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公开(公告)号：CN107067341A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710211925.4
申请日：2017-04-01
CPC分类号： G06N3/088 , G06K9/6223 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明的目的是针对现有配电自动化系统运行评价方法的不足，结合一般配电自动化系统在指标方面的数据体量及数据特点，公开一种基于多级熵权的RBF神经网络配电自动化状态操作评价方法。该方法是结合多级熵权评价结果，应用RBF神经网络进行训练的一种非线性评价方法，可以建立各种特征组合与相应评价数据之间的映射关系，网络训练好之后，即可用于对配电自动化系统运行状态的评价。该网络具有良好的学习能力及概括能力，且测试误差较少。
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公开(公告)号：CN107067341B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201710211925.4
申请日：2017-04-01
摘要： 本发明的目的是针对现有配电自动化系统运行评价方法的不足，结合一般配电自动化系统在指标方面的数据体量及数据特点，公开一种基于多级熵权的RBF神经网络配电自动化状态操作评价方法。该方法是结合多级熵权评价结果，应用RBF神经网络进行训练的一种非线性评价方法，可以建立各种特征组合与相应评价数据之间的映射关系，网络训练好之后，即可用于对配电自动化系统运行状态的评价。该网络具有良好的学习能力及概括能力，且测试误差较少。
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公开(公告)号：CN107918830A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201711158412.8
申请日：2017-11-20
申请人： 国网重庆市电力公司南岸供电分公司 , 重庆大学 , 国家电网公司
CPC分类号： G06Q10/06313 , G06F17/30241 , G06F17/30392 , G06F17/30398 , G06F17/30554 , G06Q10/06393 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于大数据技术的配电网运行状态评估系统及方法，主要包括以下步骤：1)采集智能电网各个供电区域的数据。2)对采集的数据进行预处理。3)对来自各个系统的数据进行多源异构数据融合，并将接收到的数据以实时或定时的方式存储到分布式文件系统(HDFS)中。4)计算供电区域的评价指标。5)计算出各层次的权重，并得出A+～E类供电分区和当前供电区域的运行状态评估结果。6)将运行状态评估结果可视化。7)可视化结合运行状态评估区域的GIS数据，在地图上使用不同的颜色表示出不同的运行状态。8)可视化结合百度的开源可视化图表插件Echarts制作智能仪表盘(Dashboard)，通过DashBoard展示实时运行状态曲线和实时状态评估结果。
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公开(公告)号：CN107340456A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710381487.6
申请日：2017-05-25
申请人： 国家电网公司 , 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明公开一种基于多特征分析的配电网工况智能识别方法，通过配电网在线录波系统对配电网馈线的异常运行工况进行数据采集，应用多种特征提取方法，包括时域、频域及小波变换的信号特征提取方法，提取大量信号特征，如电流暂态稳态特征等；通过训练具有自适应学习特性的人工神经网络(ANN)模型来进行每一类异常工况识别，并建立形如决策树的分类识别流程，实现配电网的多工况有效识别。
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公开(公告)号：CN107918830B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201711158412.8
申请日：2017-11-20
申请人： 国网重庆市电力公司南岸供电分公司 , 重庆大学 , 国家电网公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/29 , G06F16/242 , G06F16/248
摘要： 本发明公开了一种基于大数据技术的配电网运行状态评估系统及方法，主要包括以下步骤：1)采集智能电网各个供电区域的数据。2)对采集的数据进行预处理。3)对来自各个系统的数据进行多源异构数据融合，并将接收到的数据以实时或定时的方式存储到分布式文件系统(HDFS)中。4)计算供电区域的评价指标。5)计算出各层次的权重，并得出A+～E类供电分区和当前供电区域的运行状态评估结果。6)将运行状态评估结果可视化。7)可视化结合运行状态评估区域的GIS数据，在地图上使用不同的颜色表示出不同的运行状态。8)可视化结合百度的开源可视化图表插件Echarts制作智能仪表盘(Dashboard)，通过DashBoard展示实时运行状态曲线和实时状态评估结果。
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公开(公告)号：CN118040593A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410135167.2
申请日：2024-01-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
发明人： 王剑 , 张国强 , 杨加伦 , 范文琪 , 张思航 , 李晨 , 古衡 , 刘彬 , 李丹煜 , 马潇 , 赵彬 , 杨知 , 赵斌滨 , 刘毅 , 孔小昂 , 张宏杰 , 刘畅 , 展雪萍 , 任西春 , 李孟轩 , 姬昆鹏 , 金欢 , 王轶 , 石江涛 , 路知源 , 付云洪 , 王盼盼 , 王彦东 , 陈欢
IPC分类号： H02G7/14
摘要： 本发明提供了一种架空输电线路被动防风偏装置，包括：翼型主体以及固定安装于翼型主体的安装部件；所述翼型主体呈流线翼型结构，通过所述安装部件固定安装于架空输电线路的绝缘子串下方连接的金具上；所述流线翼型分为两面，一面为相对鼓出面，方向朝下，一面为相对平坦面，方向朝上；所述被动防风偏装置迎风时，上部气流流速小于下方气流流速，上方压强大于下方压强，产生垂直向下的压力，减少风偏角度，且所受风力越大，转化为朝下的作用力就越大，防风偏效果愈加明显；且所述被动防风偏装置具有一定重量，可以类似重锤起到一定的配重作用，进一步减小风偏角度，降低风偏故障发生概率。
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公开(公告)号：CN113821971A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110873783.4
申请日：2021-07-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G01R31/08 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及电网防灾减灾技术领域，具体提供了一种架空导线微风振动监测方法及装置，旨在解决架空导线微风振动监测的技术问题。包括：基于架空导线的历史动弯应变力和风速计算架空导线的疲劳损伤度；利用架空导线的疲劳损伤度预测架空导线的振动范围；该方案以监测数据为基础，以导线微风振动疲劳损伤计算和机器学习模型为核心的架空导线微风振动预测方法。
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公开(公告)号：CN114299438B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111665332.8
申请日：2021-12-31
申请人： 重庆大学 , 星际(重庆)智能装备技术研究院有限公司 , 迪比(重庆)智能科技研究院有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及融合传统停车检测与神经网络的隧道停车事件检测方法，从高速公路隧道不同场景下的摄像头采集行车视频，获取该视频的中的图片并进行标注得到VOC数据集；对VOC数据集中的图片进行聚类，得到每种车辆类别最适合的车辆目标边界框尺寸并将该尺寸作为SSD神经网络中Anchor尺寸；构建并训练基于SSD神经网络的车辆识别模型得到最优车辆识别模型；将一段待检测视频输入传统的停车检测算法后得到的存在固定前景目标图片的对应视频帧图片作为待预测图片将待预测图片作为输入最优车辆识别模型得到判定结果。本发明方法相对于传统的停车事件检测算法具有更高的准确率。
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公开(公告)号：CN108629301B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201810373614.2
申请日：2018-04-24
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06K9/62 , G06T7/246 , G06T7/269 , G06T7/277 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/764
摘要： 本发明公开一种基于运动边界稠密采样和运动梯度直方图的人体动作识别方法，主要包括以下步骤：1)输入视频流。2)计算输入视频的光流场并进行特征点采样，提取稠密特征点。3)计算特征点的轨迹。4)沿该特征点轨迹计算稠密描述符。5)对相邻两帧视频图像在时间上求导得到时序上的运动图像，再计算运动图像的空间梯度，得到运动梯度描述符HMG。6)对各个描述符分别进行特征编码。7)对各个描述符作正则化处理后，将稠密描述符与运动梯度描述符以串联形式相连接形成特征向量。8)对特征向量进行训练和学习得到人体动作识别模型。9)利用所述人体动作识别模型对人体动作进行识别。本发明在提高动作识别精度的同时缩减了计算开销。
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公开(公告)号：CN112540368A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011363678.8
申请日：2020-11-27
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种基于智能扫雪机器人的障碍物检测与识别方法，其包括：1)在扫雪机器人前端设置超声波传感器检测距离前方障碍物的距离信息，在扫雪机器人前部和后部设置雷达传感器检测是否有生物突然靠近；2)对各个超声波传感器和各个雷达传感器检测到的信号进行处理，计算扫雪机器人的前进距离；3)利用一定时间内超声波测距的变化比和扫雪机器人前进距离的变化的乘积、雷达传感器信号的变化及积雪程度描述量三个条件来共同判断作业道路积雪程度，检测障碍物的距离变化，并识别其为一般障碍物或生物障碍物。本发明能在扫雪机器人自主作业中判断作业道路积雪程度，快速有效检测障碍物，并识别其为一般障碍物或生物障碍物。
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