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公开(公告)号：CN117523169A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311228999.0
申请日：2023-09-22
申请人： 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 , 北京火山引擎科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开一种基于关键帧质量增强的电厂液体渗漏检测方法及检测系统，属于图像识别技术领域。通过视频流转换模块、视频帧质量提升模块、液体特征匹配判断模块和后台管控模块的相互配合，经视频流提取特征数据，识别渗漏液体特征数据，进行比对，作出检测判断，从而解决因液体识别的表面特征少的问题，利用合适的视频图像识别技术，可有效地准确地识别出电厂设备液体渗漏现象。通过帧间灰度残差值，视频流中选取关键帧，选取速度快。通过去雾算法提高弱光图像对图像质量增强更明显，更有利提高检测效率，使得检测精度与检测效率达成平衡。
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公开(公告)号：CN117524250A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311234963.3
申请日：2023-09-22
申请人： 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 , 北京火山引擎科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G10L25/30 , G10L25/45 , G10L25/51 , G10L25/24 , G10L21/0208 , G06N3/0495 , G06N3/0895 , G01M13/00 , G01H17/00
摘要： 本发明主要是为了解决水轮发电机组异常声音精确检测依旧面临极大挑战的问题，公开了一种基于自监督和弱监督的水轮发电机组异常声音检测方法，通过预处理操作，有效去除音频噪声，以便进行后续特征提取与分析，提高异常声音检测精度；基于提取的音频信号特征，利用大规模自监督和弱监督音频通用表征学习技术训练音频信号特征提取网络模型，利用音频信号特征提取网络模型对测试集和标准集进行特征提取，对提取到的特征进行比对后得到相似程度，通过比较阈值与相似程度的大小判断测试集是否为异常声音，从而实现精确的水轮发电机组异常声音检测，适用于电厂环境噪声大，设备异常声音种类多的情形，有利于保障设备安全运转，电力稳定输出。
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公开(公告)号：CN118314026A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410081259.7
申请日：2024-01-19
申请人： 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06T5/00 , G06T3/04 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种低光照图像增强方法，涉及计算机视觉领域，包括建立VGG‑WT神经网络模型和RetinexNet神经网络模型；通过VGG‑WT神经网络模型截取图像特征信息，RetinexNet神经网络模型增强图像背景光亮程度，实现低光照图像增强。本发明针对低光照图像通过设置神经网络模型在提取低光照图像内的图像特征后以风格迁移方法将图像背景恢复至正常光照的状态，同时兼顾低光照图像内容的保存还原以及背景光照程度的恢复，便于相关人员快捷清晰的查看图像内容。
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公开(公告)号：CN118171512A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410012740.0
申请日：2024-01-04
申请人： 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F30/23 , G06T17/20 , G06F8/41 , H04L67/02 , G06F111/02 , G06F111/04 , G06F119/14 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于WebAssembly的结构高效在线计算方法，包括以下步骤：构建结构在线计算平台；用户访问结构在线计算平台；加载本地的前处理文件以建立计算项目；修改有限元模型进行前处理操作；计算有限元并保存计算结果文件到本地。上述技术方案通过WebAssembly实现，编译成WebAssembly的有限元计算程序在用户浏览器上能表现出接近本地程序的效率提高了用户进行结构有限元计算的便利性，并提供了接近本地的计算效率，用户无需在本地进行额外配置，减小了常规计算平台搭建的复杂性，计算平台的主要计算运行于用户的浏览器上，服务器的配置要求较低，并且部署简便，可运行于各种网络环境中，便于不同用户使用。
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公开(公告)号：CN117540265A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311300598.1
申请日：2023-10-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/006
摘要： 本发明提出一种基于IPSO‑Transformer模型的混凝土大坝变形预测方法，包括以下步骤：S1、接收大坝安全监测过程中的监测数据；监测数据包括大坝位移变形监测数据、水位数据和温度数据；S2、将监测数据进行数据预处理与清洗；S3、使用优化的粒子群优化算法搜索确定LSTM‑Transformer大坝变形预测模型的最优参数，构建IPSO‑Transformer大坝位移变形预测模型，得到模型最优参数组合并保存训练的模型，利用模型对大坝位移变形进行预测。本发明建立IPSO‑LSTM‑Transformer的大坝变形预测模型，捕捉大坝位移变形各影响因素的非线性关系，提高大坝位移预测的精度和预测速度。
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公开(公告)号：CN117454468A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311272552.3
申请日：2023-09-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于WebBIM的拱坝安全监测云平台工作方法，包括以下步骤：采集原始数据并整编储存在数据库构建云平台；利用预测算法分析变形的影响因素并预测监测部位处未来变化；判断工程安全性态并设置工程监测阈值；将拱坝参数建模与数据库的监测数据进行可视化展示。采用WebBIM技术展示大坝及周边地形的三维场景、大坝监测测点和大坝安全监测数据等，分析并预测未来监测指标，并且整体使用B/S架构，前端采用Angular框架，后端采用使用JAVA语言开发，采用SpringBoot框架，实现了对工程性态变化的预测、监测和处置，实现BIM模型与场景的协调融合，实现监测数据在前端的高质量可视化展示，提高用户视觉效果。
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公开(公告)号：CN117540265B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202311300598.1
申请日：2023-10-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/006
摘要： 本发明提出一种基于IPSO‑Transformer模型的混凝土大坝变形预测方法，包括以下步骤：S1、接收大坝安全监测过程中的监测数据；监测数据包括大坝位移变形监测数据、水位数据和温度数据；S2、将监测数据进行数据预处理与清洗；S3、使用优化的粒子群优化算法搜索确定LSTM‑Transformer大坝变形预测模型的最优参数，构建IPSO‑Transformer大坝位移变形预测模型，得到模型最优参数组合并保存训练的模型，利用模型对大坝位移变形进行预测。本发明建立IPSO‑LSTM‑Transformer的大坝变形预测模型，捕捉大坝位移变形各影响因素的非线性关系，提高大坝位移预测的精度和预测速度。
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公开(公告)号：CN118172513A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410041844.4
申请日：2024-01-11
申请人： 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于BIM和AR的大坝安全监控方法及系统，涉及建筑管理技术领域，包括以下步骤：根据数据采集模块采集到的大坝数据绘制图纸；将大坝图纸导入BIM三维建模工具，得到大坝的BIM三维模型；获得AR模型，构建数字孪生系统，通过数据叠加技术将数据采集模块实时采集到的数据数字孪生系统深度融合；通过数字孪生系统中的仿真漫游功能和智能巡检功能，在AR模型中进行巡视；巡视过程中通过AR人机交互模块对大坝实时情况进行采集，采集到的信息实时显示在显示屏上；构建可视化程度高、交互新颖的数字孪生系统，建立了动态智能化大坝管理运行体系，提高巡视效率。
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公开(公告)号：CN113500296A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110671318.2
申请日：2021-06-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂
IPC分类号： B23K26/342 , B23K26/348 , B33Y10/00
摘要： 一种脉冲激光与脉冲电弧共同作用的增材再制造方法，脉冲激光束与TIG脉冲电弧同步作用于待修复工件上，其中TIG脉冲电弧与工件表面垂直方向夹角不大于±15°，脉冲激光束与工件表面形成夹角；所述TIG脉冲电弧远离脉冲激光束的一侧设有焊丝，所述脉冲激光束与TIG脉冲电弧交替作用。本发明具有如下有益效果：利用脉冲激光的瞬间高温，可以将氧化层瞬间气化，获得新鲜的金属表面，有利于下一层的堆叠，减少氧化夹杂；延后的脉冲激光实现电弧脉冲作用前的预热和作用后的缓冷，以降低温度梯度，减少开裂倾向；TIG电弧垂直作用于表面，保证电弧稳定性；激光束倾斜射向工件表面扩大了扫描方向激光作用面积，提升气化氧化层以及预热效果。
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公开(公告)号：CN110297479B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910396050.9
申请日：2019-05-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 , 武汉大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络信息融合的水电机组故障诊断方法。该方法包括：获取机组开机过程低、中、高转速下稳定性数据；分别对低、中、高转速下机组数据进行预处理；分别将低、中、高转速下机组数据划分为相应转速下卷积神经网络的训练集和测试集；分别使用低、中、高转速下机组数据绘制机组轴心轨迹图，并将轴心轨迹图像转换为灰度图，将其余待融合信息对照轴心轨迹灰度图形成矩阵；使用低、中、高转速下机组数据分别建立卷积神经网络；使用低、中、高转速下机组数据分别训练对应卷积神经网络；使用训练完成的三个网络分别进行机组故障诊断，并将诊断结果融合以形成最终结论。本发明能够有效提高水电机组故障诊断的准确性。
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