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基于机器视觉的智能电表外观缺陷检测系统设计被引量：19: 1; 作者梁伟建洪涛 +2 位作者林笃盛卢玉凤邓辉善《电测与仪表》北大核心 2013年第10期64-68,共5页; 针对智能电表外观缺陷检测人工方法自动化程度低、劳动强度大、检测效率不高等问题,结合智能电表外观,设计了基于机器视觉的智能电表外观缺陷检测系统。系统选用高清相机、计算机和PLC控制器等搭建硬件平台,采用LabVIEW编写系统程序,提... 展开更多; 关键词机器视觉缺陷检测智能电表 OCR技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

智能电能表内置负荷开关故障分析与测试研究被引量：4: 2; 作者李莉李帆 +1 位作者丁黎汪旭祥《电测与仪表》北大核心 2016年第S1期38-42,共5页; 该文针对入网运行后出现内置负荷开关故障的智能电能表进行测试分析,详述了产生负荷开关运行故障的原因主要包括现场复杂运行环境影响、负荷开关质量问题、内部控制电路设计缺陷,并提出了针对智能电能表内置负荷开关故障的检测方法,指... 展开更多; 关键词智能电能表内置负荷开关运行故障检测分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于鉴别性粒度自适应设定和衰退掩码的智能电表可视故障分类方法被引量：3: 3; 作者黄旭高欣 +3 位作者李保丰翟峰秦煜梁晓兵《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期4755-4764,共10页; 实现智能电表可视故障的精准检测,对电网计量现场的高效运维至关重要。不同故障电表的布局结构高度相似,其特征呈现类间方差小的特点,细粒度图像分类方法是此条件下挖掘鉴别性特征的有效手段。在目前主流研究中,混淆拼图机制引导模型学... 展开更多; 关键词智能电表可视故障检测细粒度图像分类鉴别性粒度自适应设定衰退掩码机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于智能电能表误差检测的非侵入式电网故障定位及运维调度被引量：21: 4; 作者刘婧苏良立 +2 位作者陈昊乔亚男刘浩宇《电测与仪表》北大核心 2021年第11期164-169,共6页; 为提升电网故障恢复的效率,提出一种基于智能电能表计量大数据的故障处理调度方案。使用状态估计方法,将故障作为系统的临时负载处理,从而将误差检测非侵入式地扩展到故障识别,并基于电能表大数据,使用可变权值矩阵,对故障进行远程定位... 展开更多; 关键词智能电能表误差检测电力大数据故障定位运维调度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于决策树和聚类算法的智能电表误差估计与故障检测被引量：33: 5; 作者史鹏博李蕊 +2 位作者李铭凯赵成朱锦山《计量学报》 CSCD 北大核心 2022年第8期1089-1094,共6页; 针对智能电能表故障检测问题,研究了低压电能系统模型,提出了一种电能表误差估计方法。该方法采用决策树对异常数据进行过滤,并对不同损失水平的数据进行分类,然后对数据进行聚类,得到不同使用行为的数据集。此外,建立了仪表数据矩阵,... 展开更多; 关键词计量学智能电表电表误差估计故障检测异常数据过滤损失水平; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于超状态隐马尔可夫模型的智能电能表非侵入式故障远程检定被引量：9: 6; 作者荆臻王莉 +2 位作者杨梅王者龙王晓泳《电测与仪表》北大核心 2023年第2期196-200,共5页; 存在故障或误差的智能电能表不仅给电网企业带来经济损失,而且其中的安全隐患容易影响电网的稳定运行,尤其是对成分复杂的智能电网体系。针对这一问题,提出一种基于超状态隐马尔可夫模型(Super-State Hidden Markov Model,SSHMM)对故障... 展开更多; 关键词智能电能表超状态隐马尔可夫模型故障检测概率模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器视觉的智能电表外观缺陷检测系统设计被引量：19: 1; 作者梁伟建洪涛林笃盛卢玉凤邓辉善; 机构中国计量学院质量与安全工程学院华立仪表集团有限公司; 出处《电测与仪表》北大核心 2013年第10期64-68,共5页; 基金 2012年科技部公益行业科技专项(20120101) 2010年国家质量总局科技计划(2010QK403); 文摘针对智能电表外观缺陷检测人工方法自动化程度低、劳动强度大、检测效率不高等问题,结合智能电表外观,设计了基于机器视觉的智能电表外观缺陷检测系统。系统选用高清相机、计算机和PLC控制器等搭建硬件平台,采用LabVIEW编写系统程序,提出适合智能电表外观缺陷检测的图像处理算法,利用中值滤波、二值化、边缘检测、模板匹配及OCR等图像处理技术,实现对智能电表LCD屏、标牌字符、条码及LED指示灯的缺陷检测,检测用时3s左右,检测效率高。本系统已应用在生产线上,结果表明系统检测准确度高可靠性强,能满足现代生产要求。; 关键词机器视觉缺陷检测智能电表 OCR技术; Keywords machine vision, visual detection, smart meter, OCR technology; 分类号 TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名智能电能表内置负荷开关故障分析与测试研究被引量：4: 2; 作者李莉李帆丁黎汪旭祥; 机构国网湖北省电力公司计量中心; 出处《电测与仪表》北大核心 2016年第S1期38-42,共5页; 基金国家电网公司科研项目-支持电能表费控的负荷开关检测及可靠性评估技术研究(JBL17201500227); 文摘该文针对入网运行后出现内置负荷开关故障的智能电能表进行测试分析,详述了产生负荷开关运行故障的原因主要包括现场复杂运行环境影响、负荷开关质量问题、内部控制电路设计缺陷,并提出了针对智能电能表内置负荷开关故障的检测方法,指出了负荷开关技术规范应补充的具体内容。; 关键词智能电能表内置负荷开关运行故障检测分析; Keywords smart electricity meter built-in load switch run fault detection and analysis; 分类号 TM933.4 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于鉴别性粒度自适应设定和衰退掩码的智能电表可视故障分类方法被引量：3: 3; 作者黄旭高欣李保丰翟峰秦煜梁晓兵; 机构北京邮电大学人工智能学院中国电力科学研究院有限公司; 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期4755-4764,共10页; 基金国家电网有限公司总部科技项目(5400-202355230A-1-1-ZN)。; 文摘实现智能电表可视故障的精准检测,对电网计量现场的高效运维至关重要。不同故障电表的布局结构高度相似,其特征呈现类间方差小的特点,细粒度图像分类方法是此条件下挖掘鉴别性特征的有效手段。在目前主流研究中,混淆拼图机制引导模型学习固定粒度的特征,但容易导致拼图块内的特征冗余或不完整。掩码机制通过恒定遮挡非鉴别性特征区域来突出鉴别性特征,但忽视了该区域中有助于分类的信息。该文提出了一种基于鉴别性粒度自适应设定和衰退掩码的智能电表可视故障分类方法。首先,对训练图像构建注意力图,以呈现目标特征的重要性分布,将图中重要特征的轮廓尺寸转换为等效粒度值并进行聚类挖掘,获得反映目标特征尺寸特点的鉴别性粒度值,据此自适应设定拼图的划分粒度,有效保留拼图块内语义特征完整性的同时减少冗余信息;在此基础上,根据目标特征重要性分布挖掘非鉴别性特征区域,并对其施加掩码,在迭代训练中衰减掩码概率,逐步降低对该区域的遮挡程度,引导模型学习此区域中有助于分类的特征信息;最后结合渐进式多粒度特征引导学习框架,融合不同粒度的特征信息以完成分类。在多个权威公开的细粒度图像分类数据集和智能电表可视故障数据集开展大量实验,与10种典型细粒度图像分类方法对比,验证了所提方法在准确率等指标上的先进性。; 关键词智能电表可视故障检测细粒度图像分类鉴别性粒度自适应设定衰退掩码机制; Keywords visual fault detection of smart meters fine-grained image classification discriminative granularity adaptive setting fading mask mechanism; 分类号 TM721 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于智能电能表误差检测的非侵入式电网故障定位及运维调度被引量：21: 4; 作者刘婧苏良立陈昊乔亚男刘浩宇; 机构中国电力科学研究院有限公司国网天津市电力公司电力科学研究院; 出处《电测与仪表》北大核心 2021年第11期164-169,共6页; 基金国家电网公司科技项目(JL71-18-014)。; 文摘为提升电网故障恢复的效率,提出一种基于智能电能表计量大数据的故障处理调度方案。使用状态估计方法,将故障作为系统的临时负载处理,从而将误差检测非侵入式地扩展到故障识别,并基于电能表大数据,使用可变权值矩阵,对故障进行远程定位。提出在考虑故障紧急程度的情形下利用迭代局部搜索算法对运维任务进行调度。实验结果验证了该方案的有效性。; 关键词智能电能表误差检测电力大数据故障定位运维调度; Keywords smart meter error detection power big data fault location operation scheduling; 分类号 TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于决策树和聚类算法的智能电表误差估计与故障检测被引量：33: 5; 作者史鹏博李蕊李铭凯赵成朱锦山; 机构国网北京电力科学研究院; 出处《计量学报》 CSCD 北大核心 2022年第8期1089-1094,共6页; 文摘针对智能电能表故障检测问题,研究了低压电能系统模型,提出了一种电能表误差估计方法。该方法采用决策树对异常数据进行过滤,并对不同损失水平的数据进行分类,然后对数据进行聚类,得到不同使用行为的数据集。此外,建立了仪表数据矩阵,采用递推算法求解矩阵方程,对仪表误差进行估计。最终通过算例验证了所提方法的有效性。; 关键词计量学智能电表电表误差估计故障检测异常数据过滤损失水平; Keywords metrology smart meter meter error estimation fault detection abnormal data filtering loss level; 分类号 TB971 [机械工程—测试计量技术及仪器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于超状态隐马尔可夫模型的智能电能表非侵入式故障远程检定被引量：9: 6; 作者荆臻王莉杨梅王者龙王晓泳; 机构国网山东省电力公司山东省计量科学研究院; 出处《电测与仪表》北大核心 2023年第2期196-200,共5页; 基金国家电网有限公司科技项目(520626200053)。; 文摘存在故障或误差的智能电能表不仅给电网企业带来经济损失,而且其中的安全隐患容易影响电网的稳定运行,尤其是对成分复杂的智能电网体系。针对这一问题,提出一种基于超状态隐马尔可夫模型(Super-State Hidden Markov Model,SSHMM)对故障电能表进行非侵入式远程检测与定位。该方法不仅能发现已经出现故障的电能表,还可以对最有可能出现故障的电能表进行估计,为电网企业的运营管理提供参考,在真实数据集上的实验结果验证了该方法的有效性与稳定性。; 关键词智能电能表超状态隐马尔可夫模型故障检测概率模型; Keywords smart meter super-state hidden Markov model fault detection probabilistic model; 分类号 TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于机器视觉的智能电表外观缺陷检测系统设计	梁伟建洪涛林笃盛卢玉凤邓辉善	《电测与仪表》北大核心	2013	19	在线阅读下载PDF 职称材料
2	智能电能表内置负荷开关故障分析与测试研究	李莉李帆丁黎汪旭祥	《电测与仪表》北大核心	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于鉴别性粒度自适应设定和衰退掩码的智能电表可视故障分类方法	黄旭高欣李保丰翟峰秦煜梁晓兵	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于智能电能表误差检测的非侵入式电网故障定位及运维调度	刘婧苏良立陈昊乔亚男刘浩宇	《电测与仪表》北大核心	2021	21	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于决策树和聚类算法的智能电表误差估计与故障检测	史鹏博李蕊李铭凯赵成朱锦山	《计量学报》 CSCD 北大核心	2022	33	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于超状态隐马尔可夫模型的智能电能表非侵入式故障远程检定	荆臻王莉杨梅王者龙王晓泳	《电测与仪表》北大核心	2023	9	在线阅读下载PDF 职称材料