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公开(公告)号：CN113808015A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110922271.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种输电线路区域气象参数的空间插值方法、装置及设备，所述方法通过获取输电线路区域内的中观测站点的气象数据，并将所述区域划分为预设分辨率的格网作为待插值区域，确定待插值点，采用不同的径向基函数进行稀疏矩阵的构建，并通过交叉验证的方式来对比不同径向基函数插值结果精度，并选择插值结果最优的径向基函数作为最终的插值算法，以采用该差值算法对气象站点进行插值，推测未知站点的气象要素空间分布结果，由于本发明采用插值结果最优的径向基函数，一方面采用径向基函数的空间插值算法所依赖的观测站点较同类插值算法少，另一方面其插值精度优于同类插值算法，进而能减小输电线路的气象要素空间分布结果的推测结果的误差。
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公开(公告)号：CN113807015A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111094476.2
申请日：2021-09-17
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开一种压缩空气储能系统参数优化方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取与系统整体效率关联的参数数据；以系统整体效率为对象建立压缩空气储能系统的优化目标函数；建立优化目标函数的约束条件；根据遗传算法设置迭代步长和种群规模，并采用随机初始化生成第一代的系统参数；评估求解操作：根据系统参数进行适应度评估得到评估结果，求解优化目标函数，得到目标函数值；判断目标函数值是否满足预设阈值，若满足，则输出系统参数，若不满足，则执行系统参数迭代操作：在约束条件下模拟自然过程，通过选择、交叉、变异对系统参数迭代，以更新系统参数并返回评估求解操作。本方法能实现提高压缩空气储能系统参数优化的效率和适应度。
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公开(公告)号：CN113686287A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110853659.1
申请日：2021-07-27
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 贵州电网有限责任公司
IPC: G01B21/08 , G06F30/23 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于悬垂杆塔绝缘子串偏斜角的覆冰厚度测量方法及系统，包括：根据覆冰在线监测终端监测到的无覆冰工况的悬垂串拉力，计算得到导线等效长度；当所述导线等效长度符合预设条件时，判断所述导线等效长度对应的覆冰在线监测终端为待修正的覆冰在线监测终端；根据所述待修正的覆冰在线监测终端所处安装线路的参数，建立线路有限元仿真模型，对所述线路有限元仿真模型进行找形操作，得到无覆冰工况下悬垂杆塔的绝缘子串偏斜角；通过所述绝缘子串偏斜角对所述悬垂串拉力进行修正，得到修正后的悬垂串拉力；根据所述修正后的悬垂串拉力得到覆冰厚度。本发明能够减小覆冰厚度计算误差，提高覆冰在线监测终端覆冰监测准确性。
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公开(公告)号：CN113642235A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110910698.0
申请日：2021-08-09
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于局部时空特征融合的覆冰预测方法，它包括：步骤1、采集传感器覆冰拉力以及气象数据构建数据集；步骤2、进行数据预处理；步骤3、图网络构建；步骤4、模型训练，直到训练条件终止，生成训练好的模型，用于预测未来覆冰拉力值；解决了现有技术对电网的覆冰情况预测由于覆冰形成过程复杂，环境影响因素多样，覆冰状况具有时空差异性，相关的理论分析不充分，尚未建立鲁棒性强、适应性好的覆冰预测模型；覆冰预测精度差等问题等技术问题。
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公开(公告)号：CN113642234A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110909584.4
申请日：2021-08-09
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多源特征时间卷积深度学习的电网覆冰预测方法，它包括：步骤1、构建历史覆冰拉力序列数据集P、需要预测的拉力序列Y、气象相关的历史多环境变量序列数据集H、气象预报信息数据集F和地理位置离散化数据集G；步骤2、给P、H和F搭建各自所对应的时间卷积网络TCN模块；步骤3、对各数据集做标准化处理；步骤4、对标准化处理后的离散化影响因素G′，以及步骤3所提取出的各时序特征，同时通过各自可学习的权重矩阵Wi和偏移量bi做赋权Xi；步骤5、将步骤4中的赋权后的Xi做一个拼接后，同时输入到全连接层中预测未来l2个时间步的拉力数据；解决了电网覆冰的预测精度不高等技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110148117B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201910322345.1
申请日：2019-04-22
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电力图像的电力设备缺陷识别方法、装置与存储介质，该方法包括：采集电力图像，构建含有多尺度电力图像块的电力图像数据库；对电力图像数据库中的电力图像块进行扩增处理，得到扩增电力图像数据库；获取扩增电力图像数据库中的电力图像块和待检测电力图像的图像特征向量；根据图像特征向量和待检测图像特征向量，计算电力图像块与待检测电力图像之间的相似度；根据相似度的大小对电力图像块进行排序，得到相似度递减的电力图像块排序列表；根据电力图像块排序列表构建相似度分布图，识别与待检测电力图像含有相同电力设备缺陷的电力图像。该方法能够准确、及时地识别电力图像中的电力设备缺陷，保证电力系统安全运行。
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公开(公告)号：CN113109156A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110278410.2
申请日：2021-03-15
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局 , 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种导地线风荷载测量方法、系统、装置和存储介质，所述方法包括：预先通过拉力传感器测量悬垂塔绝缘子串的无强风荷载实测拉力值；根据所述无强风荷载实测拉力值，得到无强风荷载水平应力；根据所述无强风荷载水平应力，得到强风荷载理论拉力值；根据所述强风荷载实测拉力值与所述强风荷载理论拉力值的拉力误差，得到风荷载。本发明仅通过在悬垂塔导地线挂点处安装拉力传感器结合连续档状态方程即可有效测量真实准确的风荷载，不仅方法简单、可靠、通用性强，而且提高了风荷载监测的效率和有效性，还节省了输电线路安全的监测和运维成本。
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公开(公告)号：CN112366024A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011396217.0
申请日：2020-12-03
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 海南电网有限责任公司海口供电局
Abstract: 本发明提供一种绞合型铝包复合芯导线，包括纤维增强复合材料芯、铝包覆层、硬铝层以及铝导线层，铝包覆层包覆在纤维增强复合材料芯外表面，硬铝层包覆在所有的纤维增强复合材料芯外部，铝导线层则包覆在硬铝层外部，纤维增强复合材料芯采用绞合型式，结构较为稳定，受力均匀，而所增加的铝包覆层，可以防止外界的介质例如水等对内部的纤维增强复合材料芯造成腐蚀，并且可以提高整体的抗拉强度，在进行导线连接过程时，可以采用钢管直接在硬铝层外进行压接，提高线芯的抗弯折和耐腐蚀性能。
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公开(公告)号：CN111507909A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010193972.2
申请日：2020-03-18
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开一种有雾图像清晰化的方法、装置及存储介质，该方法包括：获取有雾图像数据集和无雾图像数据集；构建循环生成对抗网络和感知损失网络；其中，循环生成对抗网络包括第一生成器、第二生成器、第一判别器和第二判别器；将有雾图像数据集和无雾图像数据集输入到循环生成对抗网络，联合所述感知损失网络进行训练，以得到最优生成模型；将待去雾图像输入到最优生成模型，得到对应的预测无雾图像；将预测无雾图像进行拉普拉斯金字塔还原，得到清晰无雾图像。本发明能自动提取有雾图像特征，完成单幅有雾图像和无雾图像的风格转换，不需要获取同一场景下成对匹配的有雾图像和真实无雾图像进行训练，从而方便灵活地使有雾图像清晰化。
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公开(公告)号：CN110136197A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910324251.8
申请日：2019-04-22
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种机器人巡检图像的表计位置检测方法，包括：将巡检图像按预设的比例分为训练图像和待测试图像；构建初始训练神经网络，并去除初始训练神经网络中的小尺度的训练卷积层，得到表计训练神经网络；表计训练神经网络接收训练图像，训练图像经过第一层卷积层后，对训练图像进行一次下采样；训练图像经过采样单元后，对训练图像进行下采样；根据采样结果训练表计神经网络；其中，采样单元包括两层卷积层及一层残差层；将待测试图像输入训练后的表计训练神经网络，得到表计检测结果。本发明公开的一种机器人巡检图像的表计位置检测方法，能够提高检测速度，降低背景检测错误率，避免重复识别现象。本发明还公开了一种机器人巡检图像的表计位置检测装置和存储介质。
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