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公开(公告)号：CN119941555A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411997680.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南昌工程学院
Inventor： 邓烨恒 , 邹伟煜 , 潘建庭 , 许斌斌 , 江少镇 , 丛培杰 , 刘福来 , 李子森 , 何梓麟 , 胡劭超 , 丁贵立 , 许志浩 , 肖腾 , 王晗 , 徐派 , 周健 , 熊名政
Abstract: 本发明公开了一种基于图像去噪的压接管检测方法，首先获取压接管的航拍图像，将脉冲耦合神经网络的指数衰减时间常数αT和固有电压常数VT作为改进极光优化算法的初始种群位置进行寻优，获取脉冲耦合神经网络的最优指数衰减时间常数αT和最优固有电压常数VT；训练脉冲耦合神经网络得到压接管检测模型，其次将航拍得到的原始图像输入进训练好的模型之中，从而对原始图像进行去噪处理，最后再将去噪后的图像输入yolov5模型之中进行检测。本发明提出的方法可以显著增强对图像的去噪能力，从而提高yolov5模型对压接管的检测精度。
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公开(公告)号：CN119915890A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411996837.6
申请日：2024-12-31
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南昌工程学院
Inventor： 邓烨恒 , 赵杨宇 , 齐倩 , 张青立 , 邹伟煜 , 许斌斌 , 江少镇 , 丛培杰 , 谢剑翔 , 蔡蒂 , 卢灏 , 胡劭超 , 丁贵立 , 许志浩 , 肖腾 , 王晗 , 徐派 , 周健 , 熊名政
Abstract: 本发明公开了一种基于漏磁信号的压接管检测方法，该方法首先采集压接管的漏磁信号来构造初始样本数据集，对构造完成的初始样本数据集进行归一化处理；将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进信息获取优化算法的初始种群位置进行寻优，获取BP神经网络的最优阈值和最优权重；训练BP神经网络得到压接管检测模型，根据实时采集的漏磁信号用压接管检测模型进行检测。本发明采用改进信息获取优化算法的BP神经网络进行压接管检测，能够实时准确的检测压接管的状态。
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公开(公告)号：CN119919808A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411996489.2
申请日：2024-12-31
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南昌工程学院
Inventor： 邓烨恒 , 齐倩 , 赵杨宇 , 卢启森 , 黄智聪 , 邹树均 , 陈东锐 , 许斌斌 , 江少镇 , 丛培杰 , 谢剑翔 , 蔡蒂 , 丁贵立 , 许志浩 , 肖腾 , 王晗 , 徐派 , 周健 , 熊名政
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种野外复杂背景下的输电线压接管检测系统与方法。该系统由可见光图像采集装置和压接管可见光图像目标检测装置组成。可见光图像采集装置负责采集压接管的可见光图像，并将其输入到压接管可见光图像目标检测装置中。该检测装置内置一种专门针对野外复杂背景下的输电线压接管检测模型，用于精确检测压接管。该检测模型基于YOLO算法的理念，但采用了全新的主干网络、特征融合网络和广域检测头。针对传统网络模型体积大的问题，本发明引入了MCBSC‑C模块和GBSC模块，构建了一个轻量化的主干网络，能够快速提取有效的特征。特征融合网络通过GBSCSPPF模块进行多尺度特征融合，并通过CSA模块集中关注重要的特征图。
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公开(公告)号：CN119535244B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510110435.X
申请日：2025-01-23
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G06N3/006 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种储能电池剩余使用寿命预测方法及系统，该方法通过获取电池容量时间序列数据；采用TVF‑EMD对电池容量时间序列数据进行分解得到本征模态分量；利用改进后的协同群优化算法对时间卷积神经网络模型的卷积核个数和卷积核大小进行优化；对完整的电池容量时间序列数据归一化，将归一化后的数据输入改进协同群优化算法优化后的时间卷积神经网络模型之中进行剩余使用寿命预测。本发明通过改进后的协同群优化算法优化的时间卷积神经网络模型，使其预测具有更高的准确性。
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公开(公告)号：CN119380755A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411962793.5
申请日：2024-12-30
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G10L25/51 , G10L25/03 , G10L25/30 , G06F18/23213 , G06F18/2337 , G06N3/04 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于改进神经网络的变压器故障诊断方法，该方法针对传统变压器故障诊断存在的效率低下和诊断结果主观性强的问题，提出了一种基于改进算法的故障诊断技术。首先对变压器声纹数据进行预处理，通过模糊聚类C均值聚类算法进一步处理预处理后的声纹特征，对声纹特征进行标注并以此获取数据集。接着构建基于改进河马算法优化的神经网络模型，通过河马算法优化神经网络的参数，提高模型的搜索和收敛性能。本发明不仅提升了故障诊断的效率和准确性，还增强了模型的泛化能力，为变压器的维护和故障预防提供了有力的技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119249134A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411784302.2
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G01R31/327 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合声纹信号的开关放电检测方法及系统，方法包括：获取敞式开关的多源数据；对所述声振信号进行预处理，得到声振重构信号，并根据优化后的MCKD算法对所述声振重构信号进行特征提取，得到声振重构信号特征；构建CNN‑LSTM故障辨识模型，并引入注意力机制，将所述声振重构信号特征结合所述电压数据、所述电流数据和所述温度数据输入CNN‑LSTM故障辨识模型中进行特征分类，使用softmax激活函数根据分类后的特征得到故障类型。通过结合卷积神经网络和长短基记忆网络的各自特点，有效的提取声纹信号中存在的缺陷信息，达到对敞式开关状态的准确诊断。
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公开(公告)号：CN118656731B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411066900.6
申请日：2024-08-06
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/006 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的变压器局部放电检测方法，包括：S1：采集变压器历史运行时局部放电的信号数据，根据风险类型对信号数据分别进行标记，以此构建数据集，对数据集进行预处理获取特征数据集；S2：构建概率神经网络模型，导入S1中的特征数据集至概率神经网络模型进行训练，在训练过程中，通过苦鱼算法优化概率神经网络模型的平滑因子，获取最优的平滑因子；S3：采集变压器实时运行时局部放电的信号数据并进行预处理，将其导入训练后的概率神经网络模型进行检测，输出变压器实时的局部放电的风险类型。本发明采用改良的苦鱼算法优化概率神经网络的方法，极大地提高了检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117975040A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410361782.5
申请日：2024-03-28
Applicant: 南昌工程学院 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5的GIS红外图像识别系统与方法，该系统由红外图像采集装置和GIS红外图像目标检测装置组成；红外图像采集装置采集变电站GIS红外图像，并输入至GIS红外图像目标检测装置；GIS红外图像目标检测装置内含基于改进YOLOv5的GIS红外图像识别模型，用于GIS类别检测；所述基于改进YOLOv5的GIS红外图像识别模型是在YOLOv5的基础上，引入GhostNet网络和SimAM模块进行改进。本发明可实现对于变电站复杂环境下的GIS识别，识别精度高且速度快。
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公开(公告)号：CN112085037B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010996963.7
申请日：2020-09-21
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电设备红外热故障特征提取及数字化表达方法，具体属于电力设备状态检测和故障诊断领域。该方法在对变电设备红外故障图像进行预处理的情况下，一方面通过提取变电设备的热点温度、热点温差、发热面积来表达出三相设备的故障等级；另一方面通过提取变电设备的位置信息来定位故障位置，从而实现故障类型的表达。并将四个特征量与故障等级标签利用向量的形式表示出来，不仅实现了变电设备的热故障特征数字化表达，也还为后续利用深度学习网络识别故障提供训练数据库。
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公开(公告)号：CN117471234A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311414519.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 国家电投集团福建建宁电力有限公司 , 南昌工程学院
IPC: G01R31/08 , G06F18/10 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电缆集电线路故障定位方法，采集行波信号后，进行滤波去噪处理，并通过故障前后一周波的波形计算出故障暂态行波，然后对暂态行波进行相模变换，使之去耦合；故障暂态行波通过小波变换生成合适分辨率的小波系数二维图，并以此作为蜣螂优化的卷积神经网络的训练样本；搭建蜣螂优化的卷积神经网络，并用训练样本数据对其进行训练；最后，将实际故障信号经过相同的信号处理方式，以此作为测试样本并输入完成训练的蜣螂优化的卷积神经网络实现电缆集电线路故障测距。本发明通过蜣螂优化算法优化的卷积神经网络，可较好地对电缆行波信号进行故障分析。
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