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公开(公告)号：CN114904677A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210511685.0
申请日：2022-05-11
Applicant: 中广核(乌兰察布)风力发电有限公司 , 内蒙古库布其生态新能源有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种可调的发尘装置喷洒管，其包括：固定盘；集料罩，同轴固定在所述固定盘上，所述集料罩的横截面呈倒三角形结构；输料管，连通在所述固定盘的下端；调配混合组件，连接在所述固定盘的一侧，所述调配混合组件能够对不同粒径灰尘粉体进行组合调配；供气泵，设置在所述调配混合组件一侧，所述供气泵的输出端连通有气压管，所述气压管的一端与所述调配混合组件相连通；喷流管，连通在所述输料管的一端；以及喷洒组件，同轴连通在所述喷流管的另一端，所述喷洒组件用于将组合调配后的灰尘粉体对外喷洒。
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公开(公告)号：CN110288150A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910548974.6
申请日：2019-06-24
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本申请适用于风力发电技术领域，提供了一种风速预测方法、终端设备及存储介质，其中，上述方法包括：获取小时平均风速信号；根据小时平均风速信号的能量，在频域对小时平均风速信号进行分解，得到四个分量信号；根据预设的预测模型计算对应的分量信号的风速预测向量；根据各个分量信号的风速预测向量，计算总风速预测向量。本申请实施例提供的风速预测方法、终端设备及存储介质，利用能量对小时平均风速信号进行分解，并根据分解得到的分量信号进一步预测风速。由于从能量角度划分小时平均风速信号，相较于现有的风速信号分解方法，更为贴切风速的特性，使得计算得到的预测风速准确性较高，解决了目前风速预测中存在的预测结果准确性较差的问题。
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公开(公告)号：CN110992306A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911066307.0
申请日：2019-11-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司检修分公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的红外图像中劣化绝缘子的分割方法及装置，包括全卷积神经网络和多尺度特征融合两部分，利用全卷积神经网络模型对红外图谱中的劣化绝缘子进行自动提取以及学习劣化绝缘子的纹理、形状等特征，避免了传统分割模型对于复杂背景无法有效分离的弊端，避免了传统分割算法模型复杂的特征选择过程，通过FCN模型实现了端到端的特征提取的自主化与智能化。在减少人工电力巡检的工作量的同时，提高了巡检的效率和准确度，具有很大的实用性，十分符合复杂的现场环境。该自动分割和诊断方法，极大的减少了误检的情况，使得高压绝缘子劣化检测全自动巡检成为可能。
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公开(公告)号：CN119805121A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411961869.2
申请日：2024-12-30
Applicant: 国网河北省电力有限公司超高压分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请涉及紫外成像检测技术领域，尤其涉及一种日盲紫外成像光斑分析方法和系统。方法包括：基于日盲式成像仪的不同增益，预先建立不同增益对应的ANFI S评估模型，用于基于光斑图像评估放电强度；S1、获取电气设备表面的光斑图像；S2、对光斑图像进行特征提取，确定光斑图像的发射辐射面积s和观测距离d；S3、基于日盲式成像仪对应的增益，将发射辐射面积s和观测距离d输入对应增益的ANFI S评估模型，用于评估电气设备表面的预测放电量q。系统包括日盲式成像仪，用于采集光斑图像，以便进行日盲紫外成像光斑分析。本申请综合考虑放电辐射区域、放电量、观察距离和成像仪增益等因素，运用ANFI S算法，构建精准的估算模型，实现对电晕放电量的精确估算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110992306B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201911066307.0
申请日：2019-11-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司检修分公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的红外图像中劣化绝缘子的分割方法及装置，包括全卷积神经网络和多尺度特征融合两部分，利用全卷积神经网络模型对红外图谱中的劣化绝缘子进行自动提取以及学习劣化绝缘子的纹理、形状等特征，避免了传统分割模型对于复杂背景无法有效分离的弊端，避免了传统分割算法模型复杂的特征选择过程，通过FCN模型实现了端到端的特征提取的自主化与智能化。在减少人工电力巡检的工作量的同时，提高了巡检的效率和准确度，具有很大的实用性，十分符合复杂的现场环境。该自动分割和诊断方法，极大的减少了误检的情况，使得高压绝缘子劣化检测全自动巡检成为可能。
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公开(公告)号：CN114904677B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202210511685.0
申请日：2022-05-11
Applicant: 中广核(乌兰察布)风力发电有限公司 , 内蒙古库布其生态新能源有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种可调的发尘装置喷洒管，其包括：固定盘；集料罩，同轴固定在所述固定盘上，所述集料罩的横截面呈倒三角形结构；输料管，连通在所述固定盘的下端；调配混合组件，连接在所述固定盘的一侧，所述调配混合组件能够对不同粒径灰尘粉体进行组合调配；供气泵，设置在所述调配混合组件一侧，所述供气泵的输出端连通有气压管，所述气压管的一端与所述调配混合组件相连通；喷流管，连通在所述输料管的一端；以及喷洒组件，同轴连通在所述喷流管的另一端，所述喷洒组件用于将组合调配后的灰尘粉体对外喷洒。
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公开(公告)号：CN119919631A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411961872.4
申请日：2024-12-30
Applicant: 国网河北省电力有限公司超高压分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种输电线路绝缘子故障检测方法。方法包括：S1、获取绝缘子数据集，并对绝缘子数据集中的图像背景进行增强，得到增强数据集；S2、构建改进型Faster R‑CNN网络，包括残差神经网络ResNet50、特征金字塔网络FPN、区域生成网络RPN、感兴趣区域Ro I池化层和分类回归网络；S3、基于增强数据集，训练改进型Faster R‑CNN网络，得到故障诊断模型，故障诊断模型用于基于采集到的待诊断的图像数据，确定绝缘子的缺陷类型。本申请通过舍弃Faster R‑CNN的原始特征提取网络VGG16，利用ResNet50网络和FPN网络结构代替VGG16网络，增加RPN网络中的锚点数量，增加锚点规模，从而优化Faster R‑CNN模型的结构，有助于复杂背景下绝缘子的识别和故障类型检测。
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公开(公告)号：CN217277944U
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202220445107.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 中广核(乌兰察布)风力发电有限公司 , 内蒙古库布其生态新能源有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G01N21/94
Abstract: 本实用新型提供了一种光伏组件积灰检测系统，包括：上位机、固定光源、摄像装置和反光检测装置；固定光源、摄像装置和反光检测装置均设置在目标光伏组件接收面的上方且与上位机连接；固定光源用于向目标光伏组件接收面提供固定强度的光照；摄像装置用于拍摄目标光伏组件接收面的积灰图像；反光检测装置用于感应目标光伏组件接收面的反射光强度；上位机被配置为以预设频率控制固定光源、摄像装置和反光检测装置同时开启，并接收目标光伏组件接收面在光照下的积灰图像和反射光强度以进行积灰程度检测；其中，同时开启的时间为夜间。本实用新型能够简单准确地对光伏组件进行积灰检测。
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公开(公告)号：CN217240667U
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202220503289.9
申请日：2022-03-07
Applicant: 中广核(乌兰察布)风力发电有限公司 , 内蒙古库布其生态新能源有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本实用新型公开了一种基于辐照度比值的光伏功率监测系统；其中包括：通过光伏板支架倾斜设置的在地面上太阳能光伏板和两个安装于光伏板支架上辐照度功率监测装置；其中一个辐照度功率监测装置水平设置于太阳能光伏板后方；另一个辐照度功率监测装置倾斜设置于太阳能光伏板的一侧，倾斜角度与太阳能光伏板一致；所述辐照度功率监测装置中的辐照度传感器、辐照仪和步进电机安装于盒式透明壳体中；两个相同的辐照度传感器中的一个辐照度传感器位于可变光阑中心的正下方，另一个辐照度传感器位于非可变光阑覆盖的任意无遮挡的区域中。本实用新型通过两个不同的辐照度功率监测装置中玻璃两种表面下的辐照强度值对比，有效监测光伏组件积灰状态。
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