基于外部热、声特征信息的GIS状态评估方法及装置

    公开(公告)号:CN111090024A

    公开(公告)日:2020-05-01

    申请号:CN201911114158.0

    申请日:2019-11-14

    Abstract: 本发明涉及一种基于外部热、声特征信息的GIS状态评估方法及装置,所述方法包括以下步骤:分别获得GIS设备外部的热场分布信息和声场分布信息,形成热信息矩阵和声信息矩阵;基于所述热信息矩阵和声信息矩阵预测获得GIS设备的热判据向量和声判据向量;将所述热判据向量和声判据向量作为GIS状态判断模型的输入,获得GIS状态判断矩阵;将一个检测周期内获得的多个GIS状态判断矩阵进行融合处理,获得GIS设备的最终状态诊断结果矩阵。与现有技术相比,本发明利用外部信息对GIS内部状态进行评估,能及时了解GIS现状,实现由外部参数推算内部运行状态,方便简单,安全可靠。

    GIS中特高频-光信号一致性测试设备、装置及方法

    公开(公告)号:CN110082658A

    公开(公告)日:2019-08-02

    申请号:CN201910465372.4

    申请日:2019-05-30

    Abstract: 本发明涉及一种GIS中特高频-光信号一致性测试设备、装置及方法,其中设备包括脉冲发生器、光源控制器、开关、试验腔体、特高频发射传感器、光源、特高频接收传感器、光电倍增管和示波器,开关的输入端分别连接脉冲发生器和光源控制器,输出端分别连接特高频发射传感器和光源,特高频接收传感器和光电倍增管均与示波器连接,特高频发射传感器和光源置于试验腔体内的一端,特高频接收传感器和光电倍增管置于试验腔体内的另一端,试验腔体内设有用于放置障碍物的容置槽,该容置槽位于光源和光电倍增管之间,并位于特高频发射传感器和特高频接收传感器之间。与现有技术相比,本发明可测试各类障碍物对放电所产生的光、特高频信号一致性的影响规律。

    一种基于卷积神经网络的高压机柜开关自动识别方法

    公开(公告)号:CN108052946A

    公开(公告)日:2018-05-18

    申请号:CN201711308580.0

    申请日:2017-12-11

    Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的高压机柜开关自动识别方法,包括以下步骤:1)读入待识别的开关柜图像,获取缩放后的输入图像;2)根据训练样本的真实框数据通过聚类获取多个先验框;3)构建卷积神经网络,并且根据先验框的数据对卷积神经网络进行训练;4)将缩放后的输入图像作为训练后的卷积神经网络的输入,获得开关目标识别的位置及所属类别信息;5)采用非极大值抑制方法对开关目标识别的位置及所属类别信息进行处理,得到最终的预测框;6)将预测框数据映射到待识别的开关柜图像中,在待识别的开关柜图像中画出预测框并且标出目标所属类别标签。与现有技术相比,本发明具有鲁棒性和泛化性强、收敛快、选择准确等优点。

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