公开(公告)号：CN112039073A

公开(公告)日：2020-12-04

申请号：CN202010985773.5

申请日：2020-09-18

Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院

Inventor： 许永鹏 ,  严英杰 ,  刘亚东 ,  盛戈皞 ,  江秀臣

IPC: H02J3/00

Abstract: 本发明公开了一种适用于配电房设备故障判断的协同优化方法及系统，包括，利用协同边缘策略对配电室感知终端分别进行多局部放电源及设备异常声音的辨识和定位；结合辨识定位结果初步判断配电室设备故障位置；基于多目标优化策略构建优化模型，依次设定协同优化目标、协同优化变量及协同优化约束条件；利用所述优化模型计算初步判断结果的可行解，获得多组满足所述约束条件的所述可行解并加以比较；选择最优的一组所述可行解作为判断优化结果的最佳解，完成优化。本发明基于融合分析结果与辨识定位结果的整合判断，添加了多目标优化策略的择优对比计算，大幅度提高设备故障判断的准确性，提升了故障设备处理效率，降低维护成本。

公开(公告)号：CN112039073B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202010985773.5

申请日：2020-09-18

Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院

Inventor： 许永鹏 ,  严英杰 ,  刘亚东 ,  盛戈皞 ,  江秀臣

IPC: H02J3/00

Abstract: 本发明公开了一种适用于配电房设备故障判断的协同优化方法及系统，包括，利用协同边缘策略对配电室感知终端分别进行多局部放电源及设备异常声音的辨识和定位；结合辨识定位结果初步判断配电室设备故障位置；基于多目标优化策略构建优化模型，依次设定协同优化目标、协同优化变量及协同优化约束条件；利用所述优化模型计算初步判断结果的可行解，获得多组满足所述约束条件的所述可行解并加以比较；选择最优的一组所述可行解作为判断优化结果的最佳解，完成优化。本发明基于融合分析结果与辨识定位结果的整合判断，添加了多目标优化策略的择优对比计算，大幅度提高设备故障判断的准确性，提升了故障设备处理效率，降低维护成本。

公开(公告)号：CN112307851A

公开(公告)日：2021-02-02

申请号：CN201910710454.0

申请日：2019-08-02

Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院 ,  上海交通大学

Inventor： 盛戈皞 ,  钱勇 ,  王辉 ,  许永鹏 ,  夏俊杰 ,  张重阳 ,  江秀臣

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种电力铁塔上鸟巢的识别方法，其包括训练步骤和识别步骤，训练步骤包括：S100：采集电力铁塔二维案例图像；S200：构建卷积神经网络并对其进行训练，以使卷积神经网络进行数据简化处理；S300：构建采用多个限制玻尔兹曼机堆叠形成的深度信念网络，将二维数据降维到含有电力铁塔图像特征的一维数据输入深度信念网络，采用一维数据对深度信念网络进行训练，以使深度信念网络输出识别结果；识别步骤包括：D100：将待识别的电力铁塔二维图像输入经过训练的卷积神经网络，卷积神经网络输出经过数据简化的二维数据；D200：将二维数据降维至一维数据输入经过训练的深度信念网络；D300：深度信念网络输出识别结果。