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[发明专利]一种基于虚拟阵列扩展的变电站声源定位方法及系统-CN202110308374.X在审
发明人：张瑶;罗林根;盛戈皞;王辉;宋辉;钱勇;江秀臣 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G01S5/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于虚拟阵列扩展的变电站声源定位方法，其包括步骤：(1)设置声音传感器均匀平面阵列，以采集K个声音信号，所述声音传感器均匀平面阵列具有M×M个阵元；(2)采用四阶累积量阵列扩展方法对声音传感器均匀平面阵列进行扩展；(3)基于扩展阵列构建空间谱函数；(4)对空间谱函数进行极大值搜索，并基于该极大值获得与其对应的入射方位角和入射俯仰角θ的估计值，以对变电站设备声源进行定位。此外，本发明还公开一种对变电站局部放电信号进行定位的系统，该系统能够用于实施上述的变电站声源定位方法。
一种基于虚拟阵列扩展变电站声源定位方法系统

[发明专利]一种变电站设备异常声源定位方法及系统-CN202110308028.1在审
发明人：张瑶;罗林根;盛戈皞;王辉;宋辉;钱勇;江秀臣 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06F30/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种变电站设备异常声源定位方法，其包括步骤：(1)采集变电站声音信号样本Y＝[y1,y2,…,yn]；(2)建立变电站声音信号样本的似然函数；(3)采用改进的粒子群算法求取变电站声音信号样本的似然函数的最大值，并基于该最大值获得与该最大值所对应的方向角D的估计值，以对变电站设备异常声源进行定位。此外，本发明还公开一种变电站设备异常声源定位系统，其包括：声音传感器阵列，其采集变电站声音信号样本；处理和定位模块，其用于执行本发明所述变电站设备异常声源定位方法中的步骤(2)及步骤(3)，以对变电站设备异常声源进行定位。
一种变电站设备异常声源定位方法系统

[发明专利]基于特征值谱分布模型的配电网动态事件定位方法及系统-CN202010933183.8有效
发明人：周南;罗林根;韩蓓;刘亚东;盛戈皞;宋辉;钱勇;江秀臣 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征值谱分布模型的配电网动态事件定位方法，其包括步骤：(1)采集配电网络的节点电压数据，并进行归一化处理；(2)计算配电网络的电压协方差矩阵；(3)基于电压协方差矩阵构建过度矩阵；(4)计算过度矩阵的协方差矩阵；(5)对配电网动态事件进行定位。此外，本发明还公开了一种基于特征值谱分布模型的配电网动态事件定位系统。
基于特征值分布模型配电网动态事件定位方法系统

[发明专利]基于局部放电光学信号的GIL局部放电源定位方法和系统-CN202010837938.4有效
发明人：臧奕茗;钱勇;王辉;李泽;舒博;盛戈皞;江秀臣 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部放电光学信号的GIL局部放电源定位方法：(1)建立光学定位仿真指纹库：建立与实际GIL尺寸完全相同的仿真模型，并对所述仿真模型的局部放电源进行光学信号仿真，以构建局部放电源的光学定位仿真指纹库；(2)采用光学传感器采集实际GIL发生局部放电时发出的光信号，以得到实际局部放电源所对应的实际局部放电的光学指纹(3)构建PSO‑KELM网络模型；(4)采用PSO‑KELM网络模型将实际局部放电的光学指纹与所述光学定位仿真指纹库中的光学指纹进行匹配，以确定GIL上的实际局部放电源的位置。此外，本发明还公开了一种基于局部放电光学信号的GIL局部放电源定位系统。
基于局部放电光学信号 gil 电源定位方法系统

[发明专利]一种电力铁塔上鸟巢的识别方法及系统-CN201910710454.0在审
发明人：盛戈皞;钱勇;王辉;许永鹏;夏俊杰;张重阳;江秀臣 -专利权人：上海交通大学烟台信息技术研究院;上海交通大学
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力铁塔上鸟巢的识别方法，其包括训练步骤和识别步骤，训练步骤包括：S100：采集电力铁塔二维案例图像；S200：构建卷积神经网络并对其进行训练，以使卷积神经网络进行数据简化处理；S300：构建采用多个限制玻尔兹曼机堆叠形成的深度信念网络，将二维数据降维到含有电力铁塔图像特征的一维数据输入深度信念网络，采用一维数据对深度信念网络进行训练，以使深度信念网络输出识别结果；识别步骤包括：D100：将待识别的电力铁塔二维图像输入经过训练的卷积神经网络，卷积神经网络输出经过数据简化的二维数据；D200：将二维数据降维至一维数据输入经过训练的深度信念网络；D300：深度信念网络输出识别结果。
一种电力铁塔鸟巢识别方法系统

[发明专利]一种直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法及系统-CN201811113943.X有效
发明人：盛戈皞;李喆;许永鹏;黄光磊;钱勇;陈国志;乐彦杰;胡文侃;刘亚东;罗林根;宋辉;江秀臣 -专利权人：上海交通大学;国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法，其包括步骤：(1)采集直流电缆的若干种绝缘缺陷放电模型的局部放电脉冲波形信号；(2)提取局部放电脉冲波形信号的有效信息，以得到训练样本；(3)构建基于受限玻尔兹曼机的深度信念网络，采用训练样本对所述深度信念网络进行无监督训练，以得到网络参数；(4)对所述深度信念网络进行有监督训练，以优化网络参数；(5)将待识别局部放电脉冲波形信号输入经过训练的所述深度信念网络中，以从其输出获得识别结果。此外，本发明还公开了一种直流电缆局部放电缺陷故障的识别系统，包括：信号采集模块、预处理模块以及信号处理模块。直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法及系统准确率高。
一种直流电缆局部放电缺陷故障识别方法系统

[发明专利]直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法、系统及Caffe卷积神经网络-CN201811114341.6有效
发明人：盛戈皞;许永鹏;朱煜峰;李喆;钱勇;陈国志;乐彦杰;胡文侃;刘亚东;罗林根;宋辉;江秀臣 -专利权人：上海交通大学;国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法，包括步骤：(1)采集直流电缆的若干种绝缘缺陷放电模型的q‑Δt‑n局部放电信号图；(2)将q‑Δt‑n局部放电信号图进行归一化处理，以得到训练样本；(3)构建Caffe卷积神经网络；(4)采用训练样本训练Caffe卷积神经网络；(5)将待识别局部放电信号图输入经过训练的Caffe卷积神经网络中，获得识别结果。此外，本发明还公开了用于直流电缆局部放电缺陷故障识别的Caffe卷积神经网络。另外，本发明还公开了直流电缆局部放电缺陷故障的识别系统，包括：信号采集模块、预处理模块以及Caffe卷积神经网络。该识别方法进行直流电缆的故障识别，以保证供电可靠。
直流电缆局部放电缺陷故障识别方法系统 caffe 卷积神经网络

[发明专利]基于类人概念学习的配电网早期故障检测方法-CN201811607507.8有效
发明人：刘亚东;熊思衡;丛子涵;罗林根;江秀臣 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于类人概念学习的配电网早期故障检测方法。利用小波变换分解波形为近似部分和细节部分，其中近似部分称为大致形状基元，细节部分称为畸变基元；根据极值点将畸变基元拆分为谐波、脉冲以及其他畸变三个基元；提取基元的特征以及基元间的时间关系；根据基元的特征以及基元间的时间关系，构造波形的概率分布；根据不同种类波形的概率分布，得到波形的判断结果。本发明将电压、电流波形作为视觉概念的一种，被分解为大致形状和各种畸变，通过计算各个成分的概率分布，可以获得波形整体的概率分布，从而判断波形种类。该方法在需求数据量和准确性上大大优于传统检测。对配电网早期故障的检测处理具有重要意义。
基于概念学习配电网早期故障检测方法

[发明专利]基于注意力机制的BiLSTM模块、变压器状态诊断方法和系统-CN202010861283.4在审
发明人：陈洪岗;王劭菁;任茂鑫;任辰;徐鹏;盛戈皞;宋辉;江秀臣 -专利权人：国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司;上海交通大学
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于变压器状态诊断的基于注意力机制的BiLSTM模块，其包括：输入层，其用于输入表征变压器状态类型的原始数据；特征提取层，所述特征提取层包括若干个不同尺度的BiLSTM层以及融合层，其中各所述BiLSTM层提取所述原始数据中不同尺度的多重特征，并将提取后的多重特征分别输入到所述融合层，融合层将不同尺度的多重特征进行拼接，以形成原始特征矩阵；注意力模块，其对所述原始特征矩阵进行权重参数优化，以得到优化后的特征矩阵；分类层，其基于优化后的特征矩阵，对表征变压器状态的数据进行分类并输出变压器状态类型。此外，本发明还公开了一种变压器状态诊断方法。相应地，本发明还公开了一种变压器状态诊断系统，其用于实施上述诊断方法。
基于注意力机制 bilstm 模块变压器状态诊断方法系统

[发明专利]一种GIL局部放电源定位方法和系统-CN202011021401.7在审
发明人：臧奕茗;钱勇;王辉;李泽;舒博;盛戈皞;江秀臣 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种GIL局部放电源定位方法：(1)建立与实际GIL尺寸相同的仿真模型，构建局部放电仿真指纹库Ψ(2)采用自然邻域差值算法将上述Ψ扩展为ΨNNI(3)用第一采样率采集ΨNNI中仿真指纹，构建大范围低密度指纹库(4)构建纠错输出码‑多层感知器‑支持向量机模型，用上述指纹库对模型的纠错输出码‑多层感知器模块训练，使仿真指纹与局放源的初步位置匹配(5)由初步位置确定采样范围，用大于第一采样率的第二采样率采集采样范围中的仿真指纹，构建小范围高密度指纹库(6)用小范围高密度指纹库对模型中的支持向量机模块进行训练，使仿真指纹与局放源精确匹配(7)将实际GIL局放光学指纹输入到经过训练的模型中，得对应局放源精确位置。
一种 gil 局部电源定位方法系统

[发明专利]一种基于人类概念学的电力设备目标识别方法-CN202010978271.X在审
发明人：刘亚东;严英杰;熊思衡;裴凌;李喆;徐鹏;苏磊;傅晓飞;江秀臣 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人类概念学的电力设备目标识别方法，包括，建立电力设备图像数据集，并对所述电力设备图像中的电力设备进行标注；通过利用标注后的数据集训练神经网络和贝叶斯网络，分别获得识别结果和条件概率；利用所述条件概率计算联合概率；筛选最高联合概率所对应的识别结果作为所述电力设备的识别结果，完成所述电力设备的识别。本发明通过结合Mask R‑CNN和概率图模型，底层使用Mask R‑CNN，顶层使用贝叶斯网络对电力设备图像进行识别训练，使得通过少量的数据样本也能达到很好的识别效果，且成功地提升了Mask R‑CNN模型的性能。
一种基于人类概念电力设备目标识别方法

[发明专利]一种基于子空间扰动的配电网拓扑变化检测方法及系统-CN202010939130.7在审
发明人：罗林根;周南;韩蓓;刘亚东;盛戈皞;宋辉;钱勇;江秀臣 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于子空间扰动的配电网拓扑变化检测方法，其包括步骤：(1)采集配电网络的节点电压数据；(2)计算配电网络的电压协方差矩阵；(3)对所述电压协方差矩阵进行特征分解，将得到的特征值从大到小排列为λ1,λ2,…,λn；(4)基于特征值计算检测标准C1；(5)若检测标准C1落入设定的阈值范围内，则判断配电网络的拓扑无变化，若检测标准C1落入设定的阈值范围外，则判断配电网络的拓扑发生了变化。此外，本发明还公开了一种配电网络拓扑变化检测系统，其包括电压数据采集装置和处理模块，所述配电网络拓扑变化检测系统用于执行本发明上述的配电网络拓扑变化检测方法。
一种基于空间扰动配电网拓扑变化检测方法系统

[发明专利]一种适用于配电房设备故障判断的协同优化方法及系统-CN202010985773.5在审
发明人：许永鹏;严英杰;刘亚东;盛戈皞;江秀臣 -专利权人：上海交通大学烟台信息技术研究院
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于配电房设备故障判断的协同优化方法及系统，包括，利用协同边缘策略对配电室感知终端分别进行多局部放电源及设备异常声音的辨识和定位；结合辨识定位结果初步判断配电室设备故障位置；基于多目标优化策略构建优化模型，依次设定协同优化目标、协同优化变量及协同优化约束条件；利用所述优化模型计算初步判断结果的可行解，获得多组满足所述约束条件的所述可行解并加以比较；选择最优的一组所述可行解作为判断优化结果的最佳解，完成优化。本发明基于融合分析结果与辨识定位结果的整合判断，添加了多目标优化策略的择优对比计算，大幅度提高设备故障判断的准确性，提升了故障设备处理效率，降低维护成本。
一种适用于配电房设备故障判断协同优化方法系统

[发明专利]一种基于大数据平台的变压器运行状态数据采集分析系统和方法-CN202010859232.8在审
发明人：陈洪岗;王劭菁;任茂鑫;任辰;徐鹏;盛戈皞;宋辉;江秀臣 -专利权人：国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司;上海交通大学
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G01R31/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据平台的变压器运行状态数据采集分析系统，其包括：数据采集模块，其采集变压器的实时电量信号数据；远端数据平台，所述数据采集模块将实时电量信号数据传输给远端数据平台，所述远端数据平台具有实时计算引擎和数据库，所述实时计算引擎实时提取实时电量信号数据的特征数据，并将提取结果存储在所述数据库中。此外，本发明还公开了一种基于数据平台的变压器运行状态数据采集分析方法，其由上述的变压器运行状态数据采集分析系统执行。本发明的变压器运行状态数据采集分析系统可以有效采集并分析变压器运行状态数据，从而准确判断变压器的运行状态，其对于变压器的运行维护作用很大，可以产生巨大的经济效益。
一种基于数据平台变压器运行状态采集分析系统方法

[发明专利]基于图像处理和NBIOT低功耗嵌入式智能井盖感知终端-CN202010730088.8在审
发明人：田野;高丽丽;江秀臣;叶琛 -专利权人：上海交通大学烟台信息技术研究院
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明为基于图像处理和NBIOT低功耗嵌入式智能井盖感知终端，包括摄像头、气体传感器、加速度传感器、光照传感器、环境传感器、MCU微控制单元、存储器以及电池；所述MCU微控制单元通过NBIOT信号传输给所述摄像头、所述气体传感器、所述环境传感器、所述光照传感器、所述加速度传感器、所述电池、所述存储器传输定时采集数据指令和定时休眠指令，控制所述摄像头和传感器采集井下数据，通过MCU微控制单元对比上传数据进行异常报警，同时将上传数据进行自动上报。
基于图像处理 nbiot 功耗嵌入式智能井盖感知终端