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公开(公告)号:CN109376749B
公开(公告)日:2021-03-19
申请号:CN201810495979.2
申请日:2018-05-22
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的输变电设备红外图像温宽范围识别方法,所述方法包括:S1、截取红外图像待处理区域;S2、利用RPCA算法优化后续待提取数字区域;S3、对待提取数字区域做膨胀处理,形成连通区域,提取权重最高的连通区域;S4、通过二值化操作进行单独数字区域分割;S5、利用样本数据进行深度学习,并根据训练模型和分类器对分割后的数字区域进行识别;S6、合并识别结果。本发明解决了现有技术中由于图层信息缺失影响对设备故障的分析和诊断问题,实现对图层信息缺失的图像进行信息识别,提高准确度,方便对输变电设备进行故障分析和诊断。
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公开(公告)号:CN107918941B
公开(公告)日:2020-10-13
申请号:CN201711057539.0
申请日:2017-11-01
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: G06T7/90 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06T5/00 , G08B13/196
Abstract: 本发明公开了一种用于输电通道外破防护的可视化监测系统及方法,系统包括多个监测模块和控制中心,监测模块均包括电源模块、声光告警模块、图像监测模块、主控制系统和通信模块,图像监测模块检测铁塔两侧线路通道的图像,并将图像传输给主控制系统;主控制系统采用基于Haar特征密度图的图像匹配方法进行隐患检测,当检测出存在隐患时,通知声光告警模块进行告警;本发明采用Haar特征密度图滤波,能够有效的去除由于微小扰动所引起的匹配失败的离散像素点,在保证大块连通域本身没有损失的同时,还能够很好的保留其内部及周围的离散点,与像素图像进行匹配。
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公开(公告)号:CN107895365B
公开(公告)日:2020-08-18
申请号:CN201711057855.8
申请日:2017-11-01
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种输电通道外破防护的图像匹配方法及监测系统,系统包括多个监测模块和控制中心,监测模块均包括电源模块、声光告警模块、图像监测模块、主控制系统和通信模块,图像监测模块检测铁塔两侧线路通道的图像,并将图像传输给主控制系统;主控制系统采用基于Haar特征密度图的图像匹配方法进行隐患检测,当检测出存在隐患时,通知声光告警模块进行告警;本发明采用Haar特征密度图滤波,能够有效的去除由于微小扰动所引起的匹配失败的离散像素点,在保证大块连通域本身没有损失的同时,还能够很好的保留其内部及周围的离散点,与像素图像进行匹配。
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公开(公告)号:CN105868770B
公开(公告)日:2019-09-10
申请号:CN201610168812.6
申请日:2016-03-23
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于非监督学习模型的高压断路器故障诊断方法,包括:获取高压断路器分合闸过程中线圈电流波形并根据该波形获得高压断路器的状态参数;对高压断路器的振动信号进行采样,选择其时间节点t;将高压断路器故障分类并进行编号,作为故障模型辨识系统的输出,将线圈电流、振动信号和时间节点为故障模型辨识系统的输入;将降噪自解码算法作为典型的非监督学习模型,对模型进行训练,采用SVM结构,由降噪自编码算法得到的损失函数,得到断路器故障的回归表达式;根据断路器故障的回归表达式,得到发生故障时的线圈电流数据与故障类型的对应关系,再通过待判定的故障数据来判定故障类型。本发明这种训练优化的过程可以避免局部最优解。
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公开(公告)号:CN105445579B
公开(公告)日:2018-06-22
申请号:CN201510790660.9
申请日:2015-11-17
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东中实易通集团有限公司 , 国家电网公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了多尺度时序分析的油色谱在线监测数据可视化系统及方法,系统包括:数据采集服务器,将油色谱在线监测装置采集的被检测设备的数据传输至HBase客户机,HBase客户机将数据存储在相应的分布式存储服务器上;数据展示客户机,接收用户的交互操作并将交互操作转换数据请求指令,应用服务器接收数据展示客户机的数据请求,并将数据请求发送至HBase客户机;HBase客户机,根据数据请求从相应的分布式存储服务器上读取数据,并将数据返回至应用服务器;应用服务器,将读取的数据传递给数据展示客户机;数据展示客户机最终显示出最终的数据展示界面。本发明减少了数据畸变对数据分析的影响,便于从多层级多尺度分析数据规律。
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公开(公告)号:CN108088916A
公开(公告)日:2018-05-29
申请号:CN201711269974.X
申请日:2017-12-05
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国家电网公司
CPC classification number: G01N30/00 , G01N33/28 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种油中溶解气体在线监测数据质量的提升方法及系统,方法包括步骤:S1,获取变压器的油中溶解气体含量的在线监测数据;S2,去除在线监测数据中的异常值,并使用空值代替;S3,利用三次样条插值法对空值进行补全;S4,利用3σ法则判别在线监测数据中的奇异值并使用众数进行代替;S5,利用低通滤波器进行平滑处理来去除在线监测数据中的随机噪声及白噪声;S6,输出经过S1至S5进行数据质量提升之后的数据。系统包括获取单元、替换单元、补缺单元、剔除单元、平滑单元和输出单元。本发明通过对原始的在线监测数据进行数据补缺、奇异值剔除、数据平滑处理,使得处理后的数据更能够表征实际的油中溶解气体含量变化趋势。
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公开(公告)号:CN107833212A
公开(公告)日:2018-03-23
申请号:CN201711057852.4
申请日:2017-11-01
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种提高输电线路通道隐患检测准确率的图像匹配方法,对图像进行灰度变换,提取特征点,利用匹配算法对特征点进行初步匹配,利用基于网格的运动统计消除其中的错误匹配,形成最终的匹配结果,对相邻图像进行查分处理。本发明实现了输电线路通道内前后图像之间、图像与模型之间进行快速匹配。
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公开(公告)号:CN107832457A
公开(公告)日:2018-03-23
申请号:CN201711192266.0
申请日:2017-11-24
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于TextRank算法的输变电设备缺陷词库建立方法及系统,包括:把给定的输变电设备缺陷文本T按照完整句子进行分割;对于任何一个子句子,进行分词处理和词性标注处理;构建候选关键词图;采用共现关系构造任两个节点之间的边;采用TextRank算法对传播各节点的权重进行迭代,得到每个节点的权重分值;对各节点权重分值进行倒序排序,从而得到最重要的T个单词,构建缺陷词库。本发明有益效果:本发明针对输变电的缺陷数据,通过TextRank算法进行关键词的提取,从而建立输变电设备缺陷的关键词词库,帮助后续的研究。
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公开(公告)号:CN104502725B
公开(公告)日:2017-12-08
申请号:CN201410677156.3
申请日:2014-11-21
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了接地电阻测量仪终端数据采集系统及方法,包括PMP移动终端,所述PMP移动终端与至少一个接地电阻测量仪相连接,PMP移动终端将采集的信息通过无线网络模块连接生产管理系统;实现接地电阻测量试验数据的自动采集,减少接地电阻测量试验过程中的人为干预机会,减少了因人为干预所造成的数据错误率,降低了接地电阻测量试验工作量。规范了接地电阻测量试验步骤,将接地电阻测量试验现场工作进行标准化管理。接地电阻测量试验数据加密,避免了数据传输过程中的信息外泄。
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公开(公告)号:CN106777141A
公开(公告)日:2017-05-31
申请号:CN201611177776.6
申请日:2016-12-19
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 山东鲁能软件技术有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06F16/168 , G06F16/182 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种融合多源异构电网数据的获取和分布式存储方法,包括以下步骤:依据各个业务系统数据特点建立接口协议并建立电网运行环境及设备数据模型规范;配置各业务系统的数据接入策略、配置数据校验规则;监控实时接入应用运行过程中产生的信息,对于监控到的故障信息,对故障期间丢失的数据进行数据补录;建立实时消息队列、数据广播和缓存电网运行数据的格式规范,把解析的在线监测数据、运行数据、雷电数据和气象数据进行广播到并存储到缓存消息队列上,按周期写入Hadoop分布式存储文件;将接入的数据和监控数据进行可视化展示。本发明创建了电网运行环境及设备数据模型规范,为统一电网系统数据建模奠定了基础。
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