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公开(公告)号：CN118822969A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410830015.4
申请日：2024-06-25
申请人： 国网青海省电力公司海北供电公司 , 国网青海省电力公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/56 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/143
摘要： 本申请公开了一种基于热成像的非接触式避雷器异常的检测方法及装置，用于准确检测金属氧化物避雷器表面的污染程度。本申请方法包括：通过红外热成像仪采集不同污染程度下的金属氧化物避雷器的红外热图像；获取所述红外热图像的不同的颜色区域；根据所述颜色区域通过信息聚类生成超像素区域及特征像素；根据所述特征像素从所述超像素区域提取局部区域的聚类特征；通过目标模型提取所述红外热图像的深度特征；将所述局部区域的聚类特征及所述深度特征结合送入分类器，生成所述金属氧化物避雷器的污染程度分类，并根据所述污染程度分类生成分类效果图。
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公开(公告)号：CN117493953B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202311432776.6
申请日：2023-10-31
申请人： 国网青海省电力公司海北供电公司 , 国网青海省电力公司
发明人： 罗毅 , 李东生 , 丁海波 , 马益鑫 , 曾博 , 李刚 , 朱朝平 , 常宽 , 张元月 , 庞伟生 , 杨振宇 , 魏中 , 李亮 , 陈凯 , 陈苹苹 , 庞磊 , 曹有锦 , 代珍山 , 郑高洁 , 许宝宏 , 柳强明 , 马明忠 , 刘一帆 , 朱锦伟 , 黄腾 , 李振兴 , 孙永柯 , 张雁君
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/231 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G01R31/12
摘要： 本发明提出一种基于缺陷数据挖掘的避雷器状态评估方法。为了准确判断与分析配网避雷器运行状态。不同于对时序数据的预测并设置相关阈值的状态分析，我们基于层次聚类算法，从设备的运行数据挖掘出避雷器缺陷数据，以原子聚类、原子簇合并、基于层次聚类算法的缺陷数据识别三步骤以及自适应编解码框架将缺陷数据降维进而提取特征，并设成基于综合维度的神经网络的状态分类模型的输入数据。通过设置缺陷特征指标集、缺陷级别标签后，有效挖掘避雷器缺陷数据，然后通过神经网络模型，实现避雷器的缺陷状态识别。
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公开(公告)号：CN117332352B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311322098.8
申请日：2023-10-12
申请人： 国网青海省电力公司海北供电公司 , 国网青海省电力公司
发明人： 罗毅 , 李东生 , 丁海波 , 马益鑫 , 曾博 , 李刚 , 朱朝平 , 常宽 , 张元月 , 庞伟生 , 杨振宇 , 魏中 , 李亮 , 陈凯 , 陈苹苹 , 庞磊 , 曹有锦 , 代珍山 , 郑高洁 , 许宝宏 , 柳强明 , 马明忠 , 刘一帆 , 朱锦伟 , 黄腾 , 李振兴 , 孙永柯 , 张雁君
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/213 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于BAM‑AlexNet的避雷器信号缺陷识别方法，包括：通过传感器获取工作时间段内出现的避雷器信号波形，对获得的每一个目标信号波形进行时频分析，得到全部信号的二维时频表示(TFR)；TFR数据集按比例分为训练集和测试集，将训练集送入BAM‑AlexNet网络中进行训练，后者是一种融合了BAM注意力机制的改进的AlexNet人工神经网络，经过通道注意力机制和空间注意力机制增强后，得到训练完成的BAM‑AlexNet；测试集数据送入完成的BAM‑AlexNet得到预测结果，判定待测信号是否为故障信号。
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公开(公告)号：CN117452139A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311429131.7
申请日：2023-10-31
申请人： 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海北供电公司
摘要： 本发明公开了一种用于地埋电缆的故障检测装置，包括行走小车，所述行走小车顶端一侧位置处通过螺栓固定连接有放置板，所述放置板内部嵌入安装有电缆定位仪、电缆路径仪、电缆故障检测仪，所述行走小车顶端对应放置板一侧位置处卡接有探杆收纳盒，所述行走小车顶端中部位置处设置有故障定点伸缩勘探机构，本发明结构科学合理，使用安全方便，设置了故障定点伸缩勘探机构，通过行程推杆伸缩，推动移动板和双轴电机移动，使主动齿轮与传动齿轮分离，解除对动力的传动，方便行走小车停止移动，从而使两个第一锥齿轮啮合，带动旋转轴和摆动板旋转，并利用牵引板的牵引带动横框沿着升降杆滑动。
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公开(公告)号：CN117407675A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311405335.7
申请日：2023-10-26
申请人： 国网青海省电力公司海北供电公司 , 国网青海省电力公司
发明人： 罗毅 , 李东生 , 丁海波 , 马益鑫 , 曾博 , 李刚 , 朱朝平 , 常宽 , 张元月 , 庞伟生 , 杨振宇 , 魏中 , 李亮 , 陈凯 , 陈苹苹 , 庞磊 , 曹有锦 , 代珍山 , 郑高洁 , 许宝宏 , 柳强明 , 马明忠 , 刘一帆 , 朱锦伟 , 黄腾 , 李振兴 , 孙永柯 , 张雁君
摘要： 本发明公开了一种基于多变量重构联合动态权重的避雷器泄漏电流预测方法，提取历史氧化锌避雷器的电流数据和相应的外部环境数据；对多渠道的数据预处理；构造泄漏电流和外部因素的多变量空间数据结构；结合非线性自回归神经网络(NARX)和径向基函数(RBF)神经网络强大的非线性拟合能力，建立了基于多变量相空间重构和动态权重优化的神经网络泄漏电流预测模型。本发明在综合考虑外部因素和历史数据的非线性关系的同时优化预测模型的精确度，使得氧化锌避雷器(MOA)的维护具备更可靠的实时性和保障性，为配电网提供了高效、准确的解决方案并具备广泛的现场实时应用场景。
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公开(公告)号：CN117469544A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311429138.9
申请日：2023-10-31
申请人： 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海北供电公司
摘要： 本发明公开了一种地埋电缆的路径探测装置，两个调节液压缸底端卡接有联动支撑板，调整电机输出轴卡接有限位安装架，定位移动槽内侧转动连接有从动齿轮，支撑安装盒和组合安装套侧端套接有移动电推杆，多个下压弹簧底端固定连接有隔离延长套，通过调节液压缸带动联动支撑板改变设备整体的高度，从而根据路面情况对检测位置进行调节，避免触碰撞击的情况发生，再由调整电机改变限位安装架的位置，使得在探测时对探测器的角度进行调节，保证了探测器与电缆始终平行，避免因夹角过大导致峰值误差较大的情况发生，从而保证了探测数据的准确度，再由转向电机、传动齿轮和从动齿轮带动支撑安装盒转动。
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公开(公告)号：CN117452140A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311429134.0
申请日：2023-10-31
申请人： 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海北供电公司
IPC分类号： G01R31/08 , G01R1/04 , G01R1/073 , G01R1/02 , B64U20/80 , B64U50/30 , B64U10/14 , H02G1/00 , B64U101/26
摘要： 本发明公开了一种高效型的地埋电缆故障定位方法，包括如下步骤：S1、分段定位：当地埋电缆出现故障后，通过检测地埋电缆相邻两个节点间的通电情况，以粗略判断地埋电缆上故障点的分段位置，S2、双向检测：确定地埋电缆上故障点的分段位置后，从该段电缆的两端同步放出两架无人运输机带动检测仪器相向飞行，本发明有效的提高了地埋电缆故障点探测仪器的操作便捷，进而有效的提高了电缆故障点的定位效率，确保了地埋电缆在发生故障后可以快速的对故障点进行定位，使修理人员可以快速到达故障点对电缆进行修理，优化了地埋电缆故障点探测仪器的使用过程，通过人机配合有效的降低了地埋电缆的探测维修成本。
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公开(公告)号：CN117332352A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311322098.8
申请日：2023-10-12
申请人： 国网青海省电力公司海北供电公司 , 国网青海省电力公司
发明人： 罗毅 , 李东生 , 丁海波 , 马益鑫 , 曾博 , 李刚 , 朱朝平 , 常宽 , 张元月 , 庞伟生 , 杨振宇 , 魏中 , 李亮 , 陈凯 , 陈苹苹 , 庞磊 , 曹有锦 , 代珍山 , 郑高洁 , 许宝宏 , 柳强明 , 马明忠 , 刘一帆 , 朱锦伟 , 黄腾 , 李振兴 , 孙永柯 , 张雁君
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/213 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于BAM‑AlexNet的避雷器信号缺陷识别方法，包括：通过传感器获取工作时间段内出现的避雷器信号波形，对获得的每一个目标信号波形进行时频分析，得到全部信号的二维时频表示(TFR)；TFR数据集按比例分为训练集和测试集，将训练集送入BAM‑AlexNet网络中进行训练，后者是一种融合了BAM注意力机制的改进的AlexNet人工神经网络，经过通道注意力机制和空间注意力机制增强后，得到训练完成的BAM‑AlexNet；测试集数据送入完成的BAM‑AlexNet得到预测结果，判定待测信号是否为故障信号。
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公开(公告)号：CN117725378A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311500871.5
申请日：2023-11-13
申请人： 国网青海省电力公司海北供电公司 , 国网青海省电力公司
发明人： 罗毅 , 李东生 , 丁海波 , 马益鑫 , 曾博 , 李刚 , 朱朝平 , 常宽 , 张元月 , 庞伟生 , 杨振宇 , 魏中 , 李亮 , 陈凯 , 陈苹苹 , 庞磊 , 曹有锦 , 代珍山 , 郑高洁 , 许宝宏 , 柳强明 , 马明忠 , 刘一帆 , 朱锦伟 , 黄腾 , 李振兴 , 孙永柯 , 张雁君
IPC分类号： G06F18/20 , G01R31/00 , G06F18/10 , G06N3/0499 , G06F3/08
摘要： 本发明公开了一种基于基于VMD‑ELM‑AEFA的避雷器阻性电流预测方法，包括采用变分模态分解算法将原始的避雷器阻性电流进行序列的分解，减少原始序列的复杂性和非线性，同时提取序列的有效信息；对分解后的k个IMF分量提取并将分量数据进行归一化处理，划分相应的训练集和测试集；将分解的IMF分量和余量同时采用AEFA算法对ELM模型进行寻优，找到最优的种群位置，并计算ELM模型最优的权值和阈值后重新代入模型中进行预测，得到各个分量的模型预测结果；将模型预测得到各自分量的结果进行叠加得到最后阻性电流的预测结果。从最终的预测结果可以看到，单一的极限学习机因权值和阈值的随机产生不是最优情况因此对于阻性电流的拟合优度较差，MAPE值为1.129，随后引入AEFA算法优化ELM内部参数，模型的误差指标有所提升MAPE为0.97，最后本发明在组合模型的基础上，又引入VMD分解模型将非线性原始阻性电流序列去除噪声，并提取有效信息再进行组合，最后MAPE提升至0.483，与单一模型相比有着更高的泛化性。
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公开(公告)号：CN117493953A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311432776.6
申请日：2023-10-31
申请人： 国网青海省电力公司海北供电公司 , 国网青海省电力公司
发明人： 罗毅 , 李东生 , 丁海波 , 马益鑫 , 曾博 , 李刚 , 朱朝平 , 常宽 , 张元月 , 庞伟生 , 杨振宇 , 魏中 , 李亮 , 陈凯 , 陈苹苹 , 庞磊 , 曹有锦 , 代珍山 , 郑高洁 , 许宝宏 , 柳强明 , 马明忠 , 刘一帆 , 朱锦伟 , 黄腾 , 李振兴 , 孙永柯 , 张雁君
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/231 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G01R31/12
摘要： 本发明提出一种基于缺陷数据挖掘的避雷器状态评估方法。为了准确判断与分析配网避雷器运行状态。不同于对时序数据的预测并设置相关阈值的状态分析，我们基于层次聚类算法，从设备的运行数据挖掘出避雷器缺陷数据，以原子聚类、原子簇合并、基于层次聚类算法的缺陷数据识别三步骤以及自适应编解码框架将缺陷数据降维进而提取特征，并设成基于综合维度的神经网络的状态分类模型的输入数据。通过设置缺陷特征指标集、缺陷级别标签后，有效挖掘避雷器缺陷数据，然后通过神经网络模型，实现避雷器的缺陷状态识别。
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