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公开(公告)号：CN117629223B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202311611553.6
申请日：2023-11-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出一种基于影像数据的小行星探测器精密定轨方法及系统，首先对小行星的几何及物理特性进行分析，确定仿真探测器飞行的轨道高度；模拟探测器的各物理参数，以得到探测器初始状态；对探测器在绕飞小行星的过程进行力学建模分析；对探测器状态进行积分，得到探测器在不同时刻的位置和速度；结合多普勒数据测量模型，计算得到理论多普勒观测值，加入相应噪声水平的白噪声；首先结合小行星地面模型随机生成小行星上的地面特征点，再生成理论的landmark观测值，加入相应噪声水平的白噪声形成仿真观测值；利用仿真得到的多源数据，使用最小二乘策略对探测器进行精密定轨的同时解算小行星重力场、探测器太阳光压系数以及小行星GM值。
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公开(公告)号：CN116373098B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202310424998.7
申请日：2023-04-19
Applicant: 武汉建工集团股份有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种再生混凝土构件一体化制备装置及方法，包括：一层平台部分，其上设有一层移动轨道；二层平台部分，安装在一层平台部分的上方，其上设有二层移动轨道；移动转运部分，在一层移动轨道和二层移动轨道上移动；原料配比部分，用于向移动转运部分上的配料箱中加入配料；搅拌浇筑部分，安装于一层平台部分上；升降养护部分，安装于一层平台部分和二层平台部分之间并将两者连接起来；加料脱模部分，安装于二层平台部分上，用于将移动转运部分上的配料箱进行翻转完成下料，并将移动转运部分上的模具进行翻转向下倒出脱模。本发明能够实现模具在各个制备流程之间快速灵活切换，提高效率及制备混凝土性能。
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公开(公告)号：CN117834844A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410026510.X
申请日：2024-01-09
Applicant: 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司 , 荆门市盛和电力勘测设计有限责任公司 , 武汉大学 , 湖北荆能输变电工程有限公司
IPC: H04N13/388 , H04N13/385 , H04N13/261 , G06V10/75 , H04N13/00
Abstract: 本发明属于电力系统智能分析技术领域，公开了一种基于特征对应的双目立体匹配方法，其特征在于：所述匹配方法包含以下步骤：第一步：获取左侧图像及右侧图像，并将右侧图像实现特征对应；第二步：计算匹配成本；第三步：将特征点添加到匹配成本，将对应的特征进行添加；第四步：总成本计算；第五步：视差计算；第六步：细化视差图像。本发明具有以下有益的技术效果：可以简单有效的方式将特征对应添加到两帧密集立体匹配框架中，可以提高视差结果。
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公开(公告)号：CN117831131A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410026886.0
申请日：2024-01-09
Applicant: 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司 , 湖北荆能输变电工程有限公司 , 武汉大学 , 荆门市盛和电力勘测设计有限责任公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及电力系统安全识别技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的典型违章行为智能化识别算法的压缩方法，其特征在于，方法步骤如下：基于卷积神经网络模型，通过输入图像的特征来识别输入图像的相应类别，从而对电力工作时工作人员的违章行为进行识别。本发明具有以下有益的技术效果：实现变电站近电作业时作业人员是否存在违章行为的识别，是对现有识别方法的有益补充，具有合理的准确性和高度的可推广性，在保证智能识别的精度和速度下进一步减小模型的大小，提高智能识别监测装置的分析效率。
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公开(公告)号：CN117744017A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311460958.4
申请日：2023-11-02
Applicant: 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/2413 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G01R31/12
Abstract: 本发明涉及一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，方法首先构造一种置信区间理论的局部放电信号增强方法,对原始信号进行增强；然后构造局部放电特征图；并采用梅尔倒谱系数提取配电站房声信号的频域特征；接着将频域特征输入到transformer的放电时序信息特征提取模型中提取时序特征；最后融合局部放电特征图以及时序特征，联合分析配电站房局部放电类型，从而实现了配电站房局部放电的高准确度检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116780768A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310669998.3
申请日：2023-06-07
Applicant: 武汉大学 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本申请公开一种台区光伏配电网设备关键节点识别方法，与现有技术相比，包括步骤：基于配电所设备业务链建立配电所信息网模型；基于配电所信息网模型确定电力系统的配电信息网和物理电网拓扑；确定依存关系，将配电所的临界节点与外部相连；获取配电信息网的节点对于配电信息网的重要度，以及配电信息网的节点对于物理电网的重要度；对和进行加权处理得到节点重要度进行关键节点识别。本发明涉及的技术方案，相较于现有技术而言，更有效地分辨台区光伏配电网设备关键节点，对配电所电力监控系统的通信设备管理和针对性维护具有指导意义。此外，本申请还涉及一种台区光伏配电网设备关键节点识别系统和电子设备，同样具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN116305676A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211341099.2
申请日：2022-10-30
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , H02J3/00 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明设计一种输电网信息物理系统建模及关键节点识别方法，从相互依存网络的角度提出一种新的相互依存关系，并在此基础上定义耦合网络损失度指标从而评估节点重要度。首先建立变电站通信网设备级网络，然后以设备级网络作为基础单位，按照调度信息网拓扑进行扩展，形成电网信息侧设备级网络。接着，将电网物理侧拓扑中变电节点与电网信息侧设备级网络中的属于一个变电站的连通图对应，按照断路器与输电线路对应关系形成依存边。再对所建立模型进行节点失效的攻击，计算每次攻击后耦合网络损失度的相对变化，即为该节点重要度。本发明有利于解决当前模型细粒度不够、电网信息侧与物理侧不足以反映实际的问题。
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公开(公告)号：CN115809986A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211341101.6
申请日：2022-10-30
Applicant: 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司 , 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G08B21/02 , G08B29/18 , G06T7/80 , G06T7/70 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/40 , G06N3/082 , G01S13/08 , G01S13/86
Abstract: 本发明涉及一种多传感器融合的输电走廊智能外破检测方法，该方法基于YOLOv3算法，利用深度神经网络模型压缩技术，在尽可能减少精度损失的前提下，大幅度压缩模型体积，大幅减少模型参数量和计算量，加快模型推理速度，确保检测实时性，同时融合毫米波雷达传感器和相机雷达传感器，准确获取图像中目标的深度距离，并以此进行坐标转换，进一步测算出图像目标与电力线之间的距离，并以此作为报警判别条件。本发明能在保证检测精度的前提下有效降低误报率，实现对输电走廊外破实时监测，提高输电走廊在线视频监控质量，保障输电走廊安全，提高电力设备运行安全稳定性。
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公开(公告)号：CN112182242A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011030228.7
申请日：2020-09-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种面向电力作业全过程的安全管控知识图谱构建方法，该方法基于知识图谱和事理图谱，首先将收集到的信息分为动态数据和静态数据并进行知识提取；然后用四种逻辑关系建立电力事件事理图谱；接着建立静态知识图谱；最后通过共同实体连接知识图谱和事理图谱。本发明利用了人和设备之间的关联性，将动态和静态关联分析，有助于电力作业安全管控水平的提升。
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公开(公告)号：CN106595551A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611145878.X
申请日：2016-12-13
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的输电线路覆冰图像中覆冰厚度检测方法，属于数字图像识别领域，目的在于克服现有应拉力监测中灵敏度和可靠性不高的问题，提高输电线路覆冰厚度监测的准确性和自动化程度，本发明用于电力系统输电线路的覆冰厚度监测与超限告警，包括：（1）收集覆冰图像；（2）预处理图像并建立数据集；（3）建立卷积神经网络；（4）训练并测试模型；（5）提取覆冰厚度信息并传回至控制中心等五步骤；本发明将数字图像特征识别方法引入到输电线和杆塔的覆冰厚度检测中，利用图像中覆冰的形态特征自动提取厚度信息，为运维人员制定除冰计划，为保证电力系统安全稳定运行提供了一种新的直观而智能化的手段。
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