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公开(公告)号：CN114781662B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210327437.0
申请日：2022-03-30
申请人： 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
发明人： 孙滢涛 , 张锋明 , 杨晓丰 , 杨才明 , 钱建国 , 张静 , 谢栋 , 阙凌燕 , 张心心 , 罗刚 , 姚皇甫 , 王芳 , 李熙娟 , 周进 , 叶淑英 , 陈水标 , 吴凌燕 , 任明辉 , 陈培东 , 陈鲁 , 陈涛涛 , 刘丹科 , 竺菊菊 , 张童童 , 陈擎梦 , 张少杰 , 王旭旭 , 陈骏杰 , 徐洋超
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的故障线路复电知识推理方法，包括如下步骤：S1、训练线路故障处置Bert模型；S2、构建故障线路复电判断数据集；S3、构建故障线路复电判断深度学习模型，并对模型进行优化；S4、自动搜集故障相关的实时采集数据和高级应用分析结果数据，自动检索相关的参考文档知识信息；S5、利用S1中训练的线路故障处置Bert模型，将标准格式数据和知识信息进行向量化表示；S6、进行故障线路复电判断模型的推理计算；S7、解析模型推理结果；S8、对模型的推理结果进行校核；S9、判定是否符合复电条件；S10、生成线路故障处置记录；该方案为提高电网故障处置效率、快速恢复供电提供了快速、准确、可靠、可解释的决策参考依据。
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公开(公告)号：CN114781662A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210327437.0
申请日：2022-03-30
申请人： 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
发明人： 孙滢涛 , 张锋明 , 杨晓丰 , 杨才明 , 钱建国 , 张静 , 谢栋 , 阙凌燕 , 张心心 , 罗刚 , 姚皇甫 , 王芳 , 李熙娟 , 周进 , 叶淑英 , 陈水标 , 吴凌燕 , 任明辉 , 陈培东 , 陈鲁 , 陈涛涛 , 刘丹科 , 竺菊菊 , 张童童 , 陈擎梦 , 张少杰 , 王旭旭 , 陈骏杰 , 徐洋超
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的故障线路复电知识推理方法，包括如下步骤：S1、训练线路故障处置Bert模型；S2、构建故障线路复电判断数据集；S3、构建故障线路复电判断深度学习模型，并对模型进行优化；S4、自动搜集故障相关的实时采集数据和高级应用分析结果数据，自动检索相关的参考文档知识信息；S5、利用S1中训练的线路故障处置Bert模型，将标准格式数据和知识信息进行向量化表示；S6、进行故障线路复电判断模型的推理计算；S7、解析模型推理结果；S8、对模型的推理结果进行校核；S9、判定是否符合复电条件；S10、生成线路故障处置记录；该方案为提高电网故障处置效率、快速恢复供电提供了快速、准确、可靠、可解释的决策参考依据。
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公开(公告)号：CN118589578A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410608024.9
申请日：2024-05-16
申请人： 国网浙江省电力有限公司双创中心 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
发明人： 张旭阳 , 沈健 , 陈根奇 , 章立宗 , 胡恩德 , 秦建松 , 陈超 , 黄行星 , 李勇 , 王兆旭 , 周水良 , 汪磊 , 章建斌 , 孙伟刚 , 倪利 , 李孝蕾 , 方冰 , 骆宇航 , 竺菊菊 , 徐则仕
摘要： 本发明公开了一种配网快速合解环控制系统及方法，涉及合解环控制技术领域，系统包括：主控模块、分段开关模块、联络开关模块、无线通信模块以及故障处理模块，主控模块用于通过分析配电网运行需求场景对合解环控制流程进行配置和部署，生成控制指令与启动指令，分段开关模块用于根据所述控制指令对分段开关的运行状态进行检测，联络开关模块用于根据所述启动指令执行解环动作或合环动作；故障处理模块根据解环或合环的执行结果执行对应动作，克服了传统方法由于缺乏考虑开关设备的运行状态，导致合解环效率差进而威胁配电网运行安全的问题；显著提高了合解环的执行效率，保障了配电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN118552892A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410602563.1
申请日：2024-05-15
申请人： 国网浙江省电力有限公司双创中心 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
摘要： 本发明公开了一种监控场景下光伏板异常检测方法，属于图像处理技术领域，包括：获取光伏板异常图像和光伏板监控图像分别作为测试样本和训练样本；对训练样本进行预处理并进行特征划分得到特征图像块；通过基于深度学习法的特征提取网络提取特征图像块的异常特征，对光伏板进行重构预测得到预测图像；采用随机交叉机制处理不同时段的预测图像，结合损失函数对特征提取网络进行优化；基于测试样本对优化后的特征提取网络进行测试；基于背景图更新机制根据测试通过的特征提取网络对光伏板实时图像对应的像素块损失与阈值进行比较，检测光伏板的异常状态。本方案无需通过标注数据即能构建特征提取网络进行光伏板异常检测，提升了异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118379589A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410496641.4
申请日：2024-04-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司双创中心 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域，具体涉及基于多模态融合的光伏板异常状态检测方法及相关设备，方法包括通过预训练的目标检测模型对光伏板的输入图像进行特征提取和通过旋转矩形检测进行背景处理得到待检测图像；获取注册缺陷图像及提示文本中的至少一个；若同时获取到注册缺陷图像和提示文本，则基于注册缺陷图像和提示文本进行特征融合得到文本融合特征；提取检测图像的待检测图像特征与文本融合特征进行跨模态特征融合，生成多模态融合特征；基于多模态融合特征判断光伏板的异常状态。本申请通过背景去除及多模态特征融合能够提高缺陷识别的准确率，且注册缺陷小图中包含更精细的像素信息，有利于识别更多的缺陷类型。
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