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公开(公告)号：CN112836688A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110325674.9
申请日：2021-03-26
申请人： 广东电网有限责任公司江门供电局
摘要： 本发明提供了一种瓦片图像的特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取瓦片图像集；感知哈希算法，计算瓦片图像集中瓦片图像的哈希码；从瓦片图像集中选取参照瓦片图像；根据参照瓦片图像的哈希码和待测瓦片图像的哈希码大小关系，确定待测瓦片图像的第一相似度；待测瓦片图像为瓦片图像集中，除参照瓦片图像外的瓦片图像；通过直方图相似度算法，分别计算待测瓦片图像相对于参考瓦片图像的第二相似度；基于第一相似度和第二相似度，结合相似度值计算公式，得到待测瓦片图像的目标相似度。从而准确确定待测瓦片图像与参照瓦片图像之间的相似度，进而确定待测瓦片图像中所包含的地形地貌类型及其占比。
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公开(公告)号：CN111859613A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010519501.6
申请日：2020-06-09
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司江门供电局
摘要： 本发明涉及电力系统技术领域，更具体地，涉及一种基于GIS的鸟害风险等级分布图的绘制方法，包括收集输电杆塔的经纬度信息和鸟害历史运维数据，构建数据集；在MAPGIS中导入数据集获得叠加了鸟害运维数据的输电杆塔GIS地图，作为原始底图；对原始底图进行网格化划分，计算单个网格内的鸟害密度；划分鸟害密度等级，获得鸟害密度分布图；对地理环境地图进行网格划分，进行环境等级划分，获得地理环境分布图；将两个图层进行叠加，获得鸟害风险等级分布图。本发明不仅根据历史鸟害数据对输电线路沿线进行风险等级预测，还结合了地区的地理环境信息，对适合鸟类生存的环境进行等级划分，提高了预测的全面性，令风险等级分布图的精度更高。
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公开(公告)号：CN112836688B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110325674.9
申请日：2021-03-26
申请人： 广东电网有限责任公司江门供电局
摘要： 本发明提供了一种瓦片图像的特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取瓦片图像集；感知哈希算法，计算瓦片图像集中瓦片图像的哈希码；从瓦片图像集中选取参照瓦片图像；根据参照瓦片图像的哈希码和待测瓦片图像的哈希码大小关系，确定待测瓦片图像的第一相似度；待测瓦片图像为瓦片图像集中，除参照瓦片图像外的瓦片图像；通过直方图相似度算法，分别计算待测瓦片图像相对于参考瓦片图像的第二相似度；基于第一相似度和第二相似度，结合相似度值计算公式，得到待测瓦片图像的目标相似度。从而准确确定待测瓦片图像与参照瓦片图像之间的相似度，进而确定待测瓦片图像中所包含的地形地貌类型及其占比。
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公开(公告)号：CN111860947B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202010529618.2
申请日：2020-06-11
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司江门供电局
摘要： 本发明涉及智能预测技术领域，具体是涉及提供了一种基于BP神经网络的输电杆塔鸟害发生概率预测方法，具体包括如下步骤：步骤(1)，选取典型输电样线；选取能代表整个地区输电线路的典型输电样线；步骤(2)，数据采集与预处理；采集输电杆塔的样本数据，把样本数据分为训练样本和测试样本；步骤(3)，建立BP神经网络模型；步骤(4)，初始化BP神经网络模型；初始化BP神经网络模型的基本参数；步骤(5)，构建输电杆塔鸟害发生概率预测模型；步骤(6)，优化神经网络参数配置。本发明克服了现有的鸟害安全预警方法只是给出鸟害故障风险等级，无法精确地计算出鸟害引发输电杆塔输电线故障的概率，得出的结果不够准确、实用性不强的现象问题。
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公开(公告)号：CN111860947A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010529618.2
申请日：2020-06-11
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司江门供电局
摘要： 本发明涉及智能预测技术领域，具体是涉及提供了一种基于BP神经网络的输电杆塔鸟害发生概率预测方法，具体包括如下步骤：步骤(1)，选取典型输电样线；选取能代表整个地区输电线路的典型输电样线；步骤(2)，数据采集与预处理；采集输电杆塔的样本数据，把样本数据分为训练样本和测试样本；步骤(3)，建立BP神经网络模型；步骤(4)，初始化BP神经网络模型；初始化BP神经网络模型的基本参数；步骤(5)，构建输电杆塔鸟害发生概率预测模型；步骤(6)，优化神经网络参数配置。本发明克服了现有的鸟害安全预警方法只是给出鸟害故障风险等级，无法精确地计算出鸟害引发输电杆塔输电线故障的概率，得出的结果不够准确、实用性不强的现象问题。
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公开(公告)号：CN111860945A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010521854.X
申请日：2020-06-10
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司江门供电局
摘要： 本发明涉及电力系统安全技术领域，更具体地，涉及一种基于多源数据的输电线路鸟类分布预测方法，包括：S1.收集典型输电样线区域的生境信息和涉害鸟类分布信息，并构建数据集；S2.利用数据清洗与特征提取对所述数据集进行预处理；S3.通过多元回归分析鸟类分布特征与步骤S2中经过预处理的数据集之间的关系，得到害鸟分布影响因素、典型害鸟种类及分布情况；S4.构建涉害鸟类分布预测模型；S5.对所述涉害鸟类分布预测模型进行改进与误差分析。本发明适用范围广，预测效率高，对线路巡检、防鸟装置的安装提供指导作用。
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