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公开(公告)号：CN118397471A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410502383.6
申请日：2024-04-25
申请人： 湖北大学 , 中国地质大学(武汉) , 国网西藏电力有限公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC分类号： G06V20/13 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80
摘要： 本发明提供了一种冻土融沉风险评估方法、设备及存储介质，其方法包括：获取研究区域的地表沉降驱动因子数据以及卫星图像，划分数据集、利用合成孔径雷达干涉测量技术处理测试集，获取区域冻土形变信息、排除训练集数据的多重共线性，得到评价因子、建立三种机器学习模型，输入评价因子获取区域冻土形变速率、运用层次分析法构建多因子指数，对研究区域进行风险评价、基于随机森林算法，应用训练集对研究区域的融沉风险进行评估，设备及存储介质，用于实现方法；本发明的有益效果是：考虑了冻土随时间的动态变化，多尺度进行衡量，利用多模型择优选取，为工程的冻土融沉风险评估提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN116738161A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310499168.0
申请日：2023-05-05
申请人： 中国地质大学(武汉) , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/213 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06F119/08
摘要： 本发明提供一种冻土活动层厚度反演方法、装置、设备及存储介质。考虑气候条件持续恶化、人类活动加剧、土壤理化性质日益复杂等因素对冻土区的冻融变化的影响，利用夜光遥感数据表征人类活动强度，利用主成分变换压缩土壤数据集以在相同维度上囊括更丰富的信息，基于土壤活动层厚度点位数据以及多源遥感数据，拟合环境预测因子与冻土活动层厚度之间关系；选用8种机器学习方法构建环境预测因子与冻土活动层厚度之间的最佳拟合模型。利用CMIP6温度数据，基于预测得到的最佳结果计算本世纪初至2100年冻土活动层厚度时序变化情况。相较于传统反演方法，能获取更高精度冻土活动层厚度模拟结果，从而更全面有效地分析多年冻土冻融变化规律。
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公开(公告)号：CN118887597A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410779762.X
申请日：2024-06-17
申请人： 中国长江电力股份有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC分类号： G06V20/52 , G01F23/292 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06N3/094 , G06N5/04
摘要： 本发明公开一种基于因果推理生成式模型的实时水位监测方法，它包括如下步骤：步骤1：数据采集；步骤2：预处理；步骤3：约束编码；步骤4：模型训练；步骤5：水位判别；步骤6：监测测试；步骤7：系统开发；本发明通过对实时水位的监测和生成模型的构建，分别设置编码、解码、约束判别器等几个损失函数互相协同，达到最优的效果；根据输入样本特征的编码，采取因果推理方法来约束生成式模型对样本数据的生成和变换，提升训练样本的多样性和非线性，增加了模型性的稳定性和鲁棒性，提升了实际水位监测精度。
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公开(公告)号：CN118710867A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410779763.4
申请日：2024-06-17
申请人： 中国长江电力股份有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC分类号： G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/098
摘要： 本发明公开一种水轮机组调速器事故配压阀阀芯位置状态检测方法，它包括如下步骤：步骤1：配压阀阀芯位置状态数据采样；步骤2：数据预处理；步骤3：特征编码；步骤4：重构样本特征获取；步骤5：模型训练；步骤6：分类检测；步骤7：系统开发；本发明通过对配压阀样本特征编码和重构模型的构建，分别设置编码、解码已经判别器等几个损失函数互相牵制，达到最优的效果；根据输入样本特征的编码，采取反卷积操作实现样本数据的变换，增加了状态样本数据的非线性，增加了模型性的鲁棒性，有效减少了噪音标签对模型训练的影响。
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公开(公告)号：CN118213976A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410267354.6
申请日：2024-03-08
申请人： 国网湖北省电力有限公司荆州供电公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 三峡大学
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , H02J3/28 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0201
摘要： 本发明涉及计及电力产消用户提供的备用的网‑群‑户优化调度方法，建立配电网‑产消用户群和产消用户群‑产消用户的双层博弈优化模型，双层博弈优化模型的上层是配电网和产消用户群的主从博弈模型，配电网以自身运行效率最优为目标，制定购电价格和上、下备用的价格从而引导产消用户群优化产消用户资源；双层博弈优化模型的下层是产消用户群和产消用户的主从博弈模型，产消用户群制定购电价格和上、下备用的价格，以激励各个产消用户调整自身储能的充放电策略和与产消用户群交易的电量与备用容量。本发明通过构建双层博弈优化模型，最终使各主体均达到运行效率最大，实现了电力系统内灵活备用资源的合理分配与调度。
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公开(公告)号：CN117372688A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311134017.1
申请日：2023-09-04
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/143 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/32 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了基于卷积神经网络的避雷器本体识别分割系统，它的图形预处理模块对历史的避雷器红外图像进行预处理；数据扩充模块对预处理后的避雷器红外图像进行扩充；避雷器标注模块对拓展数据集样本中的避雷器本体进行像素级标注；网络参数设置模块对卷积神经网络模型的网络学习参数进行设置；网络训练模块将标注数据集输入设置了网络学习参数的卷积神经网络模型中进行训练，得到训练好的卷积神经网络模型；避雷器本体识别分割模块将实时采集的避雷器红外图像输送到训练好的卷积神经网络模型中从而识别并分割出其中的避雷器本体图像。本发明提高了红外图像中避雷器本体的辨识度，能准确的将红外图像中的避雷器本体分割出来。
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公开(公告)号：CN116499591A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310412336.8
申请日：2023-04-18
IPC分类号： G01J5/00 , G06T7/73 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T5/30 , G01J5/48 , G01R31/58
摘要： 本发明公开了一种高压电线高温故障检测系统，它包括导线预处理模块、引流线预处理模块、最大连通域获取模块、导线位置获取模块、引流线位置获取模块和高温故障判断模块；本发明适用于复杂背景下的架空高压导线高温异常检测，通过对图像进行增强、梯度边缘提取和水平投影等方法准确的获取架空导线的坐标，并由无人机厂家提供的温度SDK获取对应温度，从而根据国网提供的架空导线高温异常判据判断架空导线是否存在异常。本发明抗干扰能力强，鲁棒性好，能实现复杂环境下的架空高压导线高温异常检测。
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公开(公告)号：CN111369516B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010133248.0
申请日：2020-03-01
申请人： 上海置信电气股份有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/75 , G06V10/762 , G01N25/72
摘要： 本发明所设计的基于红外图像识别的变压器套管发热缺陷检测方法，它包括如下步骤：步骤1：获取变电站内变压器套管的红外图像；步骤2：采用多模板匹配技术提取出所述红外图像中的变压器套管图像；步骤3：在所述变压器套管区域中依次通过三级金字塔滤波和图像的形态学操作确定变压器套管的具体图像位置；步骤4：对变压器套管的具体图像位置利用图像灰度值与色温表的对应函数关系，确定变压器套管各部分温度，并依据规程进行变压器套管发热缺陷的判断。本发明能快速准确的进行变压器套管发热缺陷的检测。
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公开(公告)号：CN112836659A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110171981.6
申请日：2021-02-08
申请人： 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明提供了一种输电线路智能巡检机器人缺陷识别系统，所述系统包括SDlite‑MobilenetV3轻量级网络、TensorFlow框架、TensorRT技术以及NVIDIA Jetson Nano嵌入式平台，本发明还利用所述系统提供一种缺陷识别方法，所述输电线路智能巡检机器人缺陷识别方法的目标检测模型采用SSDlite‑MobilenetV3轻量级网络，基于TensorFlow框架完成搭建及训练，采用TensorRT技术实现推理加速，在嵌入式平台NVIDIA Jetson Nano中完成部署，实时推理视频通过视频流方式推送至服务器，实现输电线路目标实时检测，通过本发明，能减少10ms的延迟，提高了运算速度，且没有任何精度损失，在保证了精度的前提下降低了运算消耗。
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公开(公告)号：CN112396572A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011293993.8
申请日：2020-11-18
摘要： 本发明所设计的基于特征增强和高斯金字塔的复合绝缘子双光融合方法，包括如下步骤：步骤1、图像预处理；步骤2、特征识别；步骤3、特征匹配和几何变换；步骤4、图像融合。本发明解决了现有双光融合方法中配准速度低，配准效果差，图像融合效果不理想的问题，满足实际需求。
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