-
公开(公告)号:CN114552758A
公开(公告)日:2022-05-27
申请号:CN202210071965.4
申请日:2022-01-21
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种适用于母线多路进线的备用电源自动投入方法与系统,设置两段母线,且两段母线具有多路进线,该两段母线的备用电源自动投入逻辑电路中的放电逻辑包括:包括将每段母线中所有进线“手跳遥跳”开入信号进行逻辑或,得到第一阶段逻辑输出;将第一阶段输出经过“手跳遥跳”展宽时限展宽后与该单段母线电压非有压的逻辑输出进行逻辑与,得到第二阶段逻辑输出。本发明能够解决多路进线备用电源的自动投入问题,并且减少了备用电源自动投入装置硬件资源的开销和接线。
-
公开(公告)号:CN115913981A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211594084.7
申请日:2022-12-13
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H04L41/12 , H04L43/045 , H04L41/0631 , H04L101/622
Abstract: 本发明公开了一种基于变电站业务数据流信息的网络拓扑生成方法及系统,所述方法包括:采集变电站网络中链路上的各种业务流信息以及交换机状态,包括业务流五元组信息、业务流统计信息、业务流在交换机的输入和输出端口号、交换机学习的mac地址表;根据业务流五元组、统计信息、业务流的输入输出端口进行终端设备到交换机的路径分析计算,根据mac地址表、统计信息、业务流的输入输出端口进行交换机之间的路径分析计算;根据终端设备到交换机的路径、交换机之间的路径生成网络拓扑信息,根据生成的网络拓扑信息进行网络拓扑绘制及状态展示。本发明实现不依赖链路层邻居协议进行网络拓扑信息采集、分析及拓扑生成,为提升变电站运维管理能力提供支撑。
-
公开(公告)号:CN217307247U
公开(公告)日:2022-08-26
申请号:CN202122881866.6
申请日:2021-11-23
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H02H3/32
Abstract: 本实用新型公开了一种基于附加直流的低压漏电保护装置,包括:设于总线侧的总开关、设于支路侧的支路开关、控制板、总线交流电压采样部件、总线交流电流采样部件、支路交直流电流采样部件;总线交流电压采样部件,用于采样总线上的三相电压;总线交流电流采样部件,用于采样总线上的交流电流;支路交直流电流采样部件,用于采样对应支路上的交流电流和直流电流;控制板分别连接总线交流电压采样部件、总线交流电流采样部件、支路交直流电流采样部件、总开关和支路开关,用于接收各部件的采样信号、输出附加直流至供电系统一次回路以及输出控制信号控制总开关或支路开关的动作。优点:克服现有技术存在的支路开关动作不正确导致总开关误动的缺陷。
-
公开(公告)号:CN118884130A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202411172784.6
申请日:2024-08-26
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于暂稳态信息判断的单相接地故障选相方法、系统、计算机设备及存储介质。使用零序电压变化量确定故障起始点;以故障后第一个周波的相电流有效值作为选择判断故障相方法的依据;当三相电流有效值均大于阈值时使用暂态信息判断故障相,否则使用稳态信息判断故障相;当使用暂态信息判断时,提取相电流的故障分量并滤波,计算滤波后的有效值和相关系数,根据暂态规则判断接地故障相;当使用稳态信息判断时,计算三相电压的基波值及相互之间的夹角,排序后根据稳态规则判断接地故障相。该方法适用于小电流接地系统,不受中性点接地方式的影响,可用于接入或未接入三相电流的配电网装置,解决单一判据不能适用于多种场景、容易误判的情况,提高了故障选相的准确度。
-
公开(公告)号:CN119580353A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411626511.4
申请日:2024-11-14
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/126 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06V20/40
Abstract: 本发明提出一种基于改进I3D网络的动作识别方法,利用改进的I3D网络实现人体行为识别,I3D网络基于2D CNN Googlenet模型,能更好地处理多视频的行为识别;且为了提高I3D网络的识别准确率,利用遗传算法对学习率和动量这两个超参数进行优化,优化后的学习率和动量能有效地提高网络的性能,同时在此基础上,为了更好地提取特征,在I3D网络中特定的inception模块后加入注意力机制模块,从而进一步提高识别准确率,本发明结合遗传算法和注意力机制,通过这种双重优化策略有效提升I3D网络的性能,提高识别精度,展示了在计算机视觉发展和视频数据处理领域中该方法具有一定的应用前景。
-
-
-
-