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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119538634A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411502086.8
申请日：2024-10-25
Applicant: 三峡大学
Inventor： 吴田 , 吴滨帆 , 张雨秋 , 金迪 , 柏洋 , 谷桐 , 张桐 , 游晖 , 李明轩 , 谢哲航 , 梁书嘉 , 唐生燚 , 赵慧敏 , 吴晨 , 聂伟 , 刘佳 , 王瑜 , 朱姝 , 颜燕红 , 吴凤
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06T17/00 , G06N3/006 , G06N7/08 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 基于多目标优化算法的绝缘拉棒轻量化设计方法，旨在解决特高压输电线路带电作业中承力工器具重量大、作业负担重的问题；本发明设定绝缘拉棒的电气与力学性能参数；然后利用SolidWorks搭建三维模型，并通过COMSOL进行有限元分析；接着通过MATLAB与COMSOL、SolidWorks联合仿真获取优化数据集；之后建立数学优化模型，采用粒子群‑灰狼优化算法进行求解，并通过Sine‑Tent‑Cosine混沌映射种群初始化和纵横交叉策略改进算法；最后对优化方案进行仿真验证；应用于大荷载绝缘承力工器具轻量化设计，有效缩短工器具研制周期，节省生产成本，提高带电作业安全系数，显著减轻带电作业人员工作负担。
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公开(公告)号：CN119835650A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411636532.4
申请日：2024-11-15
Applicant: 三峡大学
Inventor： 吴田 , 朱姝 , 吴凤 , 王瑜 , 颜燕红 , 赵慧敏 , 刘佳 , 梁书嘉 , 吴晨 , 谢哲航 , 吴滨帆 , 张雨秋 , 谷桐 , 游晖 , 金迪 , 唐生燚 , 李明轩 , 宋妍霖 , 王少奇
Abstract: 基于地理信息系统（GIS）的输变配无人机网格化部署方法，属于电力巡检技术领域；针对现有电力巡检中存在的无人机利用率低及其巡检效率低等问题，本发明提出了一种新的解决方案：首先，采集电力设施的分布数据并录入GIS平台；然后，根据电力设施分布和无人机续航能力进行机巢网格化选址；接着，利用GIS空间分析功能对电力设施进行网格化划分；之后，提出一种高效的无人机路径规划算法，为无人机规划最优飞行路径；最后，根据规划路径和机巢位置进行无人机部署和调度；本发明通过GIS技术与无人机技术的结合，实现了电力设施的高效、精准巡检，提高了巡检效率和质量，确保了电力系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN119727663A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411684924.8
申请日：2024-11-22
Applicant: 三峡大学
Inventor： 吴田 , 谷桐 , 王凌志 , 李祥 , 谢哲航 , 唐生燚 , 聂伟 , 李明轩 , 吴滨帆 , 柏洋 , 吴晨 , 金迪 , 张雨秋 , 梁书嘉 , 游晖 , 王瑜 , 吴凤 , 张桐 , 刘佳 , 朱姝 , 赵慧敏 , 颜燕红
Abstract: 一种结合高斯回归的绝缘子检测数字滤波算法及系统，旨在解决现有技术中绝缘子检测受多种因素影响导致准确性不高的问题；本发明的算法首先通过数字滤波器实时处理传感器采集的电压信号，消除电磁场干扰；然后利用高斯过程回归（GPR）算法对绝缘子串的分布电压值进行曲线拟合，转换为电阻值以近似实际值；最后通过GPR模型预测和评估数据，识别故障绝缘子；本发明提高了绝缘子故障检测的准确性和稳定性，适用于超高压线路中的绝缘子实时监测，有助于保障输电线路的安全运行；此外，该算法还具备自适应学习能力，能根据实际运行数据不断优化模型参数，进一步提升检测精度；其模块化设计便于集成至现有监测系统中，实现无缝对接与高效运维。
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公开(公告)号：CN119516314A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411521729.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 三峡大学
Inventor： 吴田 , 刘佳 , 梁书嘉 , 王瑜 , 赵慧敏 , 聂伟 , 柏洋 , 朱姝 , 颜燕红 , 吴凤 , 吴晨 , 金迪 , 游晖 , 吴滨帆 , 谢哲航 , 谷桐 , 李明轩 , 唐生燚 , 张雨秋
IPC: G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N20/20 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/048
Abstract: 基于YOLOv8和CNN模型的直流电晕放电模式识别方法及系统，涉及电力设备监测技术领域；本发明旨在解决高压直流电气设备电晕放电现象难以实时监测和准确分类的技术问题；其方案包括，首先使用数字单反相机拍摄电晕放电可见光图像，并进行人工标注和数据增强处理；然后利用YOLOv8模型进行电晕放电源的检测与定位；接着将定位出的电晕放电区域图像输入到深度卷积神经网络CNN中进行放电模式的分类；最后通过集成学习融合多个CNN模型的输出结果，提高分类准确性；本发明能够实现对高压直流电气设备电晕放电现象的实时监测和准确分类，为电力设备的安全运行提供有力保障，显著提升了运维效率，降低了因电晕放电导致的设备故障风险。
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公开(公告)号：CN119693955A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411602415.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 三峡大学
Inventor： 吴田 , 游晖 , 谷桐 , 金迪 , 刘佳 , 梁书嘉 , 王瑜 , 赵慧敏 , 聂伟 , 柏洋 , 朱姝 , 颜燕红 , 吴凤 , 吴晨 , 吴滨帆 , 谢哲航 , 李明轩 , 唐生燚 , 张雨秋 , 张桐
IPC: G06V30/148 , G06V30/41 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G06N3/096 , G06N3/094 , H02J13/00
Abstract: 基于机器学习的变电站主接线图智能识别方法及系统，收集并预处理变电站图纸数据集，采用超分辨率网络Real‑ESRGAN提升图像质量，并通过数据扩增增强模型泛化能力；训练基于YOLOv5x6的图像识别模型，模型结合Slim‑Neck提高实时检测效率和准确性，逐级识别接线方式、间隔类型、开关器件；同时训练基于PaddleOCRv4的文字识别模型，采用协同互蒸馏方法CML提升模型性能；最后整合图像识别与文字识别模型，通过算法模块编程实现前后端架构，并将系统部署于移动端，实现快速准确的变电站接线图数字化，提高变电站图纸数字化的速度与准确性，保障电网运行安全，提升现场技术人员的作业效率。
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