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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
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 , 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC分类号： 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
摘要： 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
申请人： 武汉大学 , 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC分类号： G06V30/422 , G06V30/414
摘要： 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：CN118235569A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410273682.7
申请日：2024-03-11
申请人： 西安理工大学 , 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
摘要： 本发明公开一种利用表土资源在盐碱地大棚内构建肥沃层的方法，包括隔离部分、排水部分和灌溉部分三个部分，隔离部分采用波形隔离板分隔表土层和原土层，防止深层盐分上涌；排水部分通过波形隔离板和C型排水管收集多余水分，防止水资源浪费；灌溉部分设有混水箱、电磁阀等调节集水池内水量进行灌溉或与外来水混合调节后灌溉。该方法实现了表土资源的高效利用，有效防止了表土反盐化，解决了盐碱地治理中面临的问题，实现了水资源的循环利用和节约。总体上，本方法对表土资源实施科学保护，同时也改善了盐碱地的生态环境。
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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
申请人： 武汉大学
摘要： 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
申请人： 武汉大学
摘要： 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：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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公开(公告)号：CN112418324B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011334424.3
申请日：2020-11-25
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种用于电气设备状态感知的跨模态数据融合方法，基于多传感器数据和图像数据这两类跨模态数据，对电气设备的状态进行融合感知。本发明首先将多传感器时间序列数据转换为递归图；然后分别用不同的卷积神经网络对递归图和电气设备图像数据进行特征提取；之后按照权重对这两类数据特征进行有效拼接，最后对融合后的特征进行进一步特征提取和状态等级感知。本发明充分利用了电气设备监测数据中的多传感器和图像这两类跨模态数据，一定程度上解决了基于单模态数据感知中精确率低和容错性差的问题。
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公开(公告)号：CN114168740A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111180570.X
申请日：2021-10-11
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种基于图卷积神经网络和知识图谱的变压器并发性故障诊断方法，首先构造出变压器故障知识图谱以凸显其中故障设备或部件的关联性；然后搭建轻量化图卷积神经网络模型，结合变压器故障知识图谱，设计相应的图卷积神经网络，充分利用其邻接矩阵来表征单一故障节点间的拓扑信息，有效地挖掘各单一故障间的关联关系，并通过深层图卷积架构建立并发性故障中各故障设备或部件的映射关系，从而对并发性故障进行充分建模，确定发生并发性故障的设备或部件，本发明优点是：通过与标准的图卷积神经网络进行对比，验证了轻量化图卷积神经网络在挖掘并发性故障的有效性。
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公开(公告)号：CN112418324A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011334424.3
申请日：2020-11-25
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种用于电气设备状态感知的跨模态数据融合方法，基于多传感器数据和图像数据这两类跨模态数据，对电气设备的状态进行融合感知。本发明首先将多传感器时间序列数据转换为递归图；然后分别用不同的卷积神经网络对递归图和电气设备图像数据进行特征提取；之后按照权重对这两类数据特征进行有效拼接，最后对融合后的特征进行进一步特征提取和状态等级感知。本发明充分利用了电气设备监测数据中的多传感器和图像这两类跨模态数据，一定程度上解决了基于单模态数据感知中精确率低和容错性差的问题。
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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
申请人： 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
摘要： 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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