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公开(公告)号：CN118863150A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410893771.1
申请日：2024-07-04
发明人： 马恒瑞 , 杨昌华 , 王波 , 马富齐 , 侯慧 , 王枭 , 司杨 , 陈晓弢 , 苏小玲 , 麻林瑞 , 王红霞 , 张嘉鑫 , 罗鹏 , 张迎晨 , 王蔚 , 杨金龙 , 丁书伟 , 王家豪 , 刘书福
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/21 , G06N3/0442 , G06N3/09
摘要： 本发明提供一种基于多尺度特征融合的TPE‑CBiGRU分布式光伏短期功率预测方法，属于光伏功率预测领域，包括以下步骤：S11：基于KNN插值法自动计算填补数据中的缺失值和异常值进行原始数据预处理；S12：由原始处理数据、时间特征和功率周期特征矩阵三部分进行融合构建输入特征矩阵；S13：数据标准化将步骤S12构建的输入特征矩阵进行Z‑Score标准化；S14：将步骤S13产生的数据集输入到TPE‑CBiGRU模型中进行训练，并使用基于TPE的贝叶斯超参数优化算法进行超参数寻优；S15：预测结果分析；本发明针对分布式光伏场短期功率预测中的气象条件、时间特征及功率周期性特征的全面提取与融合不足的问题，实现了特征信息提取的全面性，提高了短期光伏功率预测精度。
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公开(公告)号：CN118826037A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410874519.6
申请日：2024-07-02
摘要： 本发明提供一种基于分布鲁棒优化的多主体MEMG调度方法，所述方法包括：构造上层为MEMG、下层为产消者的多主体MEMG‑产消者运行模型；对单主体MEMGi基于自身最小化运行成本构造目标函数minCoMMGi；所述minCoMMGi代表MEMGi的总运行成本的最小值；基于Wasserstein球对所述多主体MEMG‑产消者运行模型中的多重不确定主体进行优化；根据纳什谈判理论，构建多主体MEMG微网联盟的目标函数；对MEMGi内部产消者J基于自身最小化运营成本模型构造目标函数PRi,J，所述PRi,J代表所述MEMGi内部第J个产消者的总成本；对所述MEMG‑产消者模型进行等效转换后求解。本发明通过多主体MEMG的合作博弈，提升了多主体MEMG的总体运行经济性。
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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
申请人： 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分类号： G06V10/22 , G01H17/00 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 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：CN112183317B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011030511.X
申请日：2020-09-27
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明涉及一种基于时空图卷积神经网络的带电作业现场违章行为检测方法，该方法包括如下步骤：(1)采集带电作业监控视频；(2)总结带电作业过程中常见的违章行为，并提取对应的视频片段，对违章行为片段中的作业人员进行标记；(3)采用时空图卷积神经网络进行训练学习；(4)使用训练好的模型对带电作业现场的监控视频自动进行违章行为检测，作业人员存在违章行为时报警。本发明通过人员姿态识别等深度视觉技术，提取带电作业人员的行为信息，当作业人员出现违章操作时，及时发出警告。该方法可以大大减少电力安全监管的工作量，保障电力作业的安全。
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公开(公告)号：CN112183313B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202011030237.6
申请日：2020-09-27
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明涉及一种电力作业现场动作识别方法，该方法基于SlowFast算法，属于深度学习视频识别技术，利用计算机视觉技术和计算机强大的计算能力对作业现场的视频图像进行分析，识别作业人员的动作，并与规范作业流程中包含的动作进行对比，起到实时监控的作用，能有效提高现场作业监控质量，降低现场作业安全风险。
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公开(公告)号：CN112183317A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011030511.X
申请日：2020-09-27
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明涉及一种基于时空图卷积神经网络的带电作业现场违章行为检测方法，该方法包括如下步骤：(1)采集带电作业监控视频；(2)总结带电作业过程中常见的违章行为，并提取对应的视频片段，对违章行为片段中的作业人员进行标记；(3)采用时空图卷积神经网络进行训练学习；(4)使用训练好的模型对带电作业现场的监控视频自动进行违章行为检测，作业人员存在违章行为时报警。本发明通过人员姿态识别等深度视觉技术，提取带电作业人员的行为信息，当作业人员出现违章操作时，及时发出警告。该方法可以大大减少电力安全监管的工作量，保障电力作业的安全。
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公开(公告)号：CN117422750A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311419098.X
申请日：2023-10-30
申请人： 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
摘要： 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：CN116667336A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310689660.4
申请日：2023-06-12
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 武汉大学
IPC分类号： H02J3/00 , H02J13/00 , H04L43/08 , H04L41/0631
摘要： 本申请公开一种台区光伏配电网信息网络节点评估方法，与现有技术相比，包括步骤：建立电力物理‑信息耦合模型；设置信息网的α值；计算信息网节点初始负荷；确定信息网节点容量；攻击信息节点；判断是否出现新的故障节点；若是，则判断其中是否存在开关节点，是则物理电网的相应连接边断开，此时物理电网拓扑发生改变，计算此刻各项评估指标；若否，则循环终止，计算各项评估指标，评估结束。本发明涉及的技术方案，相较于现有技术而言，能够评估出台区光伏配电网信息网络节点的重要程度，降低网络失效风险，对提升电网安全可靠运行具有重大意义。此外，本申请还涉及一种台区光伏配电网信息网络节点评估系统和电子设备，同样具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN116563557A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310437268.0
申请日：2023-04-22
申请人： 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司
IPC分类号： G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/54 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明涉及一种基于域适应网络的电力设备不规则外表面缺陷检测方法，方法首先通过构建包含特征生成器和分类器的域适应架构以增强模型的泛化能力；然后在特征生成器部分增加纹理提取支路，从而提升网络纹理特征感知的能力；并通过添加辅助预测支路的方式，来引导和约束特征提取的过程；其次通过生成器和分类器的对抗学习，得到适用于电力设备不规则外表面缺陷高精度检测模型。本发明具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN116561556A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310483281.X
申请日：2023-04-28
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于多通道声信号时空关联性分析的电力设备局部放电分类方法，通过分别挖掘多通道声信号的空间关联性和时间关联性，对电力设备局部放电类型进行分类。本发明提出一种进行时空关联性挖掘的一维卷积神经网络，首先对多通道声信号进行空间关联性挖掘，获取空间权重信息并对多通道声信号特征进行空间关联性加权；然后在此基础上对各通道信号进行时间关联性挖掘，从而获得时间权重信息并对各通道声信号进行时间关联性加权；最后经过空间和时间关联性挖掘的多通道声信号进行进一步特征提取和局放类型分类。本发明能有效基于声信号进行电力设备局部放电分类，从而为电力设备的故障诊断和预防提供支持。
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