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公开(公告)号：CN115809986A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211341101.6
申请日：2022-10-30
Applicant: 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司 , 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G08B21/02 , G08B29/18 , G06T7/80 , G06T7/70 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/40 , G06N3/082 , G01S13/08 , G01S13/86
Abstract: 本发明涉及一种多传感器融合的输电走廊智能外破检测方法，该方法基于YOLOv3算法，利用深度神经网络模型压缩技术，在尽可能减少精度损失的前提下，大幅度压缩模型体积，大幅减少模型参数量和计算量，加快模型推理速度，确保检测实时性，同时融合毫米波雷达传感器和相机雷达传感器，准确获取图像中目标的深度距离，并以此进行坐标转换，进一步测算出图像目标与电力线之间的距离，并以此作为报警判别条件。本发明能在保证检测精度的前提下有效降低误报率，实现对输电走廊外破实时监测，提高输电走廊在线视频监控质量，保障输电走廊安全，提高电力设备运行安全稳定性。
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公开(公告)号：CN115294595A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210727367.8
申请日：2022-06-24
Applicant: 武汉大学 , 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC: G06V30/422 , G06V30/414
Abstract: 本发明公开了一种变电站一次接线图智能解析方法，包括：1）基于目标检测算法和模板匹配法实现一次接线图图元位置检测与旋转角度识别；2）利用霍夫直线检测识别接线图中主要连接线，并根据图元位置检测图元端点；3）使用背景色填充图元所在像素区域，获得仅包含连接线的一次接线图，采用阈值分割提取连接线像素；4）选取任意一个图元的端点作为起始生长点，获取与该起始生长点的连通区域，采用或复制先检测拟合该连通区域；本发明优点是：可从非结构化的一次接线图中智能提取元件、拓扑关系、关键字等结构化信息，自动生成接线表，可以有效的对现有一次接线图进行数字化管理，大大提高变电站运维管理人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN116579992A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310446386.8
申请日：2023-04-23
Applicant: 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种用于无人机巡检的小目标螺栓缺陷检测方法，包括以下步骤：(1)构建适用于小目标特征提取的主干网络；(2)构建全局‑局部两阶段小目标螺栓缺陷检测模型；(3)基于无人机巡检图像构建小目标螺栓缺陷数据集；(4)将本发明提出的全局‑局部两阶段小目标螺栓缺陷检测模型在无人机巡检图片数据集上进行训练；(5)使用训练好的模型，对无人机巡检图片中的螺栓缺陷进行智能识别。本发明针对输电线路巡检图片中螺栓缺陷目标小、特征提取困难的问题，结合局部图像提取、特征融合、注意力机制等技术，提出了一种用于无人机巡检的小目标螺栓缺陷检测方法。
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公开(公告)号：CN117746003A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311462029.7
申请日：2023-11-02
Applicant: 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06V10/22 , G01H17/00 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种面向配电站房的声光融合振动源定位方法，首先构造基于阵列信号处理原理的声学影像图；接着以卷积神经网络或者transformer为骨架分别构造声学影像特征提取模块与可见光特征提取模块；并构造c‑attention模块连接声学影像特征提取模块与可见光特征提取模块；接着构造能够定位振动源的检测模块，该检测模块以可见光特征和声学特征为输入；最后将声学影像图和可见光相机捕捉到的设备影像作为模型的输入，反复训练模型，进而获得最终模型，本发明的优点是基于超声影像‑可见光影像融合的振动源定位模型，实现配电站房振动源的高精度定位。
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公开(公告)号：CN114897035A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202111179490.2
申请日：2021-10-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种用于10kV电缆状态评估的多源数据特征融合方法，基于多传感器数据对10KV电缆进行状态评估。首先将多传感器时间序列数据经过构造高维随机矩阵计算其平均谱半径的方法进行特征提取；然后将三类传感器计算得到的特征向量按照参考向量统一维度，形成新的矩阵；最后将新的特征矩阵作为输入，已知的电缆状态作为输出，通过三层BP神经网络分类器进行模式识别。本发明充分利用了10KV电缆状态监测系统的多传感器数据，一定程度上解决了不同数据源权重赋予过程主观性强的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117422750B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311419098.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 河南送变电建设有限公司 , 国家电网有限公司 , 南京斯泰恩智慧能源技术有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种场景实时距离感知方法、装置、电子设备及存储介质，通过对双目相机拍摄到的左右变电站场景图像进行直方图均衡化处理，使左右图像的亮度分布更加均匀，有利于后续的特征提取和匹配；采用轻量化的深度可分离变形卷积对经过处理的左右变电站场景图像进行特征提取，克服利用可变形卷积增强深度可分离卷积的感受野，从而提取更丰富的特征信息；基于多视差通道注意力代价聚合，多视差通道注意力机制可以更好地捕捉不同视差通道下的物体信息，并提高场景距离感知的精度和鲁棒性，从而更准确地构建代价聚合，提高立体匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN117559418A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311529548.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 国网宁夏电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 武汉大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/27 , G06N3/0442 , H02J3/14
Abstract: 本申请公开一种电力需求侧资源可调潜力预测方法，包括步骤：设置电力用户需求侧负荷的可调潜力评价因子；基于当前场景下电力用户历史负荷数据的特征要素取值生成多元场景特征隶属度计算模型；根据多元场景特征隶属度计算模型计算不同需求响应场景下的特征要素的隶属度；采用K‑means聚类算法对需求响应用户进行聚类；对可调负荷资源群进行二级划分并获取负荷响应序列预测模型；基于负荷响应序列预测模型输出电力需求侧资源可调潜力预测信息，本申请提供的电力需求侧资源可调潜力预测方法可提高电力需求侧资源可调潜力预测的精确性，具有显著的技术效果。此外，本申请还涉及一种电力需求侧资源可调潜力预测系统，同样具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN117220267A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311015215.6
申请日：2023-08-11
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/38 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于电力系统及其自动化技术领域，具体涉及一种基于粒子群算法与最大合格率准则的配电网状态估计方法，包括以下步骤：步骤1、采集待估计系统的节点负荷功率及电压幅值数据；步骤2、给系统定义一个初始状态，并通过潮流计算获得当下状态的节点负荷及电压幅值；步骤3、根据测点评价函数计算当前状态所对应的目标函数值；步骤4、将步骤3中的目标函数值作为粒子群算法的适应度函数并开始寻优；步骤5、将粒子群算法寻优获得的最优状态作为状态估计的结果输出。本发明解决了配电网状态估计中不良数据检测、计算效率低及抗差估计求解难度大的问题，在配电网抗差状态估计方面有良好效果。
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公开(公告)号：CN112419091B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011348251.0
申请日：2020-11-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，首先构建电力作业安全管控知识图谱，旨在分解作业任务中的对象、流程、注意事项及其他语义信息，使作业更加直观可视化，并为后续人员信息安全的匹配、技能点的动作匹配和动态评价建立基础；然后划分配电网作业现场区域和视频智能管控类别；最后利用深度学习算法，并结合了作业现场各区域的监控视频，实时全过程地对作业人员进行安全管控，改以往被动的现场作业人工监督为主动智能的自动化监控，为现场作业安全风险的事前预警提供支持，从而降低现场作业人员的风险，减少事故发生概率，对提高配电网现场作业安全管控水平具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112419091A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011348251.0
申请日：2020-11-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，首先构建电力作业安全管控知识图谱，旨在分解作业任务中的对象、流程、注意事项及其他语义信息，使作业更加直观可视化，并为后续人员信息安全的匹配、技能点的动作匹配和动态评价建立基础；然后划分配电网作业现场区域和视频智能管控类别；最后利用深度学习算法，并结合了作业现场各区域的监控视频，实时全过程地对作业人员进行安全管控，改以往被动的现场作业人工监督为主动智能的自动化监控，为现场作业安全风险的事前预警提供支持，从而降低现场作业人员的风险，减少事故发生概率，对提高配电网现场作业安全管控水平具有重要意义。
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