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公开(公告)号：CN112116568B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202010950511.5
申请日：2020-09-10
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种图像质量评价方法、装置及存储介质，该方法包括：获取多张标准图像，并对标准图像施加失真处理，得到多张失真图像；采用全参考图像质量评价方法对每张失真图像进行评价，得到每张失真图像的评价分数，根据所有的失真图像的评价分数，得到评分向量空间；提取每张失真图像的结构特征、纹理特征和曝光度，得到每张图像的特征向量，根据所有的失真图像的特征向量，得到图像特征向量空间；采用支持向量回归建立评分向量空间与图像特征向量空间的函数关系，得到图像质量评价模型；输入待评价图像，利用图像质量评价模型得到待评价图像的质量分数。本发明可以快速、准确地评价图像质量。
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公开(公告)号：CN112116567B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202010945959.8
申请日：2020-09-10
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种无参考图像质量评价方法、装置及存储介质，该方法包括：获取已标识有标签的待评价图像，将所述待评价图像进行归一化处理；将归一化处理后的图像划分为预设大小的若干块图像块，并将待评价图像的标签作为每块图像块的标签；将每块图像块输入预设的基于多任务学习的网络模型，得到每个图像块的预测质量分数；其中，所述基于多任务学习的网络模型的目标函数是欧几里得损失函数最小化；计算所有图像块的预测质量分数的平均值，作为所述待评价图像的最终质量分数。本发明基于深度学习方法预测图像的质量分数，避免图像质量过低影响后续处理算法的准确性。
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公开(公告)号：CN116523493A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310310452.9
申请日：2023-03-28
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Inventor： 王勇 , 王红斌 , 黄青丹 , 许中 , 陈义龙 , 彭和平 , 郑欣 , 顾大德 , 孔令明 , 崔屹平 , 刘俊翔 , 张一荻 , 罗思敏 , 周凯 , 徐硕 , 范旭娟 , 杨珏 , 陈俊 , 陈雁 , 张显聪
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F16/906 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种配电网运行维护辅助决策分析方法、系统及存储介质，所述方法包括：根据配电网采集数据与配电网综合评价指标体系构建配电网数据与配电网综合评价指标体系相关联的数据库；根据配电网采集数据建立仿真模型，对微电网系统中的各种供热、供电、储能单元的数据及单元级控制器进行单元级建模；基于数据库，利用仿真模型对配电网采集数据进行数据分析，选择至少一个维度进行分析，获得该维度下的电网特征评价数据，将电网特征评价数据与配电网综合评价指标体系的相应指标阈值进行比对，若超过指标阈值则存在故障，否则表示运行正常。本发明提供的方法通过仿真模型对数据进行各种维度的分析，获得全面、有效的故障诊断，具有较强实用性。
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公开(公告)号：CN114359619A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111456451.2
申请日：2021-12-01
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及电网缺陷检测技术领域，公开了一种基于增量学习的电网缺陷检测方法，包括在采集得到的图像当中，在存在缺陷的图像上标注出缺陷信息，以便于从采集得到的图像当中筛选出缺陷图像，对缺陷图像进行处理制作出目标检测数据集；构建目标检测网络，且将目标检测数据集划分为训练数据集与测试数据集；对测试数据集进行处理，制作分类数据集；基于分类数据集构建适应增量学习的图像分类模型；组合目标检测网络模型和适应增量学习的图像分类模型；基于增量学习的电网缺陷检测方法可以对已训练好的目标检测模型进行改动，使得网络模型能够学习新增缺陷数据中所蕴涵的特征。
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公开(公告)号：CN112579711B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202011584448.4
申请日：2020-12-28
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种不平衡数据的分类方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：获取不平衡数据集，通过SVM算法计算不平衡数据集的支持向量集合，计算多数类集合中的每一个样本到支持向量集合中的每一个支持向量的第一距离，根据第一距离计算样本位置统计量，根据样本位置统计量计算类位统计量，根据类位统计量类位统计量对多数类集合进行下采样，获得下采样后的多数类集合。本发明提供的一种不平衡数据的分类方法、装置、存储介质及设备，利用数据样本与支持向量的距离度量数据样本的局部密度信息，从分布上考虑数据的不平衡程度，提高不平衡数据分类的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112579711A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011584448.4
申请日：2020-12-28
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种不平衡数据的分类方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：获取不平衡数据集，通过SVM算法计算不平衡数据集的支持向量集合，计算多数类集合中的每一个样本到支持向量集合中的每一个支持向量的第一距离，根据第一距离计算样本位置统计量，根据样本位置统计量计算类位统计量，根据类位统计量类位统计量对多数类集合进行下采样，获得下采样后的多数类集合。本发明提供的一种不平衡数据的分类方法、装置、存储介质及设备，利用数据样本与支持向量的距离度量数据样本的局部密度信息，从分布上考虑数据的不平衡程度，提高不平衡数据分类的准确率。
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公开(公告)号：CN112116568A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010950511.5
申请日：2020-09-10
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种图像质量评价方法、装置及存储介质，该方法包括：获取多张标准图像，并对标准图像施加失真处理，得到多张失真图像；采用全参考图像质量评价方法对每张失真图像进行评价，得到每张失真图像的评价分数，根据所有的失真图像的评价分数，得到评分向量空间；提取每张失真图像的结构特征、纹理特征和曝光度，得到每张图像的特征向量，根据所有的失真图像的特征向量，得到图像特征向量空间；采用支持向量回归建立评分向量空间与图像特征向量空间的函数关系，得到图像质量评价模型；输入待评价图像，利用图像质量评价模型得到待评价图像的质量分数。本发明可以快速、准确地评价图像质量。
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公开(公告)号：CN112116567A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010945959.8
申请日：2020-09-10
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种无参考图像质量评价方法、装置及存储介质，该方法包括：获取已标识有标签的待评价图像，将所述待评价图像进行归一化处理；将归一化处理后的图像划分为预设大小的若干块图像块，并将待评价图像的标签作为每块图像块的标签；将每块图像块输入预设的基于多任务学习的网络模型，得到每个图像块的预测质量分数；其中，所述基于多任务学习的网络模型的目标函数是欧几里得损失函数最小化；计算所有图像块的预测质量分数的平均值，作为所述待评价图像的最终质量分数。本发明基于深度学习方法预测图像的质量分数，避免图像质量过低影响后续处理算法的准确性。
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公开(公告)号：CN112018808B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202010810015.X
申请日：2020-08-12
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种基于多逆变器通信的光伏电压协同控制方法，能够有效解决光伏接入点电压升高问题，原理简单，具体方案包括：通过采集各光伏接入点的电压、电流、功率参数，并将数据发送至馈线首端的分布式光伏过压减容装置(该装置可以自动调节多个逆变器的有功及无功输出)，过压减容装置根据设置的目标函数及约束条件，通过粒子群优化算法计算出所需各光伏逆变器输出的无功功率及有功功率，并生成指令发送至各光伏逆变器，随后逆变器根据指令输出无功，必要时削弱有功，以实现接入点调压目标。本发明实施例通过协调控制多个逆变器的剩余容量来输出无功功率调节电压，可以作为解决光伏接入点电压升高问题的产品研制依据。
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公开(公告)号：CN112419268A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011322962.0
申请日：2020-11-23
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明涉及计算机图像分类技术领域，公开了一种输电线路图像缺陷检测方法、装置、设备及介质，通过获取输电线路图像的样本集，对所述样本集进行预处理，并将经过预处理后的样本集分为训练集、验证集和测试集，然后构建双通道CNN图像分类模型，将所述训练集和所述验证集输入到所述双通道CNN图像分类模型中进行训练，得到训练好的双通道CNN图像分类模型，最后将所述测试集输入到所述训练好的双通道CNN图像分类模型中，对所述测试集中的每一个图像进行检测，获得所述图像的缺陷检测结果。能够对输电线路图像的缺陷进行准确检测，进一步提高对输电线路图像的缺陷进行分类的准确率，从而能够及时发现并处理输电线路的故障，减少不必要的经济损失。
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