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公开(公告)号：CN107944454B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201711093816.3
申请日：2017-11-08
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网安徽省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
Inventor： 杜振波 , 江翼 , 刘正阳 , 聂德鑫 , 冯振新 , 徐进霞 , 朱诗沁 , 梁明辉 , 程林 , 赵坤 , 张杰 , 刘熙 , 丁国成 , 陈庆涛 , 杨海涛 , 吴兴旺 , 尹睿涵
Abstract: 本发明公布了一种针对变电站的基于机器学习的语义标注方法。其包括对训练视频和测试视频图像进行特征提取，对特征进行聚类，将生成的视觉单词进行关联和量化，机器模型依据特征描述后的视频和图像进行学习，将最优参数下的半监督或弱监督学习方法用于对测试视频、图片进行标注。本发明可实现现场作业标准化和数据规范化，实现现场侧和中心侧的数据和分析算法互享，提高现场侧的数据分析能力，加强现场运维的远程管控和实时技术支持能力。提高现场运维的专业化、智能化水平，提升运检工作效率、设备状态管控能力，强化状态检修和辅助决策。
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公开(公告)号：CN107944454A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711093816.3
申请日：2017-11-08
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网安徽省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
Inventor： 杜振波 , 江翼 , 刘正阳 , 聂德鑫 , 冯振新 , 徐进霞 , 朱诗沁 , 梁明辉 , 程林 , 赵坤 , 张杰 , 刘熙 , 丁国成 , 陈庆涛 , 杨海涛 , 吴兴旺 , 尹睿涵
CPC classification number: G06K9/4671 , G06K9/6256 , G06K9/66 , G06K9/726 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公布了一种针对变电站的基于机器学习的语义标注方法。其包括对训练视频和测试视频图像进行特征提取，对特征进行聚类，将生成的视觉单词进行关联和量化，机器模型依据特征描述后的视频和图像进行学习，将最优参数下的半监督或弱监督学习方法用于对测试视频、图片进行标注。本发明可实现现场作业标准化和数据规范化，实现现场侧和中心侧的数据和分析算法互享，提高现场侧的数据分析能力，加强现场运维的远程管控和实时技术支持能力。提高现场运维的专业化、智能化水平，提升运检工作效率、设备状态管控能力，强化状态检修和辅助决策。
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公开(公告)号：CN107292883A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710653562.X
申请日：2017-08-02
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国家电网公司 , 国网上海市电力公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部特征的PCNN电力故障区域检测方法，该方法以脉冲耦合神经网络(PCNN)同步点火机理为依据，通过对其内部参数适当简化，同时在参数优化配置下结合故障区域和非故障区域邻域边界局部特征，设置PCNN模型迭代结束规则，从而使得模型能自适应迭代获取红外图像故障区域.实验结果表明，针对实际的红外检测图像，本发明方法能够自动高效的识别电气设备故障区域，具有较好的故障区域检测性能。
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公开(公告)号：CN107292883B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201710653562.X
申请日：2017-08-02
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国家电网公司 , 国网上海市电力公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部特征的PCNN电力故障区域检测方法，该方法以脉冲耦合神经网络(PCNN)同步点火机理为依据，通过对其内部参数适当简化，同时在参数优化配置下结合故障区域和非故障区域邻域边界局部特征，设置PCNN模型迭代结束规则，从而使得模型能自适应迭代获取红外图像故障区域.实验结果表明，针对实际的红外检测图像，本发明方法能够自动高效的识别电气设备故障区域，具有较好的故障区域检测性能。
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公开(公告)号：CN107292882B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201710652984.5
申请日：2017-08-02
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国家电网公司 , 国网上海市电力公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Meanshift自适应电气设备故障检测方法，步骤1，获得故障电气设备的红外图像，其中电力故障区域即为红外图像中亮度较高的区域；步骤2，引入基于邻域灰度的权重因子对均值漂移算法进行扩展，获得扩展后的均值漂移模型；步骤3，利用自高向低的聚类阈值分割机制，使扩展后的均值漂移模型能快速地将故障区域进行聚类，实现故障区域的有效提取。本发明提供了一种赋予样本权重的扩展mean shift方法，采用一种自迭代聚类的策略，将区域根据其灰度特性聚集起来，最终得到故障区域完整提取，并提出了一种根据温度差异而自高向低的阈值分割机制，为运维人员在线巡检、数据录入、分析等操作提供方便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107292882A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710652984.5
申请日：2017-08-02
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国家电网公司 , 国网上海市电力公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Meanshift自适应电气设备故障检测方法，步骤1，获得故障电气设备的红外图像，其中电力故障区域即为红外图像中亮度较高的区域；步骤2，引入基于邻域灰度的权重因子对均值漂移算法进行扩展，获得扩展后的均值漂移模型；步骤3，利用自高向低的聚类阈值分割机制，使扩展后的均值漂移模型能快速地将故障区域进行聚类，实现故障区域的有效提取。本发明提供了一种赋予样本权重的扩展mean shift方法，采用一种自迭代聚类的策略，将区域根据其灰度特性聚集起来，最终得到故障区域完整提取，并提出了一种根据温度差异而自高向低的阈值分割机制，为运维人员在线巡检、数据录入、分析等操作提供方便。
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公开(公告)号：CN117972462A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311703724.8
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F18/23213 , G01M13/00 , G06F18/22 , G06F18/15 , G06F17/14
Abstract: 本发明属于电力设备监测技术领域，公开了一种特高压变压器主动预警方法，通过依频点分组提取振动传感器特征信号并做聚类分析，获得每台特高压变压器同一位置振源的振幅波动信息，通过纵向或横向比较，从中找出振幅波动异常的特高压变压器，进行预警处理，该方法能基于较少的前期振动信号样本，高效且准确地找出特高压变压器将发生故障的前期征兆，及时预警，为巡检人员进一步发现并消除隐患提供了科学依据。本发明还提供了存储有特高压变压器主动预警程序的一种非暂态可读记录媒体及包含该媒体的系统，通过处理电路可以调用该程序来执行前述方法，适用于特高压变压器的运维监控工作。
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公开(公告)号：CN107491837A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710702920.1
申请日：2017-08-16
Applicant: 国网湖北省电力公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N7/02 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊算法的居民互动式用电方案设计方法，包括以下步骤：步骤S010，统计居民的用电数据信息，分析居民的用电习惯以及影响居民用电的外界因素；步骤S020，利用模糊算法将居民对智能用电的态度进行评分，由分数分析用户的用电行为与用电习惯；步骤S030，根据居民智能用电的行为与习惯，进一步分析电价在峰谷时的居民用电行为特征；步骤S040，综合居民多维度用电特征，设计居民与电网智能互动式用电方案。本发明大大提高居民积极参与需求响应制度，降低高峰时期用电量同时提高峰谷时期用电，优化了供电侧与需求侧资源合理配置。
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公开(公告)号：CN109542969B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN201811403566.3
申请日：2018-11-23
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种文本类变压器试验数据结构化的系统及方法，其包括应用层、逻辑层和数据存储层，所述应用层用于输入文本类变压器试验数据的结构化需求，所述逻辑层用于根据结构化需求对试验数据进行结构化处理，所述数据存储层包括所述逻辑层对试验数据进行结构化处理时生成的文件结果表和文件模板表，从而将文本数据转换为结构化数据，不仅提高了变压器历史试验数据的利用率，实现变压器状态数据的集成，而且有利于建立完善的变压器运维档案。
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公开(公告)号：CN107271809B
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201710354861.3
申请日：2017-05-18
Applicant: 国家电网公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种面向大数据应用的电力设备状态量动态阈值获取方法，通过广义的横纵向对比为设备状态量分析提供了工程可行的方法，使得计算结果更加贴近实际需求，实现了从设备群体到个体的全面分析及状态量所处状态的准确定位。通过实例的验证表明，该方法相比于现在所用的定阈值分析法更加符合电网精益化运维要求，提高了现场运行数据的可利用率，减小了设备过度维修和维修不足的风险。
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