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公开(公告)号：CN112395558B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202011360948.X
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06F17/18 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及智能配电网数据挖掘处理技术领域，更具体地，涉及一种适用于智能电表历史故障数据的改进型不平衡数据混合采样方法。包括计算特征相关系数，选取重要特征；定各类样本的采样方式及策略；平衡与确定采样后各类样本的数据量。本发明为一种适用于智能电表历史故障数据的改进型不平衡数据混合采样方法，所提方法不但结合智能电表故障数据特征相关系数矩阵，考虑到最大程度保留相关度较强特征的重要信息，而且可以通过设定采样平衡系数实现对采样后各类样本数量的灵活调整，可在样本采样层面减弱各故障类样本量不平衡引起的模型过拟合现象。
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公开(公告)号：CN112381321B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202011360892.8
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明公开了一种基于网格化划分的配电网运行状态感知方法，首先根据电压等级的不同，对配电网分层次进行网格化划分；第一层为高压配电网格，第二层为中压配电网格，第三层为低压配电网格；在此基础上实现对配电网线路、台区、电缆、开关柜等设备的有效分类；并通过网格之间的通信将每一层网格所监测的信息传送到终端系统，通过基于D‑S证据理论的数据融合方法，对各层级网格信息进行融合，实现对配电网各区域的状态感知，为区域配电网的综合判断提供基础。
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公开(公告)号：CN112446429B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011360952.6
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于CGAN的巡检图像数据小样本扩充方法。首先收集巡检图像，判别巡检图像对应的缺陷类型，并进行标注，使用异常检测算法，剔除巡检图像数据集中的异常图像；然后使用传统图像处理算法，对清洗后的巡检图像数据集进行预处理，而后使用巡检图像数据集训练基于卷积神经网络的条件生成对抗网络，得到可生成给定缺陷类型巡检图像数据的CGAN模型；接着使用训练好的CGAN模型的生成器，采样并生成大量巡检图像数据；根据判别器输出的图像真实度，筛选真实度大于给定真实度阈值的生成图像加入巡检图像数据集，得到扩充巡检图像数据集。
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公开(公告)号：CN112557815B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202011360891.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，更具体地，涉及一种基于固定式和移动式巡视图像的配网线路树障识别与故障定位方法。其主要步骤为：(1)获取配网自动化系统的线路开关跳闸记录；(2)根据配网GIS系统关联确定线路开关的地理位置；(3)线路固定摄像头拍摄固定巡视图像进行树障一次识别；(4)无人机搭载移动摄像头拍摄移动巡视图像进行树障二次确认识别；(5)根据识别结果及无人机返回的定位信息确定树障故障位置。利用本发明涉及的图像识别方法，可实现对配网线路的树障进行精准识别，并能快速定位配网树障故障的发生地点，提高线路树障故障抢修效率，大大缩短停电时间。
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公开(公告)号：CN112561129A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011360970.4
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明提供的一种基于配电线路故障信息的抢修物资调配方法，不但可以有效的降低配电线路故障时所需抢修响应时间，通过采用改进K‑means均值聚类融合故障信息对以往配电线路故障进行聚类，面对故障信息时可以迅速作出判别，判断故障类型和呈现所需的抢修人员和物资等；处于故障类型级别大情况下，还可以克服现有粒子群算法存在的权重容易陷入局部最优解问题，提高算法的训练速度，快速求解并提供最优物资调配策略。对于提高区域配电线路故障抢修效率、优化抢修物资调配结构和提高区域供电可靠性具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112381841A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011365138.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明涉及一种动态场景下基于GMS特征匹配的语义SLAM方法，通过语义分割网络对输入图像进行分割，获得各物体掩码，并将将动态物体的掩码部分去除，得到初步的去除动态物体后的图像；对输入图像提取ORB特征点，然后计算描述子；根据运动一致性和语义信息结合的方法检测并剔除动态特征点；通过运动一致性和语义信息结合去除动态的方式，提高了视觉SLAM系统在高动态的环境中运行的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112396593B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202011360902.8
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06T7/00 , G06T7/269 , G06F16/532 , G06F16/583 , G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于关键帧选择和局部特征的闭环检测方法，采用稀疏光流追踪算法KLT选取图像关键帧，在图像特征描述时将局部特征描述符LDB与卷积神经网络提取的全局特征进行结合。通过KLT稀疏光流追踪选择关键帧，无需考虑移动机器人的运动速度，同时能较好的处理转角处的图像，被选取的关键帧更具有代表性。同时，进行关键帧的选取，可以减少匹配过程中的运算速度，提高整个方法的检测速度。
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公开(公告)号：CN112561129B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202011360970.4
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明提供的一种基于配电线路故障信息的抢修物资调配方法，不但可以有效的降低配电线路故障时所需抢修响应时间，通过采用改进K‑means均值聚类融合故障信息对以往配电线路故障进行聚类，面对故障信息时可以迅速作出判别，判断故障类型和呈现所需的抢修人员和物资等；处于故障类型级别大情况下，还可以克服现有粒子群算法存在的权重容易陷入局部最优解问题，提高算法的训练速度，快速求解并提供最优物资调配策略。对于提高区域配电线路故障抢修效率、优化抢修物资调配结构和提高区域供电可靠性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112556719B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202011365143.4
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明涉及一种基于CNN‑EKF的视觉惯性里程计实现方法，先通过卷积神经网络对图像信息进行特征提取，将神经网络输出的相对位姿与惯性传感器的位姿采用基于拓展卡尔曼算法进行融合，最终得到估计出的相对位姿后转换为原始的轨迹。在保障视觉惯性里程计系统的功能前提下，充分发挥深度学习算法的良好优势，并结合多传感器信息，通过卡尔曼滤波算法将神经网络的位姿信息和惯性传感器的位姿信息进行融合，弥补惯性传感器在采集图像信息和惯性位姿信息中存在的不足，进而提升视觉里程计系统鲁棒性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN113312518A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202010120599.8
申请日：2020-02-26
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06F16/901 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于配电网CIM模型的网架结构解析方法、装置及设备，包括：基于配电网CIM模型，获取配电网内的电力设备信息；基于所述电力设备信息和预设逆向解析规则，构建配电网拓扑结构；基于所述配电网拓扑结构、搜索起始节点、分段节点、搜索终止节点和预设正向搜索分段规则，得到所述配电网拓扑结构对应的多个自动化分段；获取所述配电网拓扑结构的主干线，根据所述主干线，将所述自动化分段划分为主干分段和分支分段；将所述分支分段关联的分段统计信息合并至所述分支分段从属的所述主干分段关联的分段统计信息内，得到所述配电网的解析结果。相对于现有技术，本发明提高了网架结构的解析效率和准确性，有利于配电网规划和网架结构的改造。
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