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公开(公告)号：CN114359949A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111587336.9
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/413 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对电网接线图文字的识别方法，包括：1)收集电网接线图图中文字的图片，对图片进行预处理得到文字图片数据集，并划分为文字图片训练集和文字图片测试集；2)搭建CRNN神经网络模型，分别利用Synthetic Chinese String Dataset和文字图片训练集进行预训练和分层解冻式训练；3)收集识别错误的图片构成错误识别数据集，进一步对CRNN神经网络模型进行训练；4)利用训练好的CRNN神经网络模型，构建针对电网接线图文字的识别模型，对文字图片测试集中的图片进行识别。本发明实现了针对电网接线图文字的高准确率识别，解决了传统文字识别方法对电网接线图文字的识别准确率不高的问题，作为电网接线图识别的重要一环，将有助于提高其运维效率及准确度。
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公开(公告)号：CN119202938A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411199440.4
申请日：2024-08-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/2431 , G01R31/00 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种面向未知混叠场景的两阶段非侵入式负荷检测方法，首先基于特征掩蔽构建轻量化的通用降噪模型以及基于非局部残差收缩模块构建轻量化的鲁棒识别模型，用于提取并识别关键电器特征。通过添加随机噪声构建增强训练集，分别以均方误差和交叉熵损失函数训练两个模型。在测试阶段，采用训练好的模型对未知混叠场景的目标电器进行两阶段的鲁棒识别，在第一阶段，采用训练好的通用降噪模块对波形进行降噪处理，在第二阶段，采用训练好的鲁棒识别模型对降噪后的目标电器的混叠分解波形进行关键特征识别，获得目标电器的预测标签。本发明的设计兼顾了轻量化和鲁棒性，适合边缘部署，显著提升了负荷检测在复杂环境中的性能。
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公开(公告)号：CN114842494A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202111589662.3
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V30/418 , G06V30/19 , G06V10/74 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种自动识别电力系统厂站接线图连接关系的方法，首先在厂站接线图上进行预处理操作，将图元和文字涂白并把边框涂白；然后使用LSD直线检测算法对厂站接线图的直线进行检测，并筛选、分类，并对筛选分类后的直线进行多步骤的合并处理，得到完整的直线。再按照完整直线之间的交点、直线与母线的交点进行切割，得到独立的直线段。接着对所有直线段进行图元或其他直线段端点的匹配，得到初步的连接线列表。对连接线列表采取后处理的操作，包括过滤两个端点连接相同图元的连接线；多次连接线剪枝；将一些连接线重新连接上，最终输出识别出的连接线列表。本发明具有较高的识别准确度与识别速度，解决了厂站接线图人工绘制繁琐易出错的问题。
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公开(公告)号：CN114359948B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111587313.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于重叠滑窗机制与YOLOV4的电网接线图图元识别方法，包括：1)获取电网厂站接线图数据集；2)对接线图分别进行分级预处理；3)进行基于重叠滑窗机制的子图切割，切割中进行标定定位框坐标映射及标定定位框坐标校正，划分训练集与验证集；4)进行YOLOV4模型初始化，用训练、验证集上分别进行模型训练与参数调优，保存最优模型；5)用于接线图识别测试时，加载保存的模型，进行分级预处理与子图切割；6)处理模型对子图的输出，整合并保存输出的图元坐标与分类信息。本发明能够在多种尺寸的接线图，尤其是高分辨率大型接线图中实现图元的准确识别，解决了电气接线图图元识别的实际问题。
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公开(公告)号：CN114547969A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210082592.0
申请日：2022-01-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G01R31/367 , G01R31/392 , G06F119/04 , G06F119/12 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于EMD‑MRVR的多应力下电池寿命预测方法。所述方法包括以下步骤：输入在不同的应力条件下开展试验所获得的可反映电池老化的时序数据及所有应力条件下均适用的统一失效阈值；对输入的时序数据进行预处理；采用经验模态分解将预处理后的时序数据分解为高频内涵模态分量和低频残差分量，通过对残差分量进行拟合，从而获得电池老化经验模型；训练多输出相关向量回归机模型；对训练好的多输出相关向量回归机模型输入新的应力条件，可得到该应力条件下的电池老化经验模型的模型参数，从而得到该应力条件下的电池老化经验模型，进而实现该应力条件下的电池寿命预测，辅助电池生产厂家及维护人员进行生产及维护工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119577634A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411615844.7
申请日：2024-11-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2321 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于立体画像库和双通道加权的用户异常负荷辨识方法，包括：收集用户的负荷数据以及行业标签，对数据清洗后得到负荷数据集，再划分训练、测试数据集；构建用户负荷特性分析模块，统计训练数据集中不同用户之间和不同行业种类之间的不平衡程度，聚类提取用户多时间尺度典型用电曲线和多维度负荷特性指标；将用户负荷特性分析结果与行业标签结合，对各行业用户进行加权，二次聚类提取行业多时间尺度典型用电曲线和多维度负荷特性指标，构建立体画像库；对立体画像库中各行业进行负荷曲线‑特征双通道加权后，对测试数据集中的未知用户进行负荷类型和异常用电行为的辨识。本发明实现了对用户负荷类型和异常用电行为的高准确率辨识。
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公开(公告)号：CN119519117A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411509884.3
申请日：2024-10-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: H02J13/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F16/29 , G06F18/10 , G06F18/2433 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06F18/213 , H02J3/14 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种考虑气象因素影响的家庭灵活性资源联合监测方法，包括：收集真实家庭用电场景中的总线功率数据、各个灵活性资源的单体功率数据以及对应时段的候选气象因素数据并进行预处理，得到干净数据；根据干净数据，计算家庭灵活性资源运行与候选气象因素之间的相关系数，筛选出对灵活性资源运行影响大的关键气象因素，并与总线功率数据合并为多维特征向量；将多维特征向量作为输入及预处理后的单体功率数据作为标签进行模型训练；在实际应用中，将实时采集到的总线功率数据和对应时段的经筛选出的关键气象因素输入到训练好的模型，同时得到多个精确的灵活性资源单体功率数据。本发明可实现在复杂用电场景中多种灵活性资源的精确监测。
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公开(公告)号：CN114842494B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111589662.3
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V30/418 , G06V30/19 , G06V10/74 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种自动识别电力系统厂站接线图连接关系的方法，首先在厂站接线图上进行预处理操作，将图元和文字涂白并把边框涂白；然后使用LSD直线检测算法对厂站接线图的直线进行检测，并筛选、分类，并对筛选分类后的直线进行多步骤的合并处理，得到完整的直线。再按照完整直线之间的交点、直线与母线的交点进行切割，得到独立的直线段。接着对所有直线段进行图元或其他直线段端点的匹配，得到初步的连接线列表。对连接线列表采取后处理的操作，包括过滤两个端点连接相同图元的连接线；多次连接线剪枝；将一些连接线重新连接上，最终输出识别出的连接线列表。本发明具有较高的识别准确度与识别速度，解决了厂站接线图人工绘制繁琐易出错的问题。
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公开(公告)号：CN114359949B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202111587336.9
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/413 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06V30/162 , G06V30/19 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对电网接线图文字的识别方法，包括：1)收集电网接线图图中文字的图片，对图片进行预处理得到文字图片数据集，并划分为文字图片训练集和文字图片测试集；2)搭建CRNN神经网络模型，分别利用Synthetic Chinese String Dataset和文字图片训练集进行预训练和分层解冻式训练；3)收集识别错误的图片构成错误识别数据集，进一步对CRNN神经网络模型进行训练；4)利用训练好的CRNN神经网络模型，构建针对电网接线图文字的识别模型，对文字图片测试集中的图片进行识别。本发明实现了针对电网接线图文字的高准确率识别，解决了传统文字识别方法对电网接线图文字的识别准确率不高的问题，作为电网接线图识别的重要一环，将有助于提高其运维效率及准确度。
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公开(公告)号：CN114359948A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111587313.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于重叠滑窗机制与YOLOV4的电网接线图图元识别方法，包括：1)获取电网厂站接线图数据集；2)对接线图分别进行分级预处理；3)进行基于重叠滑窗机制的子图切割，切割中进行标定定位框坐标映射及标定定位框坐标校正，划分训练集与验证集；4)进行YOLOV4模型初始化，用训练、验证集上分别进行模型训练与参数调优，保存最优模型；5)用于接线图识别测试时，加载保存的模型，进行分级预处理与子图切割；6)处理模型对子图的输出，整合并保存输出的图元坐标与分类信息。本发明能够在多种尺寸的接线图，尤其是高分辨率大型接线图中实现图元的准确识别，解决了电气接线图图元识别的实际问题。
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