CN108828409A - 一种基于边缘计算的故障检测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于边缘计算的故障检测系统，包括云服务器、边缘处理设备、以及采集设备，其中云服务器用于预先对神经网络进行训练并将训练得到的神经网络下载到边缘处理设备，采集设备采集到电网系统中电网设备的状态数据之后，将状态数据发送给边缘处理设备，边缘处理设备利用神经网络对状态数据进行分析结果，云服务器进而根据分析结果判断电网设备是否故障。可见，该系统通过将神经网络下载到边缘处理设备，在进行故障检测的时候，能够先利用边缘处理设备对状态数据进行分析，减轻了云服务器的计算压力，提高了故障检测效率。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，特别涉及一种基于边缘计算的故障检测系统。
背景技术
随着人工智能技术，特别是神经网络技术的发展，基于图像或视频图像的目标识别、智能语音转换等技术已经比较成熟，目前已经应用于电网系统的故障检测领域。
目前，基于神经网络的电网系统故障检测系统一般包括采集设备和云端服务器，其中采集设备用于采集电网系统中各个电网设备的状态数据，并将状态数据所述云端服务器上存储有用于进行故障检测的神经网络，在接收到状态数据之后，云端服务器利用神经网络判断状态数据是否正常，从而得出该电网设备是否正常的结论，实现故障检测的目的。
但是，由于电网系统中电网设备众多，导致状态数据的数据量巨大，给云端服务器造成极大的压力，占用了较多带宽，造成故障检测效率较低。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于边缘计算的故障检测系统，用以解决传统故障检测系统中云服务器压力较大，故障检测效率较低的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于边缘计算的故障检测系统，包括：云服务器、边缘处理设备、采集设备；
其中，所述云服务器用于预先对神经网络进行训练，并将训练得到的神经网络下载到所述边缘处理设备；
所述采集设备用于采集电网系统中电网设备的状态数据，并将所述状态数据发送到所述边缘处理设备；
所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述状态数据进行分析，得到分析结果，并将所述分析结果发送到所述云服务器，所述云服务器用于根据所述分析结果判断所述电网设备是否发生故障。
优选的，所述采集设备包括可见光摄像装置、红外摄像装置、声音传感器中的任意一项或多项。
优选的，所述边缘处理设备用于获取同一种采集设备所采集到的状态数据。
优选的，所述电网设备包括断路器、隔离开关、避雷器中的任意一项或多项。
优选的，当所述电网设备为隔离开关，且所述采集设备为可见光摄像装置时，所述可见光摄像装置用于获取所述隔离开关的可见光图像，所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述可见光图像进行分析，得到可见光图像分析结果，所述云服务器用于根据所述可见光图像分析结果判断所述隔离开关的支柱绝缘子是否发生爆裂；
当所述电网设备为隔离开关，且所述采集设备为声音传感器时，所述声音传感器用于获取所述隔离开关的声音信息，所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述声音信息进行分析，得到声音分析结果，所述云服务器用于根据所述声音分析结果判断所述隔离开关的刀闸触头是否异常放电；
当所述电网设备为隔离开关，且所述采集设备为红外摄像装置时，所述红外摄像装置用于获取所述隔离开关的红外图像，所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述红外图像进行分析，得到红外图像分析结果，所述云服务器用于根据所述红外图像分析结果判断所述隔离开关的刀闸触头是否异常发热。
优选的，所述边缘处理设备具体用于获取同一种电网设备的状态数据。
优选的，所述边缘处理设备还用于在无法利用所述神经网络对所述状态数据进行分析得到分析结果时，将所述状态数据发送到所述云服务器，所述云服务器用于在所述状态数据到达预设数量时利用所述状态数据对所述神经网络进行再次训练，并将再次训练得到的神经网络更新到所述边缘处理设备。
本发明所提供的一种基于边缘计算的故障检测系统，包括云服务器、边缘处理设备、以及采集设备，其中云服务器用于预先对神经网络进行训练并将训练得到的神经网络下载到边缘处理设备，采集设备采集到电网系统中电网设备的状态数据之后，将状态数据发送给边缘处理设备，边缘处理设备利用神经网络对状态数据进行分析结果，云服务器根据分析结果判断电网设备是否故障。可见，该系统通过将神经网络下载到边缘处理设备，在进行故障检测的时候，能够先利用边缘处理设备对状态数据进行分析，减轻了云服务器的计算压力，提高了故障检测效率。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种基于边缘计算的故障检测系统实施例的结构框图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种基于边缘计算的故障检测系统，减轻了云服务器的计算压力，提高了计算效率。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面对本发明提供的一种基于边缘计算的故障检测系统进行介绍，参见图1，该系统实施例包括：云服务器100、边缘处理设备200、采集设备300。
其中，所述云服务器100用于预先对神经网络进行训练，并将训练得到的神经网络下载到所述边缘处理设备200；所述采集设备300用于采集电网系统中电网设备的状态数据，并将所述状态数据发送到所述边缘处理设备200；所述边缘处理设备200用于利用所述神经网络对所述状态数据进行分析，得到分析结果，并将所述分析结果发送到所述云服务器100，所述云服务器100用于根据所述分析结果判断所述电网设备是否发生故障。
需要说明的是，图1只画出了一个云服务器100，但是，本实施例中的云服务器100的数量不一定为一个，当需要进行故障检测的电网设备数量巨大的时候，云服务器100可能为一个服务器集群。
具体的云服务器100可以设置在电网系统的控制中心，向上可以与用户进行交互，用户可以通过云服务器100修改故障检测策略，例如，故障检测频率，故障分析策略等等。此外，还可以提供故障检测结果显示功能，故障警告功能等。向下连接多个边缘处理设备200，用于接收边缘处理设备发送来的数据，对于云服务器与边缘处理设备之间的通信方式，可以为有线传输也可以为无线传输，本实施例对比不做限定。
云服务器100预先能够利用训练样本训练神经网络，并将神经网络下载到边缘处理设备200。值得一提的是，这里的神经网络的作用可以为直接根据状态数据判断电网设备是否故障，可以为根据状态数据判断电网设备是否故障这一过程中的某个中间结果。
另外，各个边缘处理设备200上的神经网络可以为同一种神经网络，也可以为不同种神经网络。因为本实施例中采集设备300可能包括多个种类，例如包括可见光摄像装置、红外摄像装置、声音传感器中的任意一项或多项，而不同种采集设备300采集得到的数据不同，因而在数据分析处理方式上也可能不同，比如可见光摄像装置采集到的是可见光图像，而声音传感器采集到的是声音，根据可见光图像和根据声音进行故障检测的方法会有一些不同，也就是说各自对应不同的神经网络，那么为了提高边缘处理设备的处理效率，可以规定边缘处理设备200连接的各个采集设备300为同一种采集设备，因此边缘处理设备200只需要对一种类型的数据进行分析处理，处理效率较高。
此外，也可以规定同一边缘处理设备200接收到的状态数据为同一种电网设备的状态数据。由于本实施例中电网设备的种类可能较多，例如可以包括断路器、隔离开关、避雷器中的任意一项或多项，因此，采集设备300采集到电网设备的状态数据之后，边缘处理设备200可能还需要根据状态数据判断该电网设备是何种电网设备。因此，可以通过规定同一边缘处理设备200接收到的状态数据为同一种电网设备的状态数据来减小边缘处理设备200的计算量，从而提高边缘处理设备200的效率。当然，以上只是本实施例提供的一种较为优选的实施方案，本实施不限定于此。
本实施例中所提及的边缘处理设备200指的是具有一定计算能力和通信能力的设备，这里的通信能力既包括向上与云服务器100进行通信的通信能力，还包括向下与采集设备300进行通信的通信能力。这里的计算能力包括但不限于上述神经网络。
边缘处理设备200的数量不做限定，具体可以将边缘处理设备200设置在电网系统中各个子系统，每个边缘处理设备200用于连接一定数量的采集设备。当然，根据上文可知，采集设备300采集得到的状态数据可以不全部发送给一个边缘处理设备200，因此同一个采集设备300可能与多个边缘处理设备200相连接。
作为一种优选方式，当边缘处理设备200无法利用所述神经网络对所述状态数据进行分析得到分析结果时，边缘处理设备200可以将所述状态数据发送到所述云服务器100，然后所述云服务器100可以在所述状态数据到达预设数量时利用所述状态数据对所述神经网络进行再次训练，并将再次训练得到的神经网络更新到所述边缘处理设备200。具体的，可能需要对所述状态数据进行人工标注，进而利用标注好的状态数据对神经网络进行再次训练。最终通过这种方式，保证故障检测系统的可靠性。
如上所述，采集设备包括可见光摄像装置、红外摄像装置、声音传感器中的任意一项或多项，电网设备包括断路器、隔离开关、避雷器中的任意一项或多项。假设本实施例中采集设备包括可见光摄像装置、红外摄像装置、声音传感器，电网设备包括断路器、隔离开关，现在对本实施例的故障检测策略进行详细描述：
表1
参见表1，当所述电网设备为隔离开关时，具体的故障检测策略包括以下三种情形：
在所述采集设备为可见光摄像装置时，所述可见光摄像装置用于获取所述隔离开关的可见光图像，所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述可见光图像进行分析，得到可见光图像分析结果，所述云服务器用于根据所述可见光图像分析结果判断所述隔离开关的支柱绝缘子是否发生爆裂、刀闸连杆是否断裂、刀闸触头是否受损是否正常接触、以及分合闸指示是否正常等等。
当所述采集设备为声音传感器时，所述声音传感器用于获取所述隔离开关的声音信息，所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述声音信息进行分析，得到声音分析结果，所述云服务器用于根据所述声音分析结果判断所述隔离开关的刀闸触头是否异常放电等。
当所述采集设备为红外摄像装置时，所述红外摄像装置用于获取所述隔离开关的红外图像，所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述红外图像进行分析，得到红外图像分析结果，所述云服务器用于根据所述红外图像分析结果判断所述隔离开关的刀闸触头是否异常发热等。
表2
参见表2，当所述电网设备为断路器时，具体的故障检测策略包括以下三种情形：
在所述采集设备为可见光摄像装置时，所述可见光摄像装置用于获取所述断路器的可见光图像，所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述可见光图像进行分析，得到可见光图像分析结果，所述云服务器用于根据所述可见光图像分析结果判断所述断路器或瓷套是否爆裂、电气引线是否存在断线、分闸指示是否正常、以及瓷套是否存在放电痕迹等等。
当所述采集设备为声音传感器时，所述声音传感器用于获取所述断路器的声音信息，所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述声音信息进行分析，得到声音分析结果，所述云服务器用于根据所述声音分析结果判断所述断路器的接头是否异常放电等。
当所述采集设备为红外摄像装置时，所述红外摄像装置用于获取所述断路器的红外图像，所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述红外图像进行分析，得到红外图像分析结果，所述云服务器用于根据所述红外图像分析结果判断所述断路器是否异常发热等。
综上，本实施例所提供的一种基于边缘计算的故障检测系统，包括云服务器、边缘处理设备、以及采集设备，其中云服务器用于预先对神经网络进行训练并将训练得到的神经网络下载到边缘处理设备，采集设备采集到电网系统中电网设备的状态数据之后，将状态数据发送给边缘处理设备，边缘处理设备利用神经网络对状态数据进行分析结果，云服务器根据分析结果判断电网设备是否故障。可见，该系统通过将神经网络下载到边缘处理设备，在进行故障检测的时候，能够先利用边缘处理设备对状态数据进行分析，减轻了云服务器的计算压力，提高了故障检测效率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本发明所提供的一种基于边缘计算的故障检测系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (7)
1.一种基于边缘计算的故障检测系统，其特征在于，包括：云服务器、边缘处理设备、采集设备；
其中，所述云服务器用于预先对神经网络进行训练，并将训练得到的神经网络下载到所述边缘处理设备；
所述采集设备用于采集电网系统中电网设备的状态数据，并将所述状态数据发送到所述边缘处理设备；
所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述状态数据进行分析，得到分析结果，并将所述分析结果发送到所述云服务器，所述云服务器用于根据所述分析结果判断所述电网设备是否发生故障。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述采集设备包括可见光摄像装置、红外摄像装置、声音传感器中的任意一项或多项。
3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述边缘处理设备用于获取同一种采集设备所采集到的状态数据。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述电网设备包括断路器、隔离开关、避雷器中的任意一项或多项。
5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，当所述电网设备为隔离开关，且所述采集设备为可见光摄像装置时，所述可见光摄像装置用于获取所述隔离开关的可见光图像，所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述可见光图像进行分析，得到可见光图像分析结果，所述云服务器用于根据所述可见光图像分析结果判断所述隔离开关的支柱绝缘子是否发生爆裂；
当所述电网设备为隔离开关，且所述采集设备为声音传感器时，所述声音传感器用于获取所述隔离开关的声音信息，所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述声音信息进行分析，得到声音分析结果，所述云服务器用于根据所述声音分析结果判断所述隔离开关的刀闸触头是否异常放电；
当所述电网设备为隔离开关，且所述采集设备为红外摄像装置时，所述红外摄像装置用于获取所述隔离开关的红外图像，所述边缘处理设备用于利用所述神经网络对所述红外图像进行分析，得到红外图像分析结果，所述云服务器用于根据所述红外图像分析结果判断所述隔离开关的刀闸触头是否异常发热。
6.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述边缘处理设备具体用于获取同一种电网设备的状态数据。
7.如权利要求1-6任意一项所述的系统，其特征在于，所述边缘处理设备还用于在无法利用所述神经网络对所述状态数据进行分析得到分析结果时，将所述状态数据发送到所述云服务器，所述云服务器用于在所述状态数据到达预设数量时利用所述状态数据对所述神经网络进行再次训练，并将再次训练得到的神经网络更新到所述边缘处理设备。
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Cited By (47)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109347644A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-02-15 | 杭州环普数据技术有限公司 | 一种区块链边缘计算装置 |
| CN109613428A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-12 | 广州汇数信息科技有限公司 | 一种能像系统及其在电机设备故障检测方法中的应用 |
| CN109933004A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-06-25 | 苏芯物联技术(南京)有限公司 | 基于边缘计算和云协同的机床故障诊断与预测方法及系统 |
| CN110071579A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-07-30 | 国网北京市电力公司 | 基于泛在电力物联网的电网供电保障和智能管控系统 |
| CN110146764A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-08-20 | 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于声阵列边缘计算的电力设备异常检测方法 |
| CN110175571A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-08-27 | 华翔翔能电气股份有限公司 | 变电站设备状态的智能监测与识别方法 |
| CN110264448A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-09-20 | 中南大学 | 一种基于机器视觉的绝缘子故障检测方法 |
| CN110262340A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-09-20 | 上海禾视信息技术有限公司 | 一种基于边缘计算的物联接入与监测方法 |
| CN110276747A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-09-24 | 中南大学 | 一种基于图像分析的绝缘子故障检测和故障评级方法 |
| CN110288571A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-09-27 | 中南大学 | 一种基于图像处理的高铁接触网绝缘子异常检测方法 |
| CN110320877A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-10-11 | 天长市海纳电气有限公司 | 一种电缆加工智能电控系统 |
| CN110376481A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-10-25 | 威胜信息技术股份有限公司 | 低压故障传感器及方法、基于边缘计算低压故障检测系统 |
| CN110441655A (zh) * | 2019-08-08 | 2019-11-12 | 中广核玉溪元江风力发电有限公司 | 一种风电场集电线路雷击接地故障监测系统 |
| CN110581898A (zh) * | 2019-10-09 | 2019-12-17 | 成都康胜思科技有限公司 | 基于5g和边缘计算的物联网数据终端系统 |
| CN110730245A (zh) * | 2019-10-22 | 2020-01-24 | 青岛农业大学 | 基于神经网络的边缘计算系统和方法 |
| CN110749462A (zh) * | 2019-07-19 | 2020-02-04 | 华瑞新智科技（北京）有限公司 | 一种基于边缘计算的工业设备故障检测方法及系统 |
| CN110769032A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-02-07 | 国网江苏省电力有限公司 | 一种电网设备故障快速检测与维护的系统及方法 |
| CN110866901A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-03-06 | 中国科学院计算机网络信息中心 | 一种基于边缘计算技术的质检方法及系统 |
| CN110913145A (zh) * | 2019-01-10 | 2020-03-24 | 姜鹏飞 | 一种拍摄控制方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN111080919A (zh) * | 2019-01-02 | 2020-04-28 | 姜鹏飞 | 一种共享输入输出设备控制方法及系统 |
| CN111083235A (zh) * | 2019-01-02 | 2020-04-28 | 姜鹏飞 | 一种共享输入输出设备控制方法及系统 |
| CN111160321A (zh) * | 2020-02-10 | 2020-05-15 | 杭州大数云智科技有限公司 | 一种电瓶车上梯检测与预警系统 |
| CN111182076A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-05-19 | 合肥工业大学 | 云边协同的智能电网监测系统及其资源分配和调度方法 |
| CN111178555A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-05-19 | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 | 一种基于边缘计算的社区安防设备报修方法和系统 |
| CN111231251A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-06-05 | 杭州电子科技大学 | 注塑机的产品检测方法、设备及系统 |
| CN111257700A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-06-09 | 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 | 一种基于边缘计算的配电网单相接地故障定位装置及方法 |
| CN111582016A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-08-25 | 宁波送变电建设有限公司永耀科技分公司 | 基于云边协同深度学习的智能免维护电网监控方法及系统 |
| CN111600297A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-08-28 | 安徽继远软件有限公司 | 云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置 |
| CN111652406A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-09-11 | 安徽继远软件有限公司 | 云-边协同下电网设备运行状态预测方法及系统 |
| CN111679915A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-09-18 | 国网上海市电力公司 | 一种基于边缘运算的硬件诊断系统 |
| CN111737061A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-10-02 | 石霜霜 | 基于边缘计算和5g通信的数据处理方法及中心云服务器 |
| CN111781422A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-10-16 | 剑科云智(深圳)科技有限公司 | 一种配电网同步相量测量器 |
| CN111831430A (zh) * | 2020-06-15 | 2020-10-27 | 国网上海市电力公司 | 一种基于边缘计算的电力设备缺陷识别系统 |
| CN111913077A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-11-10 | 剑科云智(深圳)科技有限公司 | 一种配电网的智能故障定位系统 |
| CN111983386A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-11-24 | 剑科云智(深圳)科技有限公司 | 一种配电网的分布式状态估计系统 |
| CN112307076A (zh) * | 2019-08-02 | 2021-02-02 | 深圳中集智能科技有限公司 | 基于云与端融合的生产设备运维系统及生产设备运维方法 |
| CN112556107A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-26 | 北京新欧绿色建筑设计院有限公司 | 一种宜温宜湿宜氧室内环境智能控制系统 |
| CN112611936A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-04-06 | 云南大学 | 一种基于边缘计算的配网变压器故障动态检测与分类系统 |
| CN112955296A (zh) * | 2020-07-15 | 2021-06-11 | 海天塑机集团有限公司 | 一种基于边缘计算的注塑机控制方法及系统 |
| CN113203439A (zh) * | 2021-05-07 | 2021-08-03 | 南京邮电大学 | 一种用于水信息检测的主从动边缘传感器自组网系统 |
| CN113420602A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-09-21 | 南京四维向量科技有限公司 | 一种基于Atlas的嵌入式人体检测边缘视觉计算系统 |
| CN114076866A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-02-22 | 湖州市检验检测中心 | 一种用于机电产品电气安全远程检验系统 |
| CN114257417A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-03-29 | 中国南方电网有限责任公司 | 网络安全数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN114813730A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-07-29 | 慧之安信息技术股份有限公司 | 基于边缘计算的工业零器件的检测方法和装置 |
| CN115550605A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-12-30 | 南京邮电大学 | 电网多媒体调度系统的故障检测方法及其自动检测设备 |
| CN115877198A (zh) * | 2022-12-23 | 2023-03-31 | 国网山东省电力公司蒙阴县供电公司 | 基于边缘计算的一二次融合开关故障诊断预警系统 |
| CN116754934A (zh) * | 2023-05-22 | 2023-09-15 | 杭州轨物科技有限公司 | 一种高压断路器机械特性故障诊断方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102928742A (zh) * | 2012-11-22 | 2013-02-13 | 重庆市电力公司检修分公司 | 一种高压设备红外图像自动故障识别方法 |
| CN105160792A (zh) * | 2015-07-30 | 2015-12-16 | 国家电网公司 | 一种电网变电站的监控系统 |
| CN106405324A (zh) * | 2016-08-24 | 2017-02-15 | 国网青海省电力公司海西供电公司 | 一种采用分布式电源的输电线路在线监测系统 |
| CN107766889A (zh) * | 2017-10-26 | 2018-03-06 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统和方法 |
| CN107819854A (zh) * | 2017-11-14 | 2018-03-20 | 深圳市华讯方舟软件信息有限公司 | 基于云边缘计算的公共安全系统及构建方法 |
| CN108012121A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-08 | 安徽大学 | 一种边缘计算和云计算融合的实时视频监控方法及系统 |
| CN108334815A (zh) * | 2018-01-11 | 2018-07-27 | 深圳供电局有限公司 | 电力二次设备的巡检方法、开关状态识别方法及系统 |
-
2018
- 2018-08-03 CN CN201810877783.XA patent/CN108828409A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102928742A (zh) * | 2012-11-22 | 2013-02-13 | 重庆市电力公司检修分公司 | 一种高压设备红外图像自动故障识别方法 |
| CN105160792A (zh) * | 2015-07-30 | 2015-12-16 | 国家电网公司 | 一种电网变电站的监控系统 |
| CN106405324A (zh) * | 2016-08-24 | 2017-02-15 | 国网青海省电力公司海西供电公司 | 一种采用分布式电源的输电线路在线监测系统 |
| CN107766889A (zh) * | 2017-10-26 | 2018-03-06 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种云端边缘计算融合的深度学习计算系统和方法 |
| CN107819854A (zh) * | 2017-11-14 | 2018-03-20 | 深圳市华讯方舟软件信息有限公司 | 基于云边缘计算的公共安全系统及构建方法 |
| CN108012121A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-08 | 安徽大学 | 一种边缘计算和云计算融合的实时视频监控方法及系统 |
| CN108334815A (zh) * | 2018-01-11 | 2018-07-27 | 深圳供电局有限公司 | 电力二次设备的巡检方法、开关状态识别方法及系统 |
Cited By (63)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109347644A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-02-15 | 杭州环普数据技术有限公司 | 一种区块链边缘计算装置 |
| CN109613428A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-12 | 广州汇数信息科技有限公司 | 一种能像系统及其在电机设备故障检测方法中的应用 |
| CN111080919A (zh) * | 2019-01-02 | 2020-04-28 | 姜鹏飞 | 一种共享输入输出设备控制方法及系统 |
| CN111083235A (zh) * | 2019-01-02 | 2020-04-28 | 姜鹏飞 | 一种共享输入输出设备控制方法及系统 |
| CN110913145A (zh) * | 2019-01-10 | 2020-03-24 | 姜鹏飞 | 一种拍摄控制方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN109933004A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-06-25 | 苏芯物联技术(南京)有限公司 | 基于边缘计算和云协同的机床故障诊断与预测方法及系统 |
| CN109933004B (zh) * | 2019-03-27 | 2022-05-24 | 苏芯物联技术(南京)有限公司 | 基于边缘计算和云协同的机床故障诊断与预测方法及系统 |
| CN110175571A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-08-27 | 华翔翔能电气股份有限公司 | 变电站设备状态的智能监测与识别方法 |
| CN110071579A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-07-30 | 国网北京市电力公司 | 基于泛在电力物联网的电网供电保障和智能管控系统 |
| CN110276747B (zh) * | 2019-06-06 | 2021-03-23 | 中南大学 | 一种基于图像分析的绝缘子故障检测和故障评级方法 |
| CN110288571A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-09-27 | 中南大学 | 一种基于图像处理的高铁接触网绝缘子异常检测方法 |
| CN110276747A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-09-24 | 中南大学 | 一种基于图像分析的绝缘子故障检测和故障评级方法 |
| CN110288571B (zh) * | 2019-06-06 | 2021-03-23 | 中南大学 | 一种基于图像处理的高铁接触网绝缘子异常检测方法 |
| CN110264448B (zh) * | 2019-06-06 | 2021-04-23 | 中南大学 | 一种基于机器视觉的绝缘子故障检测方法 |
| CN110264448A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-09-20 | 中南大学 | 一种基于机器视觉的绝缘子故障检测方法 |
| CN110146764A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-08-20 | 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于声阵列边缘计算的电力设备异常检测方法 |
| CN110262340A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-09-20 | 上海禾视信息技术有限公司 | 一种基于边缘计算的物联接入与监测方法 |
| CN110376481A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-10-25 | 威胜信息技术股份有限公司 | 低压故障传感器及方法、基于边缘计算低压故障检测系统 |
| CN110749462B (zh) * | 2019-07-19 | 2021-05-07 | 华瑞新智科技（北京）有限公司 | 一种基于边缘计算的工业设备故障检测方法及系统 |
| CN110749462A (zh) * | 2019-07-19 | 2020-02-04 | 华瑞新智科技（北京）有限公司 | 一种基于边缘计算的工业设备故障检测方法及系统 |
| CN110320877A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-10-11 | 天长市海纳电气有限公司 | 一种电缆加工智能电控系统 |
| CN112307076A (zh) * | 2019-08-02 | 2021-02-02 | 深圳中集智能科技有限公司 | 基于云与端融合的生产设备运维系统及生产设备运维方法 |
| CN110441655A (zh) * | 2019-08-08 | 2019-11-12 | 中广核玉溪元江风力发电有限公司 | 一种风电场集电线路雷击接地故障监测系统 |
| CN110769032A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-02-07 | 国网江苏省电力有限公司 | 一种电网设备故障快速检测与维护的系统及方法 |
| CN110769032B (zh) * | 2019-09-18 | 2022-01-18 | 国网江苏省电力有限公司 | 一种电网设备故障快速检测与维护的系统及方法 |
| CN110581898A (zh) * | 2019-10-09 | 2019-12-17 | 成都康胜思科技有限公司 | 基于5g和边缘计算的物联网数据终端系统 |
| CN110730245A (zh) * | 2019-10-22 | 2020-01-24 | 青岛农业大学 | 基于神经网络的边缘计算系统和方法 |
| CN110866901A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-03-06 | 中国科学院计算机网络信息中心 | 一种基于边缘计算技术的质检方法及系统 |
| CN111178555B (zh) * | 2019-12-24 | 2023-07-18 | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 | 一种基于边缘计算的社区安防设备报修方法和系统 |
| CN111178555A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-05-19 | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 | 一种基于边缘计算的社区安防设备报修方法和系统 |
| CN111182076A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-05-19 | 合肥工业大学 | 云边协同的智能电网监测系统及其资源分配和调度方法 |
| CN111182076B (zh) * | 2020-01-02 | 2022-08-02 | 合肥工业大学 | 云边协同的智能电网监测系统及其资源分配和调度方法 |
| CN111231251A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-06-05 | 杭州电子科技大学 | 注塑机的产品检测方法、设备及系统 |
| CN111231251B (zh) * | 2020-01-09 | 2022-02-01 | 杭州电子科技大学 | 注塑机的产品检测方法、设备及系统 |
| CN111160321A (zh) * | 2020-02-10 | 2020-05-15 | 杭州大数云智科技有限公司 | 一种电瓶车上梯检测与预警系统 |
| CN111582016A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-08-25 | 宁波送变电建设有限公司永耀科技分公司 | 基于云边协同深度学习的智能免维护电网监控方法及系统 |
| CN111257700B (zh) * | 2020-03-31 | 2020-10-30 | 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 | 一种基于边缘计算的配电网单相接地故障定位装置及方法 |
| CN111257700A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-06-09 | 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 | 一种基于边缘计算的配电网单相接地故障定位装置及方法 |
| CN111600297B (zh) * | 2020-04-10 | 2023-06-09 | 安徽继远软件有限公司 | 云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置 |
| CN111600297A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-08-28 | 安徽继远软件有限公司 | 云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置 |
| CN111652406A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-09-11 | 安徽继远软件有限公司 | 云-边协同下电网设备运行状态预测方法及系统 |
| CN111737061B (zh) * | 2020-06-11 | 2021-01-12 | 深圳千通科技有限公司 | 基于边缘计算和5g通信的数据处理方法及中心云服务器 |
| CN111737061A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-10-02 | 石霜霜 | 基于边缘计算和5g通信的数据处理方法及中心云服务器 |
| CN111831430A (zh) * | 2020-06-15 | 2020-10-27 | 国网上海市电力公司 | 一种基于边缘计算的电力设备缺陷识别系统 |
| CN112955296A (zh) * | 2020-07-15 | 2021-06-11 | 海天塑机集团有限公司 | 一种基于边缘计算的注塑机控制方法及系统 |
| WO2022011579A1 (zh) * | 2020-07-15 | 2022-01-20 | 海天塑机集团有限公司 | 一种基于边缘计算的注塑机控制方法及系统 |
| CN111679915A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-09-18 | 国网上海市电力公司 | 一种基于边缘运算的硬件诊断系统 |
| CN111983386A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-11-24 | 剑科云智(深圳)科技有限公司 | 一种配电网的分布式状态估计系统 |
| CN111781422A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-10-16 | 剑科云智(深圳)科技有限公司 | 一种配电网同步相量测量器 |
| CN111913077A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-11-10 | 剑科云智(深圳)科技有限公司 | 一种配电网的智能故障定位系统 |
| CN112556107B (zh) * | 2020-11-23 | 2022-10-28 | 北京新欧绿色建筑设计院有限公司 | 一种宜温宜湿宜氧室内环境智能控制系统 |
| CN112556107A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-26 | 北京新欧绿色建筑设计院有限公司 | 一种宜温宜湿宜氧室内环境智能控制系统 |
| CN112611936B (zh) * | 2020-11-27 | 2023-05-02 | 云南大学 | 一种基于边缘计算的配网变压器故障动态检测与分类系统 |
| CN112611936A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-04-06 | 云南大学 | 一种基于边缘计算的配网变压器故障动态检测与分类系统 |
| CN113203439A (zh) * | 2021-05-07 | 2021-08-03 | 南京邮电大学 | 一种用于水信息检测的主从动边缘传感器自组网系统 |
| CN113420602A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-09-21 | 南京四维向量科技有限公司 | 一种基于Atlas的嵌入式人体检测边缘视觉计算系统 |
| CN114076866A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-02-22 | 湖州市检验检测中心 | 一种用于机电产品电气安全远程检验系统 |
| CN114257417A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-03-29 | 中国南方电网有限责任公司 | 网络安全数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN114813730A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-07-29 | 慧之安信息技术股份有限公司 | 基于边缘计算的工业零器件的检测方法和装置 |
| CN115550605A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-12-30 | 南京邮电大学 | 电网多媒体调度系统的故障检测方法及其自动检测设备 |
| CN115877198A (zh) * | 2022-12-23 | 2023-03-31 | 国网山东省电力公司蒙阴县供电公司 | 基于边缘计算的一二次融合开关故障诊断预警系统 |
| CN116754934A (zh) * | 2023-05-22 | 2023-09-15 | 杭州轨物科技有限公司 | 一种高压断路器机械特性故障诊断方法 |
| CN116754934B (zh) * | 2023-05-22 | 2024-02-23 | 杭州轨物科技有限公司 | 一种高压断路器机械特性故障诊断方法 |
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