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公开(公告)号：CN116343009A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310329084.2
申请日：2023-03-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学技术大学苏州高等研究院 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
IPC: G06V10/82 , G06N3/0495 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了三维神经网络处理方法及图像处理方法、系统和存储介质，属于神经网络以及图像处理技术领域。本发明的一种基于分块循环矩阵的三维神经网络处理方法，通过构建分块循环矩阵模型、计算加速模型、全频域模型，克服以往剪枝等模型压缩方法存在的访存、计算不规则等问题，提出使用分块循环矩阵对三维神经网络3D CNN进行压缩，并且进一步利用快速傅立叶变换FFT加速计算，在保持模型结构规则的前提下，取得了显著的存储和计算压缩效果。在此基础上，引入频域内的激活、批归一化和池化操作，进一步消除由于快速傅立叶变换FFT带来的频繁的时域/频域切换开销，从而实现了全频域计算，进一步降低了3D CNN模型推理时的计算开销。
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公开(公告)号：CN116202489A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310307560.0
申请日：2023-03-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
Abstract: 本发明公开了输电线路巡检机与杆塔协同定位方法及系统、存储介质，属于巡检机定位技术领域。本发明的基于视觉图像的输电线路巡检无人机与杆塔协同定位方法，通过构建目标检测模型、图像测距模型、目标跟踪模型、距离修正模型，对视觉图像进行处理，识别无人机目标；并结合附近的杆塔信息，计算无人机目标与一个或多个杆塔的距离；再根据无人机运动轨迹及无人机真实运动信息，对无人机与一个或多个杆塔的距离进行更正计算，得到一个或多个修正距离；然后根据一个或多个修正距离，计算得出无人机在输电线路区域中的相对位置坐标，从而实现输电线路巡检无人机与杆塔的协同定位，能够较为准确的确定无人机的坐标位置，并且精度高，误差小。
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公开(公告)号：CN113743778A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111027046.9
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站鸟害分级管控系统及管控方法，首先采用录拍装置记录变电站内鸟类种类组成和数量分布，并将记录数据发送至统计分析单元；统计分析单元对记录数据进行统计分析，得出变电站内鸟类分布数据；建立鸟类习性数据库，汇总变电站内鸟类分布的种类和数量数据，分析鸟类的生活习性；根据所述鸟类习性数据库分析鸟类的生活习性，通过鸟害防治等级判定装置判定变电站内不同种类的鸟类的防治等级。本发明通过录拍装置对鸟害隐患现场对鸟害数据进行采集，根据不同种类鸟类的生活习性、敏感特性以及不同鸟害隐患所在的设备位置，分析鸟害危害程度和风险程度，制定鸟害分级分类管控措施。
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公开(公告)号：CN115081544A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210864842.6
申请日：2022-07-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宁波送变电建设有限公司永耀科技分公司
Inventor： 周宏辉 , 翁东雷 , 钱平 , 乔敏 , 王露民 , 莫建国 , 赵铁林 , 王猛 , 孙珑 , 杨跃平 , 徐科兵 , 张贵中 , 李开文 , 邬霄雷 , 林才春 , 沈一鹏 , 曹建敏
Abstract: 本发明提供一种基于多源数据融合的电网设备全景模型数据处理方法，包括：中台分别建立与多个数据单元相对应的台账存储表，根据每个台账存储表中相对应的关键名词对不同的台账存储表之间进行台账存储表的预关联；根据每一个台账存储表中的设备数量对所有数据单元所对应的台账存储表进行升序排序得到台账排序结果，依次遍历台账排序结果中每一个台账存储表的设备作为目标设备；获取所述目标设备在其它台账存储表中相对应的贴源数据，根据台账存储表的预关联得到目标设备的设备映射关系，生成电网设备全景模型；中台处的电网设备全景模型在接收到第一类型的数据单元所传输的异常设备后，基于贴源数据生成相对应的操作票和/或检修票。
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公开(公告)号：CN115081544B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210864842.6
申请日：2022-07-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宁波送变电建设有限公司永耀科技分公司
Inventor： 周宏辉 , 翁东雷 , 钱平 , 乔敏 , 王露民 , 莫建国 , 赵铁林 , 王猛 , 孙珑 , 杨跃平 , 徐科兵 , 张贵中 , 李开文 , 邬霄雷 , 林才春 , 沈一鹏 , 曹建敏
Abstract: 本发明提供一种基于多源数据融合的电网设备全景模型数据处理方法，包括：中台分别建立与多个数据单元相对应的台账存储表，根据每个台账存储表中相对应的关键名词对不同的台账存储表之间进行台账存储表的预关联；根据每一个台账存储表中的设备数量对所有数据单元所对应的台账存储表进行升序排序得到台账排序结果，依次遍历台账排序结果中每一个台账存储表的设备作为目标设备；获取所述目标设备在其它台账存储表中相对应的贴源数据，根据台账存储表的预关联得到目标设备的设备映射关系，生成电网设备全景模型；中台处的电网设备全景模型在接收到第一类型的数据单元所传输的异常设备后，基于贴源数据生成相对应的操作票和/或检修票。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118608876B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411070944.6
申请日：2024-08-06
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06V10/74 , G06V10/75
Abstract: 本发明属于局部放电分类识别技术领域，公开了GIS局部放电模式识别模型及其训练方法，本发明方法包括获取训练图集；对进行相位特征提取以生成对应的灰度图和灰度值，构建相位匹配神经网络并将训练图集输入相位匹配神经网络，以输出每一灰度图的每一放电模式概率；对灰度图进行分类，对同类灰度图的灰度值和每一放电模式概率进行归一化处理后累加，以得到表征各类放电模式的统计特征值；基于各类放电模式的统计特征值和灰度图的灰度值，计算每一灰度图与每一放电模式的相似度，预设修正系数并基于此修正相似度；设置模型训练损失函数优化相位匹配神经网络参数。本发明提高了放电模式识别的可靠性，增强了系统的适应性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114881065B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202110162636.6
申请日：2021-02-05
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F18/241 , G06F18/2131 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种电力设备局部放电模式识别方法。本发明采用的技术方案为：采用Hilbert‑Huang变换对局部放电信号进行经验模态分解，得到信号的各个固有模态函数分量，并基于各个固有模态函数分量变换得到信号的Hilbert边际谱；采用稀疏自编码器对从Hilbert边际谱中提取的特征信息进行无监督机器学习，输出结果用于初始化深度神经网络，对深度神经网络执行预训练过程，获得训练好的DNN分类器，采用训练好的DNN分类器对采集到的局部放电信号进行模式识别。本发明的网络训练时间短、收敛速度快、识别正确率高，具有较好的应用意义。
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公开(公告)号：CN114492974B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210055049.1
申请日：2022-01-18
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种GIS气体状态预测方法及系统。本发明的预测方法包括：数据预处理；建立以GRU为基本单元的Seq2Seq时序预测模型；Seq2Seq时序预测模型采用注意力机制自动提取输入时间序列关键时间点并分配相应权重，并计算当前时刻对应编码器输出的特征向量；在训练阶段采用线性衰减Scheduled Sampling算法；在测试阶段则采用Teacher Forcing算法；训练过程中损失函数取L1 Loss，经过1000次迭代后所得Seq2Seq时序预测模型对未来一段时间内GIS气体状态进行预测。本发明使Seq2Seq时序预测模型在实际测试时具有较高的容错性能，提升了Seq2Seq时序预测模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN113810789B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110914895.X
申请日：2021-08-10
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种电力设备工况多参数分布式智能感知节点。本发明包括信号接口三端子组件、分压电阻、电压采样电阻、电流采样电阻、放大器、单刀双掷开关、可编程增益放大器、模数转换器和FPGA电路，通过信号接口三端子组件所包含的A、B、C三个端子，分别接入电压输出型及电流输出型传感器/变送器，并实现对其的自适应采集和高分辨力测量，通过信号分析处理和边缘计算实现对目标参数的智能感知。本发明的节点可分布式地就近布置于传感器/变送器附近且多个节点串联起来即可自动构建电力设备工况多参数分布式智能感知系统，部署方便灵活且线缆少，不需要主机柜，可有效提升系统感知能力和稳定性，并降低成本和维护难度。
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公开(公告)号：CN115621255A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211168839.7
申请日：2022-09-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H01L23/552
Abstract: 本发明公开了一种用于高抗干扰电网的微系统SIP装置，用以解决如下技术问题：如何提高微系统SIP装置的抗干扰能力。本发明包括陶瓷腔体、陶瓷基板、磁性盖板、数字信号处理电路、模拟信号调理电路和屏蔽层；所述的陶瓷腔体支撑所述陶瓷基板，磁性盖板与所述陶瓷腔体密封接触，陶瓷基板置于由陶瓷腔体与磁性盖板形成的空腔中；所述磁性盖板与所述陶瓷腔体组成所述微系统SiP装置的封闭外壳；所述数字信号处理电路和模拟信号调理电路设置于所述陶瓷基板上，所述数字信号处理电路与模拟信号调理电路分别对接收的待处理信号进行处理；所述屏蔽层覆盖于所述封闭外壳外侧，用于屏蔽外部磁场干扰。本发明提高了微系统SIP装置的抗干扰能力。
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