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公开(公告)号：CN114530166A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210112444.9
申请日：2022-01-29
Applicant: 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莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司 , 四川华音盛安科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于背景声纹理的变压器有载分接开关故障诊断方法，包括以下步骤：对原始音频数据进行预处理；使用深度神经网络得到设备声的时频掩膜，并利用时频掩膜分离出纯净设备声音；对分离出来的声音活动使用初分析模型进行故障状态预判断；对判断为故障状态的音频数据区进行音频事件的开始‑结束端点检测，截取出音频事件片段；对检测出的音频事件片段使用再分析模型进行精确识别，得到故障的类型。该方法有利于提高故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN117523442A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311471851.X
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种利用合成样本增强电力业务目标检测精度的方法，包括如下步骤：S1：构建图像视频类电力业务的目标检测模型和有限训练数据；建立基于Faster R‑CNN的目标检测模型，通过目标检测模型合成图像数据，再结合合成图像和真实图像，实现数据增强，得到电力业务的目标检测结果；S2：通过目标检测模型，对单目标数据集进行扩充，生成大型带注释的实例数据集，得到多目标‑图像复合数据集，将其用于目标检测中的深度神经网络；S3：使用合成样本微调目标检测模型，构建真实3D模型的对抗模型，再建立多任务损失函数，设置区块骨干层，进行迭代优化，对基于Faster R‑CNN的目标检测模型进行微调。该方法有利于提高电力业务目标检测精度。
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公开(公告)号：CN115731447A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211420783.X
申请日：2022-11-13
Applicant: 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 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制蒸馏的解压缩图像目标检测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取高质量图像数据集，并将高质量图像数据集通过压缩解压获取对应的解压缩低质量图像数据集;步骤S2:构建目标检测教师网络和目标检测学生网络；步骤S3:基于高质量图像数据集对目标检测教师网络进行训练；步骤S4:基于训练后的目标检测教师网络，加入基于注意力的蒸馏损失训练目标检测学生网络；步骤S5:基于训练后的学生网络对解压缩后的图像进行目标检测。本发明实现从解压缩图像中提取更高质量的图像特征，有效提升了低质量图像的目标检测性能。
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公开(公告)号：CN119182772A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411165938.9
申请日：2024-08-23
Applicant: 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 , 国家电网有限公司
IPC: H04L67/10 , H04L67/125 , H04L67/562
Abstract: 本发明提供了一种面向电池供电的多源数据融合轻量化设计方法，包括云边端协同压缩网络架构，所述云边端协同压缩网络架构由多种类型的传感器节点和边缘代理构成，传感器节点部署在电力设施的各个关键位置，负责采集环境和设备的运行数据；所述传感器节点通过单跳或多跳的方式，将感知到的数据传输至邻近的边缘代理节点；单跳通信通常适用于传感器节点与边缘代理之间距离较近的场景，而在传感器节点分布较广或者环境复杂的情况下，则采用多跳通信模式，将数据通过多个中继节点逐步传递至边缘代理；应用本技术方案可实现在不增加硬件负担的情况下，显著增强输电物联网系统的整体感知能力和数据处理能力。
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公开(公告)号：CN119090961A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411160084.5
申请日：2024-08-22
Applicant: 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 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出一种输电通道异常目标位置估计方法，将两相同型号的摄像头正对设置在相邻两个输电杆塔上，双摄像头将与同一个边缘智能计算终端组网，并在本地完成计算，实现输电通道异常目标位置估计：利用异常目标在两摄像头采集图像差异的比值，在已知两个输电杆塔间距的情况下，以比值和与摄像头距离的唯一对应关系确定异常目标的所在位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118964644A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411102527.5
申请日：2024-08-12
Applicant: 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 , 中国电力科学研究院有限公司 , 福建省亿力信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种面向供电服务指挥的语义大模型内容可控生成方法，包括以下步骤：预先获取知识库文件同时加载知识库文件的文本内容，并对知识库文件的文本内容进行分割，获取问句文本内容；基于Sentence‑BERT句嵌入表征模型的文本向量化方法，计算问句文本内容与知识库文件的文本内容的向量相似度，并存储到向量数据库中；使用混合检索计算问句文本内容与知识库文件的文本内容的综合相关度评分，根据综合相关度评分对向量数据库中对应的向量相似度结果进行排序；对问句文本内容以及知识库文件文本内容检索结果，使用输入‑输出的安全防护模型提高语义大模型安全性；实现面向供电服务指挥的语义大模型内容的可控生成。
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公开(公告)号：CN117875710A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410037813.1
申请日：2024-01-10
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯网络的变电站设备模型安全分析与风险评估方法。首先，基于故障树分析，将设备故障事件建模为故障事件树，并利用可靠性数据估计设备故障率。然后，通过贝叶斯网络建立起设备模型的风险评估模型。该风险评估模型能够考虑设备的故障率、故障事件以及其它相关因素，实现对变电站设备模型的动态风险评估。本发明创造性地将变电站设备模型中物理部件的故障率和故障事件引入风险评估，得到一种新的风险指标层次结构。不仅考虑可靠性指标，还考虑变电站设备模型的本质安全特征，能够定量地呈现动态风险水平。通过将故障率和故障事件与贝叶斯网络相结合，可以更准确地评估设备的风险水平，并提前采取必要的措施来避免事故的发生。
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公开(公告)号：CN117523279A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311474465.6
申请日：2023-11-08
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种电力业务AI算法模型运行指标体系构建方法，包括如下步骤：步骤S1：针对图像、视频类电力业务人工智能算法模型，结合算法模型特性，对模型进行D PATCH攻击；步骤S2：在训练数据中加入构造的对抗样本，破坏原有的训练数据的概率分布，使模型产生分类或聚类错误；步骤S3：基于对抗样本攻击技术，生成模型运行安全性指标，生成复杂运行环境下模型运行稳定性指标，构建电力业务AI算法模型运行指标体系；本发明能够解决现有技术中无法直观体现模型规避攻击的能力和模型安全性的问题，从而为进行相关模型性能的评估提供参考。
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公开(公告)号：CN114241311A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111569577.0
申请日：2021-12-21
Applicant: 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
Abstract: 一种输电线路异物及环境异常状态检测方法。该方法针对输电线路上存在多种悬挂异物、鸟巢等各类可能导致输电线路发生异常的情况，通过在微调的YOLOv4模型上嵌入Coordinate Attention模块，实现了对输电线路异物及异常状态的有效检测，既保证了目标检测的准确，又确保了模型训练测试的速度。模型微调使得网络在针对输电线路异物及异常状态数据集进行检测时更加高效，Coordinate Attention模块的嵌入帮助模型在提取目标特征时更加关注目标特征区域，使得最终输出结果更加精确。
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公开(公告)号：CN114241196A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111569209.6
申请日：2021-12-21
Applicant: 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
Abstract: 一种输电线路金具及绝缘子检测方法。该方法针对输电线路上的金具及绝缘子目标检测，保证输电线路安全稳定运行。通过微调YOLOv4模型并且嵌入CBAM模块，在空间和通道两个层面增强目标特征信息，从而实现了对输电线路金具及绝缘子的有效检测，既保证了目标检测的准确，又确保了模型训练测试的速度。模型微调使得网络在针对输电线路金具及绝缘子数据集进行检测时更加高效，CBAM模块的嵌入帮助模型在提取目标特征时提取到的特征信息更丰富，达到提升最终输出结果准确率的目的。
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