-
公开(公告)号：CN119648950A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411791396.6
申请日：2024-12-06
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
Abstract: 本申请涉及一种换流站的数字孪生模型构建方法、装置和计算机设备。所述方法包括：采用运动恢复结构模型和多视角立体模型，对换流站的可见光图像进行处理，得到换流站的稠密点云数据；融合稠密点云数据和换流站的激光扫描点云数据，得到换流站的几何点云数据；根据几何点云数据，构建换流站的网格模型；根据可见光图像和网格模型，得到可见光图像对应的可见光纹理映射关系，以及根据可见光图像，对换流站的其他多源图像进行配准处理，得到其他多源图像对应的其他纹理映射关系；根据网格模型、可见光纹理映射关系和其他纹理映射关系，得到换流站的多源纹理数字孪生模型。采用本方法能够提高换流站的数字孪生模型精度。
-
公开(公告)号：CN119475032A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411580278.0
申请日：2024-11-07
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及一种高压直流输电系统故障诊断方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取高压直流输电系统的故障录波数据，对故障录波数据进行预处理，得到高压直流输电系统的故障样本；故障样本的负荷变化规律的复杂度低于故障录波数据的负荷变化规律的复杂度；对分类模型进行参数寻优处理，得到待训练的故障诊断模型；基于历史故障样本，对待训练的故障诊断模型进行迭代训练，得到目标故障诊断模型；通过目标故障诊断模型，对高压直流输电系统的当前数据进行故障诊断处理，得到高压直流输电系统的故障诊断结果。采用本方法能够提升目标故障诊断模型对高压直流输电系统进行故障诊断的准确性。
-
公开(公告)号：CN114216506A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111523952.8
申请日：2021-12-13
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心
Inventor： 李强 , 田松丰 , 许志浩 , 刘世增 , 邓集瀚 , 张鹏望 , 郭纯海 , 雷鸣东 , 宋云海 , 张世洪 , 杜爱平 , 赵建明 , 高雨杰 , 杨礼太 , 刘志强 , 李阳
Abstract: 本发明涉及一种智能监测装置，通过将搭载有监测系统的箱体通过立杆与底盘匹配，将立杆的远离箱体连接侧的一端插入底座的固定孔，然后通过驱动装置带动收卷装置发生转动，使得收卷装置上绕制的绳索组件，随着收卷装置的转动带动立杆空腔内的配重块提起和落下，且通过传动组件来实现收卷装置到配重块间的绳索组件的运动方向，使得配重块在第一腔室内沿第一腔室的内壁滑动，在配重块下落时的冲击力作用下，将固定件夯入安装基体，例如，可以是地面土壤中，实现智能监测装置的快速安装，有利于电网改造过程中变电站周围环境监测项目的快速实施，加快效率。
-
公开(公告)号：CN118104635A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410369071.2
申请日：2024-03-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
Abstract: 本申请涉及一种智能定向追踪驱鸟方法、装置和系统；所述方法包括：响应于获取到视频数据，将视频数据输入图像检测模型中，得到图像检测模型输出的目标鸟类图像帧，依据目标鸟类图像帧，确定出目标鸟类图像帧中目标鸟类的种类信息，基于种类信息，输出用于指示声音驱鸟装置播放相应的驱鸟音频的第一控制指令，并获取目标鸟类的位置信息，根据位置信息，输出用于指示激光驱鸟装置针对相应的位置进行照射的第二控制指令；采用本方法能够在保护鸟类生态的同时，避免对非目标生物造成不必要的伤害，提升驱鸟效果并确保变电站的正常运行和设备的安全。
-
公开(公告)号：CN117958245A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410369070.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
Abstract: 本申请涉及一种智能定向驱鸟方法、装置和系统；所述方法包括：通过响应于获取到当前时间，若当前时间位于夜间时间段，则指示激光驱鸟装置工作；若当前时间位于白天时间段，则获取视频流数据，对视频流数据进行目标检测，将提取到的目标鸟类图像帧输入图像检测模型中，得到识别结果，基于识别结果，指示激光驱鸟装置或声音驱鸟装置工作；采用本方法能够在不同的时间段采用不同类型的驱鸟装置进行驱鸟，并使用深度学习技术精准识别鸟类，根据识别结果调用不同类型的驱鸟装置，在不对鸟类造成伤害的情况下，实现全天候、精准、实时响应、随机生成驱鸟策略的持久高效智能定向驱鸟。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113743326B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202111045766.8
申请日：2021-09-07
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心
Abstract: 本申请涉及一种安全带佩戴状态监测系统、方法、装置、计算机设备和存储介质，系统包括：安全带卡扣监测设备及摄像设备通过路由设备与边缘计算设备通信连接；安全带卡扣监测设备，监测安全带卡扣与安全带卡板之间的连接状态，并生成安全带连接状态信息并通过路由设备发送至边缘计算设备；摄像设备，从至少两个角度，采集画面中包含有安全带佩戴人员的视频数据；将视频数据通过路由设备发送至边缘计算设备；边缘计算设备，接收路由设备发送的安全带连接状态信息及视频数据；通过预先构建的神经网络对安全带连接状态信息及视频数据进行处理，得到安全带佩戴状态监测结果。本公开提高
-
公开(公告)号：CN115577259A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211115997.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及一种高压直流输电系统故障选极方法、装置和计算机设备，所述方法包括：获取样本数据集；所述样本数据集包括高压直流输电系统的历史电力数据和所述历史电力数据的故障标签；通过所述样本数据集，构建初始随机森林分类模型；通过平衡优化算法，优化所述初始随机森林分类模型的模型参数，得到优化后的随机森林分类模型；通过所述优化后的随机森林分类模型，对所述高压直流输电系统的实际电力数据进行预测处理，得到所述实际电力数据对应的预测故障类型。采用本方法能够提高高压直流输电系统故障选极的精度。
-
公开(公告)号：CN119625417A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411752822.5
申请日：2024-12-02
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06F18/2131 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种高压直流输电系统的故障识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取高压直流输电系统的故障录波数据；根据目标小波基函数，将故障录波数据，转换为故障录波时频图像；根据故障录波时频图像，进行数据扩充处理，得到故障录波时频图像对应的扩充时频图像，并将扩充时频图像和故障录波时频图像，作为训练样本；采用训练样本，对初始故障识别模型进行训练，得到训练完成的目标故障识别模型；将高压直流输电系统的实时故障录波数据对应的故障录波时频图像，输入目标故障识别模型中，得到高压直流输电系统的实时故障识别结果。采用本方法能够提高高压直流输电系统的故障识别准确率。
-
公开(公告)号：CN115577618B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202211148759.5
申请日：2022-09-21
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
Abstract: 本申请涉及一种高压换流阀厅环境因子预测模型构建以及高压换流阀厅环境因子预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取高压换流阀厅内部的历史环境因子数据；根据高压换流阀厅内部的历史环境因子数据，建立初始Elman神经网络模型；提取初始Elman神经网络模型中各层之间的权值及阈值；基于AEO算法优化初始Elman神经网络模型各层之间的权值及阈值，得到最优权值与最优阈值；采用最优权值与最优阈值对初始Elman神经网络模型进行优化，得到高压换流阀厅环境因子预测模型。整个模型构建过程，在初始Elman神经网络模型的基础上引入AEO算法优化模型各层之间的权值及阈值，构建能精准预测高压换流阀厅环境因子的Elman神经网络预测模型。
-
公开(公告)号：CN115577618A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211148759.5
申请日：2022-09-21
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
Abstract: 本申请涉及一种高压换流阀厅环境因子预测模型构建以及高压换流阀厅环境因子预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取高压换流阀厅内部的历史环境因子数据；根据高压换流阀厅内部的历史环境因子数据，建立初始Elman神经网络模型；提取初始Elman神经网络模型中各层之间的权值及阈值；基于AEO算法优化初始Elman神经网络模型各层之间的权值及阈值，得到最优权值与最优阈值；采用最优权值与最优阈值对初始Elman神经网络模型进行优化，得到高压换流阀厅环境因子预测模型。整个模型构建过程，在初始Elman神经网络模型的基础上引入AEO算法优化模型各层之间的权值及阈值，构建能精准预测高压换流阀厅环境因子的Elman神经网络预测模型。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.056 seconds)
