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公开(公告)号：CN117994630A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410093965.3
申请日：2024-01-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种应用于输电线路防外破监测系统的一致性教师学习模型，本发明选取MSCOCO和PASCAL VOC数据集作为样本进行全面的实验并设置评估方案，以通用SSOD范式作为基线，使教师模型保持为学生探测器的指数移动平均值，依次将上述数据集中未标记的部分经过弱增强输入至教师模型中以生成伪标记，用伪标记监督学生网络，令相同未标记的样本强烈抖动，同时将少部分已标记的数据输入学生网络以提高学生网络的性能，将学生网络的目标设置为最小化损失，优化SSOD模型中分配不一致、子任务不一致与时间不一致问题，用模型对数据集进行训练，即可得到性能优于当下最先进方法的模型。
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公开(公告)号：CN116667336A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310689660.4
申请日：2023-06-12
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 武汉大学
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , H04L43/08 , H04L41/0631
Abstract: 本申请公开一种台区光伏配电网信息网络节点评估方法，与现有技术相比，包括步骤：建立电力物理‑信息耦合模型；设置信息网的α值；计算信息网节点初始负荷；确定信息网节点容量；攻击信息节点；判断是否出现新的故障节点；若是，则判断其中是否存在开关节点，是则物理电网的相应连接边断开，此时物理电网拓扑发生改变，计算此刻各项评估指标；若否，则循环终止，计算各项评估指标，评估结束。本发明涉及的技术方案，相较于现有技术而言，能够评估出台区光伏配电网信息网络节点的重要程度，降低网络失效风险，对提升电网安全可靠运行具有重大意义。此外，本申请还涉及一种台区光伏配电网信息网络节点评估系统和电子设备，同样具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN116563557A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310437268.0
申请日：2023-04-22
Applicant: 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司
IPC: G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/54 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于域适应网络的电力设备不规则外表面缺陷检测方法，方法首先通过构建包含特征生成器和分类器的域适应架构以增强模型的泛化能力；然后在特征生成器部分增加纹理提取支路，从而提升网络纹理特征感知的能力；并通过添加辅助预测支路的方式，来引导和约束特征提取的过程；其次通过生成器和分类器的对抗学习，得到适用于电力设备不规则外表面缺陷高精度检测模型。本发明具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN117523437B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202311419123.4
申请日：2023-10-30
Applicant: 河南送变电建设有限公司 , 国家电网有限公司 , 南京斯泰恩智慧能源技术有限公司 , 武汉大学
IPC: G06Q10/0635 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种用于变电站近电作业现场实时风险识别方法，包括如下步骤：采集变电站视频图像数据，采用矩形框标注待检测对象制作成训练数据集；进行预训练，并利用混合神经网络对目标检测模型进行改进；引入AFPN特征融合网络，并利用S‑HIoU损失函数计算目标检测任务中预测框与真实框的重叠程度；获得最佳目标检测模型；利用最佳目标检测模型结合预设的现场作业安全区域对视频图像中作业人员的违章风险行为进行实时识别及告警。本发明通过对目标检测模型进行轻量化改进，引入AFPN渐进特征金字塔网络，提高目标算法识别的鲁棒性，更好地适应变电站现场的工作环境。为变电站现场近电作业安全管控提供可靠、高效、便捷的智慧手段。
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公开(公告)号：CN116780768A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310669998.3
申请日：2023-06-07
Applicant: 武汉大学 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本申请公开一种台区光伏配电网设备关键节点识别方法，与现有技术相比，包括步骤：基于配电所设备业务链建立配电所信息网模型；基于配电所信息网模型确定电力系统的配电信息网和物理电网拓扑；确定依存关系，将配电所的临界节点与外部相连；获取配电信息网的节点对于配电信息网的重要度，以及配电信息网的节点对于物理电网的重要度；对和进行加权处理得到节点重要度进行关键节点识别。本发明涉及的技术方案，相较于现有技术而言，更有效地分辨台区光伏配电网设备关键节点，对配电所电力监控系统的通信设备管理和针对性维护具有指导意义。此外，本申请还涉及一种台区光伏配电网设备关键节点识别系统和电子设备，同样具有上述有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115809986A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211341101.6
申请日：2022-10-30
Applicant: 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司 , 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G08B21/02 , G08B29/18 , G06T7/80 , G06T7/70 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/40 , G06N3/082 , G01S13/08 , G01S13/86
Abstract: 本发明涉及一种多传感器融合的输电走廊智能外破检测方法，该方法基于YOLOv3算法，利用深度神经网络模型压缩技术，在尽可能减少精度损失的前提下，大幅度压缩模型体积，大幅减少模型参数量和计算量，加快模型推理速度，确保检测实时性，同时融合毫米波雷达传感器和相机雷达传感器，准确获取图像中目标的深度距离，并以此进行坐标转换，进一步测算出图像目标与电力线之间的距离，并以此作为报警判别条件。本发明能在保证检测精度的前提下有效降低误报率，实现对输电走廊外破实时监测，提高输电走廊在线视频监控质量，保障输电走廊安全，提高电力设备运行安全稳定性。
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公开(公告)号：CN117523437A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311419123.4
申请日：2023-10-30
Applicant: 河南送变电建设有限公司 , 国家电网有限公司 , 南京斯泰恩智慧能源技术有限公司 , 武汉大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种用于变电站近电作业现场实时风险识别方法，包括如下步骤：采集变电站视频图像数据，采用矩形框标注待检测对象制作成训练数据集；进行预训练，并利用混合神经网络对目标检测模型进行改进；引入AFPN特征融合网络，并利用S‑HIoU损失函数计算目标检测任务中预测框与真实框的重叠程度；获得最佳目标检测模型；利用最佳目标检测模型结合预设的现场作业安全区域对视频图像中作业人员的违章风险行为进行实时识别及告警。本发明通过对目标检测模型进行轻量化改进，引入AFPN渐进特征金字塔网络，提高目标算法识别的鲁棒性，更好地适应变电站现场的工作环境。为变电站现场近电作业安全管控提供可靠、高效、便捷的智慧手段。
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公开(公告)号：CN116580177A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310446375.X
申请日：2023-04-23
Applicant: 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种室外场景下指针式表计读数的检测方法，包括如下步骤：(1)通过YOLOv7网络对表计进行目标检测获得仅包含表盘的候选框图像；(2)对上述图像进行霍夫圆检测后裁剪出表盘；(3)对表盘图像进行预处理；(4)根据刻度线特征检测表盘的始末刻度线；(5)采用Suzuki算法进行轮廓提取；(6)提取完轮廓后对图表上的轮廓进行分离并重构表盘二值图，去除阳光阴影、污渍、符号、数字的干扰。本发明通过深度学习、目标检测以及图像处理、检测技术，可以用于电力场景下的表计读数。该方法可以克服阳光带来的阴影、反光和表盘上的污渍对表计读数的影响，节省了人力资源，保障了电力安全。
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公开(公告)号：CN117559418A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311529548.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 国网宁夏电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 武汉大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/27 , G06N3/0442 , H02J3/14
Abstract: 本申请公开一种电力需求侧资源可调潜力预测方法，包括步骤：设置电力用户需求侧负荷的可调潜力评价因子；基于当前场景下电力用户历史负荷数据的特征要素取值生成多元场景特征隶属度计算模型；根据多元场景特征隶属度计算模型计算不同需求响应场景下的特征要素的隶属度；采用K‑means聚类算法对需求响应用户进行聚类；对可调负荷资源群进行二级划分并获取负荷响应序列预测模型；基于负荷响应序列预测模型输出电力需求侧资源可调潜力预测信息，本申请提供的电力需求侧资源可调潜力预测方法可提高电力需求侧资源可调潜力预测的精确性，具有显著的技术效果。此外，本申请还涉及一种电力需求侧资源可调潜力预测系统，同样具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN117220267A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311015215.6
申请日：2023-08-11
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/38 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于电力系统及其自动化技术领域，具体涉及一种基于粒子群算法与最大合格率准则的配电网状态估计方法，包括以下步骤：步骤1、采集待估计系统的节点负荷功率及电压幅值数据；步骤2、给系统定义一个初始状态，并通过潮流计算获得当下状态的节点负荷及电压幅值；步骤3、根据测点评价函数计算当前状态所对应的目标函数值；步骤4、将步骤3中的目标函数值作为粒子群算法的适应度函数并开始寻优；步骤5、将粒子群算法寻优获得的最优状态作为状态估计的结果输出。本发明解决了配电网状态估计中不良数据检测、计算效率低及抗差估计求解难度大的问题，在配电网抗差状态估计方面有良好效果。
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