-
公开(公告)号：CN111738617B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202010628424.8
申请日：2020-07-01
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种强降雨天气下变电站风险评估方法，包括：S1、采集气象站的变电站所在区域降雨信息及降雨预报信息、变电站视频监控装置的变电站内实时降雨画面信息、变电站水位传感器的变电站内水位实时信息，以及变电站排水泵的启停状况信息和排量信息；S2、基于步骤S1采集的信息计算绝缘子雨闪概率P1以及变电站内涝概率P2，进而计算变电站在强降雨条件下的综合风险概率P；S3、判断综合风险概率P是否满足预警动作条件，若满足，再基于绝缘子雨闪概率P1以及变电站内涝概率P2分别生成预警决策建议。本发明还公开了实现上述风险评估方法的强降雨天气下变电站风险预警系统。本方法和系统有助于提前采取预防措施，降低强降雨对变电站的灾变影响。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119205524A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411245578.3
申请日：2024-09-06
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取对电力设备的示数屏进行拍摄得到的目标图像，并从所述目标图像中截取出示数屏图像；将所述示数屏图像分割成多个子图像；针对任一子图像，对所针对的子图像中的每个像素点进行增益处理后，得到增强后的子图像；拼接各增强后的子图像得到增强后的示数屏图像，并对增强后的示数屏图像进行过滤处理，并对过滤后的图像进行文字识别，得到所述示数屏的读数。采用本方法能够实现数字化的检测过程，使得读数信息的识别更快、更为准确，且可读精度更高。
-
公开(公告)号：CN114187534A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111349920.0
申请日：2021-11-15
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种输电导线悬挂异物的检测检测方法，包括：获取无人机航拍的输电导线的图像数据集；通过真实标注图像集训练基于半监督学习的两个初始检测模型得到两个检测模型；通过两个检测模型对无标注图像集进行伪标注，得到两个伪标注图像集；将真实标注图像集分别与两个伪标注图像集进行混合增强，得到两个混合标注图像集；将两个混合标注图像集别输入至两个检测模型中，并通过监督损失、无监督损失和均衡损失训练两个检测模型，得到两个优化后的检测模型；协同两个优化后的检测模型对预先获取的待检测的输电导线图像进行检测，得到异物检测结果。本发明能够在进行少量图像标注的情况下，提高检测输电导线悬挂异物的效率。
-
公开(公告)号：CN114359620A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111456516.3
申请日：2021-12-01
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/84 , G06V20/17 , G06K9/62 , G06N20/00 , G06N7/00 , G16Y10/35 , G16Y20/10 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明涉及电网缺陷数据处理技术领域，公开了电网缺陷数据选取方法，包括：采集电网缺陷数据，对电网缺陷数据进行处理得到少数缺陷类电网缺陷数据样本集；用环境状态作为输入以训练电网缺陷数据选取网络，得到目标网络；其中，环境状态即电网缺陷数据；测试目标网络的对电网缺陷数据的分类性能；本发明的选取电网缺陷数据的网络，采用强化学习算法，面对不同的当前环境状态，将是否选取样本视为离散动作，采取最合适的动作来转换状态使得回报函数最大化，提高电网缺陷数据分类的准确性。
-
公开(公告)号：CN114187505A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111349907.5
申请日：2021-11-15
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种输电线路防振锤脱落的检测方法，包括：获取防振锤图像样本集；通过对防振锤图像样本集进行预处理，得到正常样本训练集、缺陷样本训练集和缺陷样本测试集；通过正常样本训练集和缺陷样本训练集对预先基于迁移学习算法搭建的FasterR‑CNN网络进行训练，得到初始检测模型；通过缺陷样本测试集和平均精度对初始检测模型进行测试分析，得到防振锤脱落检测模型；将预先获取的待检测的防振锤图像输入至防振锤脱落检测模型，得到防振锤的脱落检测结果。本发明能够将大量无缺陷样本的知识有效迁移到少量有缺陷样本，实现以少量缺陷样本来构建防振锤脱落检测模型，与传统的防振锤脱落检测方法相比适应速度快、检测精度高。
-
公开(公告)号：CN111738617A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010628424.8
申请日：2020-07-01
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种强降雨天气下变电站风险评估方法，包括：S1、采集气象站的变电站所在区域降雨信息及降雨预报信息、变电站视频监控装置的变电站内实时降雨画面信息、变电站水位传感器的变电站内水位实时信息，以及变电站排水泵的启停状况信息和排量信息；S2、基于步骤S1采集的信息计算绝缘子雨闪概率P1以及变电站内涝概率P2，进而计算变电站在强降雨条件下的综合风险概率P；S3、判断综合风险概率P是否满足预警动作条件，若满足，再基于绝缘子雨闪概率P1以及变电站内涝概率P2分别生成预警决策建议。本发明还公开了实现上述风险评估方法的强降雨天气下变电站风险预警系统。本方法和系统有助于提前采取预防措施，降低强降雨对变电站的灾变影响。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.082 seconds)
