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公开(公告)号：CN112738533A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011579170.1
申请日：2020-12-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 , 广东南方电力通信有限公司
IPC: H04N19/85 , H04N19/177 , H04N19/167 , H04N19/147 , H04N19/17 , G07C1/20 , G06T7/00 , G06T7/194 , G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种机巡图像分区域压缩方法，所述方法包括冗余照片自动筛除，所述冗余照片自动筛除包括如下步骤：对于所输入的给定待检测图像，计算图像哈希值H；将每张图像哈希值跟其它照片哈希值进行比对，若两副图片哈希值差异小于某预设定阈值H0，则判断为重复的照片，筛除其中一副图片，否则判断为不重复照片；对于所输入的给定待检测图像，计算图像清晰度C；将每张图像的清晰度值跟清晰度阈值进行比对，若图像的清晰度值小于某预设定阈值C0则判断该图像为模糊图像，筛除，否则判断为非模糊照片。通过上述方法步骤，自动筛选出航拍图像中连拍图像、未清晰对焦等冗余图像，减轻人员识别工作量。
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公开(公告)号：CN110751619A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910803366.5
申请日：2019-08-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局
Inventor： 李伟性 , 郑武略 , 王朝硕 , 王宁 , 赵航航 , 吴泽辉 , 方苏 , 陈乃添 , 李兴 , 张富春 , 郑晓 , 范敏 , 陈浩 , 张礼昌 , 梁伟昕 , 陈远军 , 丁红涛 , 张蔓
Abstract: 本发明公开了一种绝缘子缺陷检测方法，包括：采集绝缘子整体区域图像样本；构建目标检测的深度卷积网络，以利用深度卷积网络来检测整体绝缘子区域；标注绝缘子区域，并构建语义分割的深度全卷积网络，以将绝缘子前景区域分割出来；计算分割后的前景区域的主分量，旋转图像使绝缘子区域保持水平，然后采用扫描线算法提取缺陷区域。本方法通过采用深度学习来实现大面积绝缘子区域的提取以及绝缘子前景区域的分割，同时利用计算机视觉中的扫描线算法来实现小面积的绝缘子缺陷的提取，从而解决了现有绝缘子检测困难的问题，提升了检测的准确性。
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公开(公告)号：CN103020476B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201210584089.1
申请日：2012-12-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 , 华南理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种高压直流输电线路继电保护动态特性评估方法，包括以下步骤：仿真计算结果数据；提取直流线路保护相关的基础电气量数据；通过构造的特征量功能模块提取保护所需的特征量；形成直流线路保护特征量动态特性曲线；计算直流输电线路保护计算的边界条件；进行直流线路保护评估，得出评估值，包括直流线路保护定值评估、直流输电线路保护整体评估、特定状态保护性能评估和相关因素对保护性能影响评估。采用本发明可大幅提高保护性能评估及研究的工作效率及准确性，具有良好的实际效益。
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公开(公告)号：CN103092699A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310008601.2
申请日：2013-01-10
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提出了云计算环境中资源预分配的方法，详细地分析了模型的设计和实现，通过预测可能的用户请求，帮助IT管理员提前部署各种类型的虚拟机来满足突发的请求；同时针对具体的资源类型，预测可能的物理资源需求，以便提前购买相应的资源。数据采集；数据清洗，过滤掉请求次数少于预定次数的用户的请求；模型训练，基于时间与虚拟机类型的矩阵建立组合预测模型，然后根据时间窗口持续地导入清洗后的数据进行模型训练，直到填满时间窗口，完成模型收敛；数据预测，基于训练好的组合预测模型，对给定时间的资源请求做预测；结果处理，在给定预测时间的前提下，预测结果包括每种虚拟机类型的总需求量、下一周虚拟机的需求量、具体物理资源的需求量。
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公开(公告)号：CN102882193A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210372328.7
申请日：2012-09-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 , 华南理工大学
IPC: H02H7/26
Abstract: 本发明公开了高压直流输电线路行波保护整定方法与系统，其步骤包括，为在仿真程序中搭建的直流系统模型中对高压直流输电线路中的故障进行计算；获取仿真计算结果的数据文件，并提取其中行波保护各特征量的数据；对电压变化率构成的判据进行整定计算以及灵敏度校验；对电压变化量构成的判据进行整定计算以及灵敏度校验；对电流变化量构成的判据进行整定计算以及灵敏度校验。其系统为包括相互连接的仿真数据的管理与处理模块、直流线路行波保护整定计算模块、保护特征量与相关电气量的分析与显示模块和整定书与定值单管理模块；采用本发明可使直流线路行波保护的整定计算具有了统一、适用的方法，形成了统一的、操作性强的计算体系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN204481579U
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201520067855.6
申请日：2015-02-01
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: H02J17/00
Abstract: 一种高压输电线路设备供电电源装置，包括设置在高压输电线路上的取能端以及设置在铁塔上的供电端；所述取能端包括依次连接的电流互感器、整流电路、驱动电路以及激光器，电流互感器套接在高压输电线上；所述供电端包括光电池和蓄电池，光电池与激光器之间通过激光信号进行能量传输，光电池的输出端连接蓄电池的输入端。本实用新型利用电磁感应原理从高压输电线感应获取电能，并以非接触高压电的激光能量输送到铁塔，再用光电池转换为电能，为输电线路上各个设备提供长期稳定的工作电源，不受环境、气候、温度等因素的影响，也不会对高压输电线路构成任何安全影响。
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公开(公告)号：CN115996249B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202211456677.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 , 中国科学院微电子研究所
IPC: H04L67/61 , G06N3/08 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于分级的数据传输方法及装置，其中所述方法包括：获取多个计算节点，以及每个计算节点采集的监测数据；将监测数据输入预先训练获得的目标属性图，获得所述监测数据的数据特征；基于数据特征对监测数据分级，获得两个以上的数据集合；每个数据集合对应于不同的重要级别；基于多个计算节点之间的连接关系，构建通讯网络图；每个计算节点为通讯网络图的网络图节点，多个计算节点之间的连接关系为通讯网络图的边；基于通讯网络图和重要级别，在网络图节点之间传输所述监测数据。本发明提高了输电系统中各个计算节点的数据传输效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN118101725A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410140827.6
申请日：2024-01-31
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司
Inventor： 王宁 , 陈欢 , 文星 , 朱金惟 , 郑武略 , 赵刘琦 , 赵航航 , 黄振林 , 薛鹏程 , 王朝硕 , 袁华璐 , 盛康 , 李学武 , 曾嘉伟 , 冯子焰 , 张鑫 , 阮彦俊 , 张宇恒 , 李少森 , 乔柱桥 , 申晓杰 , 刘洋 , 崔堂山 , 孙诚 , 张朝晖 , 张鹏望 , 郑文坚 , 夏武 , 丁骞 , 高雪飞
IPC: H04L67/125 , H02J13/00 , G06F18/241 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/214 , H04L67/56 , H04L9/40 , G16Y10/35 , H04L67/02 , H04L67/01
Abstract: 本申请涉及电力监测系统领域，公开了一种基于边云协同的电力物联网智能巡检方法，包括在边缘节点处部署自适应数据采集模块；通过自适应数据采集模块收集电力设备的运行数据；边缘节点对采集到的数据进行预处理；采集的数据通过加密通信传输至云端服务器；云端服务器对接收到的数据进行深度分析；云端服务器基于深度分析结果生成巡检任务；云端服务器将巡检任务发送至边缘节点。本发明利用边缘计算和云计算的协同，提升了故障检测的准确率和故障预测的提前时间。通过在边缘节点部署的智能算法，可以快速识别潜在的故障模式，同时云端的大数据分析能够对故障进行深入分析，实现高效精准的故障预测。
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公开(公告)号：CN116704512A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310734588.2
申请日：2023-06-20
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 , 中国科学院微电子研究所
IPC: G06V30/148 , G06V30/19
Abstract: 本发明涉及一种融合语义和视觉信息的仪表识别方法及系统，属于图像识别技术领域，解决了现有在仪表屏幕上距离靠近的多个读数被误判属于同一读数的问题。包括：采集并预处理仪表显示屏的屏幕图像，得到待识别图像；将待识别图像输入字符识别网络，输出各字符框坐标及字符标签；以各字符框对应的字符图像作为节点，构建视觉图和语义图，将各节点的特征向量间的相似度作为视觉图的边权重，将各节点的字符属性间的相似度作为语义图的边权重；融合视觉图和语义图的边权重，构建邻接矩阵；根据特征矩阵、邻接矩阵和字符标签，训练图神经网络，根据训练后的特征矩阵，对字符图像进行分组，按组输出字符标签，得到识别结果。实现了仪表数据的准确识别。
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公开(公告)号：CN115908320A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211449388.4
申请日：2022-11-18
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 , 中国科学院微电子研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V30/19 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种设备异常检测系统、方法及电子设备。该系统包括属性集识别模块，用于根据输入的目标图像数据得到属性信息；数据属性图构建模块，用于根据目标图像数据及其属性信息，得到目标图像数据的属性图；属性辅助特征细化模块，用于在属性图上进行特征聚合，得到目标图像数据的深层特征，并进一步得到带有伪标签的预测目标图线数据；检测模块，用于根据预测目标图线数据进行训练，得到训练后的检测模块。通过对目标图像数据进行深度特征提取，获得质量较高的带有伪标签的预测目标图线数据，高效快速的完成数据标注，还可以为检测模块提供大量的训练样本数据，使得检测模块能保持良好检测性能。
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