원래 이름 기록: 广东电网有限责任公司惠州供电局

本申请涉及人工智能领域，提供一种基于BIM模型的变压器状态可视化方法，该方法包括：根据预设的BIM模型，获取目标变压器所在区域的区域模型；根据所述区域模型确定所述目标变压器的第一损耗参数；根据所述目标变压器的负荷确定所述目标变压器的第二损耗参数；根据所述第一损耗参数和所述第二损耗参数计算所述目标变压器的寿命信息，并根据所述寿命信息在所述BIM模型中显示所述目标变压器。通过将变压器的寿命信息显示在BIM模型中，提高将BIM模型用于电力设备管理的智能程度以及变压器状态在BIM模型中的直观程度。

本发明公开了基于图像识别的电力设备缺陷检测方法，属于电力设备缺陷检测技术领域，包括：根据设备三维模型与物理场仿真参数，基于物理机理驱动进行缺陷仿真得到缺陷仿真数据集;根据缺陷仿真数据集与真实巡检数据，基于物理规律约束训练跨模态深度学习网络得到缺陷识别模型;根据历史时序巡检数据与缺陷识别模型进行时空图神经网络建模，得到状态演化模型;将实时采集的巡检数据输入设备健康状态演化模型，进行在线推理，得到缺陷检测结果。本发明解决了现有电力设备缺陷检测方法过度依赖稀缺的真实缺陷样本、对复杂工况的泛化能力弱，以及缺乏缺陷演化趋势预测能力的问题。

本申请提供一种开关设备，涉及电力灭弧技术领域。本申请的开关设备包括：静触头和活动开关；活动开关包括：缸体、动触头、气筒和驱动组件；缸体限定出第一气室，缸体沿第一方向朝向静触头的一端设有开口；动触头包括：动主触头，动主触头的内侧设有灭弧室，动主触头还包括底板，底板上设有贯通孔；气筒沿第一方向可移动地穿设于贯通孔，气筒上设有通气孔；驱动组件适于在动弧触头的驱动下带动气筒在第一位置和第二位置之间移动，其中，在第一位置时，通气孔与灭弧室隔断，在第二位置时，通气孔与灭弧室连接。本申请提供的开关设备，能解决静触头和动触头合闸到位之后，所存储的灭弧气体容易发生持续泄漏损耗的问题。

本发明公开了一种变压器异源影像数据的重构方法，涉及变压器的技术领域，该方法包括：若原始红外图像表征变压器故障，则获取第一原始异源图像和第二原始异源图像，基于第一原始异源图像和第二原始异源图像在历史异源图像数据库分别匹配得到第一历史异源图像和多张第二历史异源图像，从历史数据库中分别提取历史红外图像，得到第一关联红外图像和红外图像集合，将红外图像集合中与第一关联红外图像相似度最高的图像确定为第二关联红外图像，根据第一关联红外图像和第二关联红外图像对原始红外图像进行重构，得到重构图像。本发明得到的重构图像能准确区分真实设备故障与环境因素引起的虚假温度异常，较为准确地反映变压器本身的运行情况。

本发明提供了一种基于双层LSTM的电力负荷预测方法及系统。其中方法包括：构建包含一组或多组双层LSTM的电力负荷预测模型；其中每一组双层LSTM中，第一层LSTM用于提取底层时间特征，第二层LSTM用于建模高层时序抽象特征；分别获取过去设定时间内的历史数据以及未来时间未来设定时间内的环境数据；将历史数据和环境数据共同作为电力负荷预测模型的输入数据，通过电力负荷预测模型输出未来设定时间内的预测负荷，完成电力负荷预测。本发明通过堆叠多组双层LSTM，在捕捉复杂时间依赖结构与非线性动态方面通常具有更强的表达能力，有效理解负荷同时受到短期扰动与长期趋势的共同影响，能够实现对电力负荷的准确预测。

本申请实施例提供一种设备老化程度检测方法、装置、设备、介质及产品，应用于电力设备状态评估技术领域。方法包括：获取目标设备的多维度状态数据，并基于多维度状态数据构建多维度状态数据集；其中，多维度状态数据集包括基础信息、运行信息、试验信息，以及故障缺陷信息；基于多维度状态数据集中的基础信息和运行信息，计算得到目标设备的基础健康指数；基于多维度状态数据集中的试验信息，计算得到目标设备的精细化健康指数；基于多维度状态数据集中的故障缺陷信息、基础健康指数，以及精细化健康指数，计算得到目标设备的目标健康指数；其中，目标健康指数表征目标设备的老化程度。达到了提升操作设备老化程度检测精准度的技术效果。