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公开(公告)号：CN111598109B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010377687.6
申请日：2020-05-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种变电站指针仪表读数智能识别方法，包括图像采集、图像校正、灰度化、中值滤波去噪、高斯滤波去噪、双边滤波去噪、图像二值化、canny算子边缘检测、腐蚀运算、膨胀运算、Hough圆变换检测表盘和圆心、进行Hough直线变换检测指针、输出识别读数。本发明可以在复杂环境下准确识别变电站各类指针仪表读数，包括指针较细的避雷器电流表，拍摄到仪表图片后，可以自动识别该仪表类别并配置相应的识别方法，并准确地识别仪表的读数，该方法具有通用性、较强的鲁棒性，且读数更加准确。
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公开(公告)号：CN111539486A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010400931.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 成都理工大学 , 四川达曼正特科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Dropout深度置信网络的变压器故障诊断方法，包括步骤：收集多组油浸式变压器特征气体数据及对应的故障类别，处理后划分为训练样本和测试样本；构建基于深度置信网络DBN的故障诊断模型；在最优的故障诊断模型的DBN中引入Dropout，使用训练样本构建DBN-Dropout模型；采集油浸式变压器当前的特征气体数据，处理得到诊断样本，输入DBN-Dropout模型，以softmax分类器得到的概率最大的类别为故障诊断类别。本发明的有益效果是：考虑到深度置信网络在数据较少、模型较复杂时存在容易过拟合的问题，在原始的DBN中引入Dropout，构建了DBN-Dropout变压器故障诊断模型，以提高网络的泛化能力，能有效提高变压器故障诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN105258664B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510765526.3
申请日：2015-11-11
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: G01B21/08
Abstract: 一种输电线路等值覆冰厚度获得方法，包括：测量输电线路覆冰前对悬垂绝缘子串的拉力、输电线路覆冰后对悬垂绝缘子串的拉力以及悬垂绝缘子串的风偏角；根据获得输电线路等值覆冰厚度，其中，Di为输电线路等值覆冰厚度，Fo为输电线路覆冰前对悬垂绝缘子串的拉力，Fi为输电线路覆冰后对悬垂绝缘子串的拉力，α为悬垂绝缘子串的风偏角，σc为输电线路的导线线密度，ρi为覆冰密度，Rc为输电线路的导线半径，g为重力加速度。本发明提供的输电线路等值覆冰厚度获得方法计算结果准确、具有通用性。
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公开(公告)号：CN119719580A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411776784.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种输电线路耐张塔等值覆冰厚度计算方法、系统及设备，具体涉及覆冰厚度计算领域，其技术要点为：获取输电线路的线路参数和覆冰前输电线路两端的绝缘子串的第一历史动态参数，利用线路参数、第一历史动态参数并结合重力加速度构建得到第一关系函数；获取覆冰后输电线路两端的绝缘子串的第二历史动态参数，利用线路参数、第二历史动态参数并结合重力加速度构建得到第二关系函数；将第一关系函数和第二关系函数进行结合简化以构建覆冰质量计算模型；将待计算覆冰后的输电线路两端绝缘子串的动态参数输入到覆冰质量计算模型，计算得到输电线路单位长度的覆冰质量；将输电线路单位长度的覆冰质量输入到等值厚度计算模型中，得到输电线路等值覆冰厚度。
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公开(公告)号：CN116718325A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310685424.5
申请日：2023-06-09
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G01M3/20
Abstract: 本发明公开了一种基于荧光强度检测的漏油识别方法，涉及光学技术领域，其包括以下步骤：设置紫外光源并对变压器本体进行照射；设置荧光检测器对紫外光源照射的区域进行检测，得到荧光强度；根据荧光强度计算得到荧光物质浓度；判断荧光物质浓度是否大于阈值浓度；若是则判定变压器漏油；否则判定变压器无漏油；完成对变压器的漏油识别。本发明通过对变压器漏油的智能检测，可以解决人工巡视法易受主客观因素的影响所导致的结果不准确的问题，提高了结果准确率，减少了对人力资源的浪费，提高了变电站以及电网的工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112001088B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202010885279.1
申请日：2020-08-28
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F30/20 , G06T17/00 , G06F113/16 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于悬链线的输电线路三维实景模型穿地校核方法，及电力系统输电线路三维数字化建模领域，解决电网架空输电线路三维数字化模型的导线穿地错误情况。本发明包括所述悬链线的计算是根据不同区域的工况条件重建三维场景中的三维导线的核心算法，所述穿地校核通过对比导线点和对应地面点的高程值，所述穿地校核通过获取三维场景导线上等间距不同位置点的三维坐标，同时采集导线对应位置铅锤方向上地面点的高程值。本发明消除三维输电线路模型中的导线穿地错误，提高三维数字化电网架空输电线路对比现实的仿真度。
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公开(公告)号：CN110429592B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910721707.4
申请日：2019-08-06
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种10kV线路调压器安装位置和容量选择方法，解决了现有针对10kV线路调压器安装和容量选择方法效率低、不合理问题。本发明方法包括如下步骤，S1：按照10kV配网馈线来统计与计算主支线上每个杆塔i的低电压配变数量Yi，进行10kV主线与支线上调压器安装点位的选择，若其中，n为线路杆塔总数，这表明10kV线路电压正常，无需安装调压器；若进行配变低电压原因分析，从Yn开始分析，若Yi>0，当第i号杆塔低电压的原因为三相不平衡，则无需安装调压器，当低电压的原因为10kV电压偏低，则该位置点作为选定的调压器安装位置；S2：根据步骤S1选定的安装位置，计算该安装位置处调压器的容量。
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公开(公告)号：CN113920327A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111375075.4
申请日：2021-11-17
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06V10/46 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的Faster Rcnn的绝缘子目标识别方法，使用改进的Faster Rcnn识别绝缘子；所述改进的Faster Rcnn为：Faster Rcnn中Vgg16网络替换为Resnet50网络；所述Resnet50网络中的每个残差块添加一个Eca模块；所述Eca模块位于残差块的最后一个卷积层和Relu激活层之间。本发明将Faster Rcnn中的特征提取主干网络Vgg16网络替换为网络层数更深，结构更复杂的Resnet50网络，并且加入基于通道注意力机制的Eca模块提升特征提取主干网络的性能，使得图像中的绝缘子有更加优异的识别效果，识别准确率更高，识别位置更精确。
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公开(公告)号：CN113448319A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110820593.6
申请日：2021-07-20
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供了一种基于快速自适应优化脉冲神经膜系统的故障诊断方法，包括步骤：从电网的监控与数据采集系统中获取继电保护装置的动作信息以及断路器的跳闸信息；根据从监控与数据采集系统中获取的信息识别出停电区域并确定停电区域内的可疑故障元件；根据元件故障与保护动作和断路器跳闸之间的逻辑关系，将电力系统的故障诊断问题表示为0‑1整数规划问题，即求取所建立目标函数的最值问题；构建快速自适应优化脉冲神经膜系统；利用快速自适应优化脉冲神经膜系统对目标函数进行求解，依据求解得到的结果确定故障元件。本发明对自适应优化脉冲神经膜系统中的学习率进行了改进，收敛性和多样性更好。
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公开(公告)号：CN111522346A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010377690.8
申请日：2020-05-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的智能避障方法，包括步骤一：训练针对变电站特有障碍物检测的神经网络模型，并对障碍物的风险评级；步骤二：将经过训练的巡检机器人放入变电站环境中，基于神经网络模型进行巡检；步骤三：当障碍物引发巡检机器人报警时，调用神经网络模型进行检测，检测不同的障碍物，对巡检机器人进行不同方式的控制。本发明针提供了一种基于深度学习的智能避障方法，从而用巡检机器人代替人工巡检，避免漏检，减少人工成本，且本发明是一种基于神经网络模型来训练变电站巡检机器人的方法改变了传统巡检机器人的避障方式，极大的提高了巡检机器人避障的智能性，扩大了巡检机器人的巡检范围。
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