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公开(公告)号：CN109636209B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201811554372.3
申请日：2018-12-18
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国网经济技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于大数据分析的智能隔离断路器对电网影响的在线风险评估方法，结合智能隔离断路器内部各组成部分数据、当前电网运行状态数据、电网风险数据、环境数据得到智能隔离断路器的马尔科夫瞬时状态概率模型，构造状态分布曲线，采用拉丁超立方算法对状态概率模型抽样获得智能隔离断路器的状态，并采用Cholesky分解对矩阵重新排列，降低初始采样的相关性。使用以切负荷最小为目标函数的OPF算法，计算发生故障后切负荷的最小值以及风险指标。针对智能隔离断路器内部发生不同故障，通过计算灵敏度得到不同部件故障对电网风险程度影响的大小，为差异性运维提供参考。
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公开(公告)号：CN107133960A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710267789.0
申请日：2017-04-21
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G06T7/13 , G06N3/08 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的图像裂缝分割方法，包括：将原始图像输入深层卷积神经网络，经卷积、池化和激活层学习特征，获得特征图；对特征图进行上采样得到与原始图像大小相同的特征图；对与原始图像大小相同的特征图进行softmax预测，获得对应位置所属类别，从而实现裂缝区域分割。本发明可学习由低到高的多层次特征，可快速实现高精度的裂缝区域分割，尤其适用于桥梁结构裂缝检测。
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公开(公告)号：CN108021676A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711284603.9
申请日：2017-12-07
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河南省电力公司许昌供电公司
Inventor： 李劲彬 , 夏天 , 陈隽 , 方华亮 , 黄硕 , 王海鸣 , 胡傲 , 宋璇坤 , 韩柳 , 谷松林 , 张籍 , 王成智 , 全江涛 , 白尧 , 段中平 , 冯英 , 李德阁 , 刘亚辉
Abstract: 本发明公开了一种集成式隔离断路器缺陷库评估的数据重构方法，将传统断路器与集成式隔离断路器各部件进行对比，通过对比分析得到两者相同的部件和不同的部件，对于相同的部件，直接将传统变电站中的缺陷数据写入集成式隔离断路器缺陷库，对于不同的部件，分析集成式隔离断路器这些部件的改进点，剔除由改进消除的缺陷数据，将其余的缺陷数据写入集成式隔离断路器缺陷库。考虑集成式隔离断路器的整体改进优势，将得到缺陷数据进行优化，得到更接近实际情况的集成式隔离断路器缺陷库。经过本发明的数据重构后，数据偏离较小，所得集成式隔离断路器缺陷库更加接近实际情况，解决集成式隔离断路器数据不足问题。
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公开(公告)号：CN106846393B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201710052805.4
申请日：2017-01-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/536
Abstract: 本发明公开了一种基于全局搜索的灭点提取方法及系统，包括步骤：S1基于等效球面构建影像的极坐标格网；S2更新极坐标格网值；S3基于两条直线段组成的最小解算集合和灭点的正交特性，获得所有可能的灭点假设；S4基于极坐标格网值对所有可能的灭点假设进行验证，选取最为精确的灭点假设作为灭点提取结果。本发明在只存在1、2或3个灭点的场景均能稳定提取灭点，具有鲁棒性；实现简单，时间复杂度较小，且各步骤均适合并行处理，具有实时性；采用密集采样和全局搜索寻找最优的方法提取灭点，理论上具有全局最优性。
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公开(公告)号：CN105957111A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610269941.4
申请日：2016-04-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/40
Abstract: 一种序列遥感影像的色调一致性校正方法及系统，包括将彩色的序列影像从RGB颜色空间转到Lαβ颜色空间，进行色调传递预处理，亮度通道的全局增益补偿；颜色通道的直方图映射，在颜色通道α和β分别独立地对影像灰度作调整；将所有影像从Lαβ颜色空间转至RGB颜色空间，输出并保存处理结果。本发明利用相邻影像间重叠区域的色调对应关系，能有效地抑制或消除影像间存在的亮度和颜色差异；能够很大程度减少由于通道间相关性带来的图像失真，采取搜索最大一致图像子集的方式自动选取参考颜色，避免了人工选取标准参考颜色的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107909291A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711286804.2
申请日：2017-12-07
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河南省电力公司许昌供电公司
Inventor： 夏天 , 李劲彬 , 陈隽 , 方华亮 , 黄硕 , 王海鸣 , 胡傲 , 宋璇坤 , 韩柳 , 谷松林 , 冯腾 , 王成智 , 全江涛 , 张宇 , 段中平 , 冯英 , 兰剑 , 刘亚辉
Abstract: 本发明公开了一种基于多场景的含集成式隔离断路器电网风险评估方法，本方法是在通过多场景技术得到集成式隔离断路器不同运行状态多场景的基础上，分别对场景进行风险分析。对于静态大概率场景，通过损失负荷量、负荷中断情况、集成式隔离断路器替换或维修费用等来计算风险。对于动态小概率场景，在计算了相应的风险指标基础上，还结合了实时运行数据，分析了场景概率性变化对风险的影响，保证了小概率场景风险评估的准确性。有如下优点：对经过多场景技术处理后的集成式隔离断路器多场景进行了风险分析，针对小概率场景，分析了场景概率性变化对风险的影响。
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公开(公告)号：CN107506763A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710792262.X
申请日：2017-09-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的多尺度车牌精准定位方法，首先构建卷积神经网络对输入图像进行特征提取，然后基于多尺度特征对输入图像中可能包含车牌的区域位置进行提取，最后基于多尺度特征对真正的车牌区域进行识别和精准定位。本发明使用卷积神经网络提取图像特征，识别效果好；对具有不同语义性和分辨率的特征进行了融合，对不同尺度的车牌都具有良好的识别能力；直接对车牌的角点进行预测和推断，构造出能精确覆盖车牌实际区域的四边形，定位精度高。
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公开(公告)号：CN108021676B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201711284603.9
申请日：2017-12-07
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河南省电力公司许昌供电公司
Inventor： 李劲彬 , 夏天 , 陈隽 , 方华亮 , 黄硕 , 王海鸣 , 胡傲 , 宋璇坤 , 韩柳 , 谷松林 , 张籍 , 王成智 , 全江涛 , 白尧 , 段中平 , 冯英 , 李德阁 , 刘亚辉
IPC: G06F16/215 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种集成式隔离断路器缺陷库评估的数据重构方法，将传统断路器与集成式隔离断路器各部件进行对比，通过对比分析得到两者相同的部件和不同的部件，对于相同的部件，直接将传统变电站中的缺陷数据写入集成式隔离断路器缺陷库，对于不同的部件，分析集成式隔离断路器这些部件的改进点，剔除由改进消除的缺陷数据，将其余的缺陷数据写入集成式隔离断路器缺陷库。考虑集成式隔离断路器的整体改进优势，将得到缺陷数据进行优化，得到更接近实际情况的集成式隔离断路器缺陷库。经过本发明的数据重构后，数据偏离较小，所得集成式隔离断路器缺陷库更加接近实际情况，解决集成式隔离断路器数据不足问题。
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公开(公告)号：CN107506763B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201710792262.X
申请日：2017-09-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的多尺度车牌精准定位方法，首先构建卷积神经网络对输入图像进行特征提取，然后基于多尺度特征对输入图像中可能包含车牌的区域位置进行提取，最后基于多尺度特征对真正的车牌区域进行识别和精准定位。本发明使用卷积神经网络提取图像特征，识别效果好；对具有不同语义性和分辨率的特征进行了融合，对不同尺度的车牌都具有良好的识别能力；直接对车牌的角点进行预测和推断，构造出能精确覆盖车牌实际区域的四边形，定位精度高。
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公开(公告)号：CN109636209A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811554372.3
申请日：2018-12-18
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国网经济技术研究院有限公司
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于大数据分析的智能隔离断路器对电网影响的在线风险评估方法，结合智能隔离断路器内部各组成部分数据、当前电网运行状态数据、电网风险数据、环境数据得到智能隔离断路器的马尔科夫瞬时状态概率模型，构造状态分布曲线，采用拉丁超立方算法对状态概率模型抽样获得智能隔离断路器的状态，并采用Cholesky分解对矩阵重新排列，降低初始采样的相关性。使用以切负荷最小为目标函数的OPF算法，计算发生故障后切负荷的最小值以及风险指标。针对智能隔离断路器内部发生不同故障，通过计算灵敏度得到不同部件故障对电网风险程度影响的大小，为差异性运维提供参考。
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