超高压输电线路应急抢修用耐张杆塔

    公开(公告)号:CN106121341B

    公开(公告)日:2018-08-28

    申请号:CN201610647733.3

    申请日:2016-08-09

    Abstract: 一种超高压输电线路应急抢修用耐张杆塔,由长方框架形耐张杆塔立柱模块组合构成,所述长方形耐张杆塔立柱模块由三个立体正方形耐张杆塔立柱单元一体组合而成,长方形的四个角上有四根空心圆柱,以承担应急抢修用耐张杆塔垂直向负荷。所述耐张杆塔立柱模块的上、下端面各有12‑24个安装孔,用来固定直向组合安装的耐张杆塔立柱模块,所述耐张杆塔立柱模块上端面的四个角上有四个导向定位销,用于直向组合安装耐张杆塔立柱模块时的导向和定位。本发明的应急抢修用耐张杆塔的耐张杆塔立柱模块可一体式制得,无须采用分体式制造后组合,由此,提高效率及成本,使用方便。抗轴向压力和拉力,弯矩及剪力大。搬运轻便,搭建工艺简单,制造成本低。

    航拍高压输电线路环境检测方法

    公开(公告)号:CN109829507A

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201910129588.3

    申请日:2019-02-21

    Abstract: 本发明涉及一种航拍高压输电线路环境检测方法,该方法基于超像素和深度神经网络,所述的检测方法包括以下步骤:步骤a:制作图像训练集;步骤b:对图像训练集进行预处理;步骤c:通过超像素分割算法进行预分割,提取每一超像素块的特征向量;步骤d:根据超像素块的特征向量和该超像素块对应的真值训练DNN模型;步骤e:对待检测的图像,重复步骤b-c,将提取的超像素块特征向量输入已训练的DNN模型,得到超像素块的分类结果,将分类结果运用到原图像得到最终预测结果。与现有技术相比,本发明解决了传统上对高压输电线路周围的环境检测时所需要的大量人力和时间的问题。

    一种用于输电线路螺栓销钉松动状态感知的监测装置

    公开(公告)号:CN111289032B

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202010234594.8

    申请日:2020-03-30

    Abstract: 本发明涉及一种用于输电线路螺栓销钉松动状态感知的监测装置,该监测装置与安装在螺栓上的销钉相连,监测装置包括外壳以及安装在外壳内的开关模块、通信模块、天线模块、电源模块和MCU模块,开关模块、通信模块、天线模块和电源模块分别与MCU模块相连,开关模块设有开关电路和与开关电路相连的刀闸,刀闸在销钉脱落时改变开关电路状态,从而实现销钉松动状态的实时监测。与现有技术相比,本发明具有实现销钉松动状态的实时监测、漏检率低、结构简单、成本低等优点。

    一种跳线间隔棒带电消缺装置

    公开(公告)号:CN111313318B

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202010099850.7

    申请日:2020-02-18

    Abstract: 本发明涉及一种跳线间隔棒带电消缺装置,包括支撑块、传动单元、线夹单元和用于实现线夹单元夹紧和张开的操作单元;所述的传动单元和线夹单元均安装在支撑块上;所述的线夹单元还与传动单元相连;所述的传动单元与操作单元进行可拆卸连接,消缺装置安装在已损坏的间隔棒附近,线夹单元分别夹紧两条需要进行间隔操作的子导线,实现间隔棒带电消缺。与现有技术相比,本发明具有作业方式简单、安全性好、对原跳线间隔棒无影响、实用性好、可带电消缺等优点。

    一种误报警数据特征识别方法及装置

    公开(公告)号:CN118797565A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202411260151.0

    申请日:2024-09-10

    Abstract: 本发明涉及一种误报警数据特征识别方法及装置。该方法收集输电线路监控报警数据,并识别监控报警数据的整体特征;计算线路数据,并基于线路数据识别监控报警数据的线路特征;计算线路杆塔数据,并基于线路杆塔数据识别监控报警数据的线路杆塔特征,进行报警线路杆塔识别及误报警识别;计算报警事由数据,并基于报警事由数据识别监控报警数据的报警事由特征;基于线路数据、线路杆塔数据和报警事由数据,计算监控报警数据的重复报警特征。与现有技术相比,本发明具有快速准确地识别报警数据等优点。

    基于多维度网络公共信息分析的输电线路故障预测建方法

    公开(公告)号:CN108594070A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810344319.4

    申请日:2018-04-17

    Abstract: 本发明涉及一种基于多维度网络公共信息分析的输电线路故障预测建方法,包括以下步骤:1)对可能导致供电故障的因素进行收集记录后,确定导致设备故障的关键因素;2)针对确定的关键因素,基于数据挖掘和网络爬虫技术,在互联网上收集相关信息;3)对于收集到的信息采取数据清洗和分析处理后,提取关键信息并建立“潜在故障事件”模型;4)根据输电线路的自身属性,建立“设备地图”模型;5)对“潜在故障事件”模块和“设备地图”模型进行数据分析,最终生成各个区域的输电线路发生故障的风险评分。与现有技术相比,本发明具有可对故障风险进行估计,对故障的发生进行预测,将损失降到最低等优点。

    航拍高压输电线路环境检测方法

    公开(公告)号:CN109829507B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN201910129588.3

    申请日:2019-02-21

    Abstract: 本发明涉及一种航拍高压输电线路环境检测方法,该方法基于超像素和深度神经网络,所述的检测方法包括以下步骤:步骤a:制作图像训练集;步骤b:对图像训练集进行预处理;步骤c:通过超像素分割算法进行预分割,提取每一超像素块的特征向量;步骤d:根据超像素块的特征向量和该超像素块对应的真值训练DNN模型;步骤e:对待检测的图像,重复步骤b‑c,将提取的超像素块特征向量输入已训练的DNN模型,得到超像素块的分类结果,将分类结果运用到原图像得到最终预测结果。与现有技术相比,本发明解决了传统上对高压输电线路周围的环境检测时所需要的大量人力和时间的问题。

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