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公开(公告)号：CN113222823B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110614272.0
申请日：2021-06-02
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司输电检修分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于混合注意力网络融合的高光谱图像超分辨率方法，包括获取高光谱低分辨率图像及对应的高光谱高分辨率图像并构成训练数据；构建高光谱图像超分辨率基础模型；采用训练数据训练高光谱图像超分辨率基础模型得到最终的高光谱图像超分辨率模型；获取待处理的高光谱图像；采用高光谱图像超分辨率模型对待处理的高光谱图像进行处理完成高光谱图像的超分辨率过程。本发明采用混合注意力网络来提升网络性能，同时采用互学习损失来保证每个网络之间具有相互监督和学习的能力，最后通过自适应集成模块来融合混合注意力网络的输出图像；因此，本发明方法的效果更好、可靠性更高且性能更加优越。
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公开(公告)号：CN113222823A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110614272.0
申请日：2021-06-02
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司输电检修分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于混合注意力网络融合的高光谱图像超分辨率方法，包括获取高光谱低分辨率图像及对应的高光谱高分辨率图像并构成训练数据；构建高光谱图像超分辨率基础模型；采用训练数据训练高光谱图像超分辨率基础模型得到最终的高光谱图像超分辨率模型；获取待处理的高光谱图像；采用高光谱图像超分辨率模型对待处理的高光谱图像进行处理完成高光谱图像的超分辨率过程。本发明采用混合注意力网络来提升网络性能，同时采用互学习损失来保证每个网络之间具有相互监督和学习的能力，最后通过自适应集成模块来融合混合注意力网络的输出图像；因此，本发明方法的效果更好、可靠性更高且性能更加优越。
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公开(公告)号：CN119741524A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411576442.0
申请日：2024-11-06
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司超高压变电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种基于泽尼克矩和支持向量机的变电站电气设备故障检测方法，包括步骤：获取变电站电气设备的红外图像数据；通过泽尼克矩对变电站电气设备的红外图像数据进行特征提取，得到特征向量；通过基于二叉决策树的支持向量机对特征向量进行分类，引入优先级概念，把类间距最小的两类结合起来先进行分类，有利于排除对后续分类产生的干扰，同时减少了SVM分类器的数量，从而得到故障类型。本发明的方法不仅提高了故障检测的准确性和效率，还实现了对变电站设备运行状态的连续监控，有助于及时发现隐患，实施预防性的维护措施，从而避免因突发故障导致的电网中断，确保电力系统的稳定运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119295901A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411302179.6
申请日：2024-09-18
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司超高压变电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/98 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种变电站电力设备缺陷检测方法、介质及系统，方法包括步骤：S1、获取变电站电力设备图像，再针对图像中的缺陷进行标注，得到缺陷图片数据集；S2、构建改进YOLOv8s网络模型：构建改进YOLOv8s骨干网络、YOLOv8s颈部网络和YOLOv8s解耦检测头，构建改进YOLOv8s网络模型；S3、通过步骤S1中的电力设备缺陷图片数据集对步骤S2中构建的改进YOLOv8s网络模型进行训练及测试，得到电力设备缺陷检测模型；S4、将变电站设备图片输入至电力设备缺陷检测模型中，得到变电站电力设备缺陷检测结果。本发明具有检测精度高等优点。
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公开(公告)号：CN117911900A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311778984.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司超高压变电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种变电站巡检无人机避障目标检测方法及系统，方法包括步骤：1)获取变电站设备航拍图片并进行扩充，通过标注得到标签，再经过图像增强，构建带有标注和标签的图片数据集；2)构建改进YOLOv5s网络模型；3)通过步骤1)中的图片数据集对步骤2)的改进YOLOv5s网络模型进行训练及测试，得到最终的YOLOv5s网络模型；4)将变电站设备航拍图片输入至最终的YOLOv5s网络模型中，得到变电站巡检无人机遇到的障碍物，从而实现无人机避障。本发明能够对障碍物进行精准快速检测且识别准确率高。
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公开(公告)号：CN117437138A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311244510.9
申请日：2023-09-25
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司超高压变电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06T5/50 , G06T5/00 , G06T3/40 , G06V10/80 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于双域动态融合网络的遥感图像融合方法及系统，方法包括步骤：获取低分辨率多光谱图像和高分辨率全分图像；将低分辨率多光谱图像和高分辨率全分图像输入预先构建的双域动态融合网络模型中，分别提取低分辨率多光谱图像和高分辨率全分图像在高通域的高频特征和空间域的空间‑光谱特征；融合低分辨率多光谱图像和高分辨率全分图像在高通域的高频特征和空间域的空间‑光谱特征，重建得到融合图像；将低分辨率多光谱图像与融合图像相加得到高分辨率多光谱图像。本发明具有融合效果更好，空间细节更充分等优点。
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公开(公告)号：CN119295760A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411302177.7
申请日：2024-09-18
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司超高压变电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种变电站设备图像识别与故障检测方法、介质及系统，方法包括步骤：获取变电站设备的实时图像并进行预处理；采用改进的YOLOv8算法模型来提取预处理后图像中的图像特征；具体地，在YOLOv8骨干网络中引入变形卷积模块，并在YOLOv8颈部网络中采用双向特征金字塔网络以形成改进的YOLOv8算法模型；利用卷积神经网络对提取的图像特征进行分类和故障检测。本发明提高了故障检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN209001586U
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201822044447.5
申请日：2018-12-07
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力公司滁州市城郊供电公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本实用新型公开了一种变压器环网结构系统，包括两个花瓣式接线的环网架，一个花瓣式接线的环网架包括甲变电站母线、甲配电站内I段母线和乙配电站内I段母线所形成的环形，所述甲配电站内I段母线和乙配电站内I段母线上设置有第一母联开关；另一个花瓣式接线的环网架包括乙变电站母线、甲配电站内II段母线和乙配电站内II段母线形成的环形，所述甲配电站内II段母线和乙配电站内II段母线上设置有第二母联开关；瓣间通过相互连接的第一、第二系统换流器连接。本实用新型所公开的架构可以协调负载，消除重载风险，提升设备利用率，提高供电可靠性。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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