型超参数，对自监督学习模型进行训练，通过训练后的自监督学习模型输出CVT电压预测值和重构概率；根据CVT电压预测值和重构概率建立CVT内绝缘状态异常检测策略，检测CVT电压测量值的异常状态。本发明通过自监督学习模型得到CVT电压预测值，检测CVT电压测量值对应的CVT电压异常得分，判断是否异常，可以对CVT内部的绝缘状况进行准确实时的评估。
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公开(公告)号：CN116781790B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311078349.2
申请日：2023-08-25
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种仪器规约规范智能转换系统、方法、可读介质和电子设备，仪器规约规范智能转换系统，包括带电检测设备、感应式智能卡、试验仪器、开发板和移动终端，所述开发板包括Cortex‑A53模块；移动终端通过连接无线通信模块热点与Cortex‑A53模块进行报文交互，其中报文被基于仪器标识码的128位AES算法和Twofish算法双重软加密技术保护。本发明能够自动识别试验仪器类型，并获取试验检测数据存(56)对比文件V. Roca;INRIA.Simple AuthenticationSchemes for the ALC and NORM Protocolsdraft-ietf-rmt-simple-auth-for-alc-norm-03.IETF .2010,全文.
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公开(公告)号：CN117132997A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311398545.8
申请日：2023-10-26
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC分类号： G06V30/22 , G06V30/16 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06V30/164 , G06V30/162
摘要： 本发明公开了一种基于多头注意力机制和知识图谱的手写表格识别方法，该方法对输入的手写表格图像进行预处理；然后进行特征提取得到手写表格图像特征图；通过CRNN模型对手写表格图像特征图进行序列标注，将手写表格图像特征图上的每个位置上的文字或标签视为一个序列标注任务；通过解码算法将序列标注得到的序列标签转化为识别结果，最后通过电力知识图谱模型将识别结果进行逻辑梳理，并将识别到的内容按照表格的结构进行聚合、整理和转换，得到最终所需表格模板的规范表格数据。本发明结合了CRNN网络、多头自注意力机制和知识图谱的优势，提高了手写表格识别和生成的准确性和效果。
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公开(公告)号：CN118224986B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410641742.6
申请日：2024-05-23
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
摘要： 本发明涉及输电线路覆冰厚度监测的技术领域，且公开了输电线路等值覆冰厚度在线监测系统及方法；所述系统包括输电线路监测对象三维实体模型分析模块、输电线路覆冰厚度监测路径规划模块、输电线路覆冰厚度监测分析模块；通过拍摄镜头采集高效动态输电线路不同监测点覆冰厚度特征图像参数结合人工智能的智能识别算法与输电线路标准覆冰厚度特征图像对应覆冰厚度数值参数进行图像特征匹配，科学分析出各个测量点输电线路表面覆冰厚度数值；采用统计方法科学计量出电力输电线路表面覆冰厚度均值，并生成线路监测对象等值覆冰厚度监测结果进行推送反馈，提高了电力输电线路覆冰厚度监测作业的效率和质量。
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公开(公告)号：CN118095604B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410465965.1
申请日：2024-04-18
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/047 , G06Q10/20 , G06Q50/40 , G06F18/2321 , G06N3/006
摘要： 本发明属于无人机巡检技术领域，公开了一种基于改进沙猫群优化算法的无人机机巢选址方法，根据巡检点的分布范围及密集程度，划分不同大小的巡检范围；将巡检范围均分为面积相等的若干单位面积，根据单位面积内输变配类别数量及电压等级的关系计算单位面积的权重；在巡检范围内，根据约束条件搭建无人机机巢位置及数量的目标模型；将无人机巡检点的位置及数量作为改进沙猫群优化智能算法的沙猫种群的初始化位置及数量信息，以所述目标模型作为改进沙猫群优化智能算法的约束条件，迭代更新，得出无人机机巢的最优布点。本发明可用于实现无人机机巢最优选址与无人机航线最优规划。
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公开(公告)号：CN116204794B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310488171.2
申请日：2023-05-04
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种考虑多维数据的变压器油中溶解气体预测方法及系统，该方法通过采集变压器油中溶解气体的历史数据、变压器顶层油温、变压器负荷和变压器外部环境数据构成多维数据集；对多维数据集进行预处理；用预处理后的多维数据集训练BWO‑BiLSTM‑Attention组合模型，并用训练后的BWO‑BiLSTM‑Attention组合模型得到变压器油中溶解气体预测结果。本发明利用白鲸优化算法对BiLSTM‑Attention模型的6个超参数进行优化，提高了模型的泛化能力，本发明通过对变压器油中溶解气体含量的预测，便于及时发现变压器的潜在问题。
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公开(公告)号：CN118376233B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410815333.3
申请日：2024-06-24
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
摘要： 本发明公开了基于空时频压电球的输电铁塔姿态检测方法及系统，该方法包括如下步骤：在空间时间频率压电球球面布设若干个压电传感芯片用于感知三维不同球心角力以及球心角力加速度，并通过本球空时频信号处理推算相对于重力线的静止姿态以及动态加速度。空时频压电球固定在铁塔塔柱的各个位置，球安装时相对于地球重力场有固定的三维倾斜信息。由于铁塔各处有各自不同的本振频率，因此通过对比铁塔的各个模块信息判断铁塔震动的类型。将实时的数据与原始数据进行对比，可以获得铁塔倾斜的角度和动态的空时频历史信息，用于估算铁塔的疲劳变形。相邻铁塔通过MESH网络通信进行数据的对比分析还可以推导铁塔间线路弧垂的大小。
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