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公开(公告)号：CN119582992A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411715367.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 吉林省吉能电力通信有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
IPC: H04B17/391 , H04B7/185
Abstract: 本发明提供了一种新能源并网场景空对空无人机信道建模方法。该方法包括：根据新能源并网场景下的环境参数得到环境中信号传播特性，考虑了输电杆塔的影响并引入散射体分布，构建空对空无人机的三维非平稳空对空信道模型；考虑无人机的运动参数引入高斯马尔可夫模型模拟无人机运动轨迹，得出高斯马尔可夫移动模型描述的无人机运动轨迹，得到多径分量参数的时变表达式；根据多径分量参数的时变表达式、环境参数和无人机的运动参数得到三维非平稳空对空信道模型的信道特性分析结果。本发明方法通过引入高斯马尔可夫模型模拟了无人机的动态运动轨迹，确保了信道模型能够反映出无人机实际飞行中的时变性，提升通信系统在复杂环境下的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116760953A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311035261.2
申请日：2023-08-17
Applicant: 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了基于无线通信网络的变电站视频监控系统，通过无线通信技术实现对变电站及周边环境的远程视频监控，达到实时监控和预警的目的，同时，本发明通过中央处理器对监控视频进行处理，相较于现有技术，本发明创造性选用了图像的畸变值进行判定，通过畸变曲线获取了整体监控信息的变动性，使用者仅需要通过畸变曲线即可判定所选定的监控时间内是否发生点云位移来查阅当前监控信息是否发生异常，智能可视化的操作实现了监控的自主性，解决了现有变电站视频监控系统存在的布线困难、维护复杂以及覆盖范围有限的问题。
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公开(公告)号：CN115865709A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211323934.X
申请日：2022-10-27
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
IPC: H04L41/142 , H04W24/00 , H04W40/22 , H02J13/00
Abstract: 本发明提供一种智能反射面辅助传输的变电站混合中继通信性能分析方法，属于通信技术领域，包括：结合第二时隙智能反射面IRS辅助的无线通信的信道系数hw，采用矩量法框架，统计表征端到端信道整体的信道系数；根据无线链路信噪比和LogN分布的性质得到接入点接收到的信噪比；根据接入点接收到的信噪比计算得到第二时隙IRS辅助的无线通信链路中断概率。本发明对应用于室内变电站的电力线接入和IRS辅助的多中继混合通信系统进行了数学建模、理论性能推导与分析，对比分析了IRS数量及位置、脉冲噪声环境以及不准确的CSI等因素对系统可靠性能的影响，为多IRS辅助的混合通信系统在室内物联网的应用提供了必要的理论支持。
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公开(公告)号：CN119544127A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411760060.3
申请日：2024-12-03
Applicant: 吉林省吉能电力通信有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
IPC: H04B17/391 , H04B17/20 , H04B17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于单片机的双模通信系统性能测试方法，包括以下步骤：步骤S1，测试系统搭建；步骤S2，测试设置，步骤S3，评估标准设置；步骤S4，通过设置数据表格进行对比；步骤S5，对步骤S4中的评估结果进行分析。本发明通过科学、全面的评估方法，能够支持多种通信模式的性能评估，满足不同应用场景的需求。在评估方面，设置多种指标，考虑信道切换，实现对于系统性能的全面评估；在实践方面，通过模拟真实通信环境，利用软件先一步进行结果运行，之后在实验室中模拟双模通信的传输过程，提高评估结果的准确性和可靠性。准确反映双模通信系统的稳定性、可靠性、效率，为系统的进一步优化和改进提供依据。
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公开(公告)号：CN116633433B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202310538135.2
申请日：2023-05-12
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04B10/079 , H04B10/071 , H04L41/0631 , H04L41/142
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116760953B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311035261.2
申请日：2023-08-17
Applicant: 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了基于无线通信网络的变电站视频监控系统，通过无线通信技术实现对变电站及周边环境的远程视频监控，达到实时监控和预警的目的，同时，本发明通过中央处理器对监控视频进行处理，相较于现有技术，本发明创造性选用了图像的畸变值进行判定，通过畸变曲线获取了整体监控信息的变动性，使用者仅需要通过畸变曲线即可判定所选定的监控时间内是否发生点云位移来查阅当前监控信息是否发生异常，智能可视化的操作实现了监控的自主性，解决了现有变电站视频监控系统存在的布线困难、维护复杂以及覆盖范围有限的问题。
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公开(公告)号：CN117787100B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202311830357.8
申请日：2023-12-28
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0499 , G02B6/44 , G06F113/16
Abstract: 本发明公开了一种机理与数据双向融合驱动的电力通信光缆数字孪生建模方法，涉及电力光通信技术领域，包括：获取环境参数数据与光缆固有属性，建立机理模型，将光缆固有属性与环境参数数据作为输入数据，分别输入机理模型与物理实体中，获取电力通信光缆的理论输出和真实输出，电力通信光缆数据包括所述理论输出、真实输出与光缆固有属性；根据电力通信光缆数据与环境参数数据建立数据驱动模型；将物理实体与机理模型输出间的偏差数据补偿到机理模型中，建立电力通信光缆数字孪生模型。本发明建立的数字孪生模型可以优化电力通信光缆物理实体的运行，实现电力光通信系统的实时监测和智慧运行，提高系统的运行效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN118655669A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411146730.2
申请日：2024-08-21
Applicant: 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 国网吉林省电力有限公司
Abstract: 本发明属于光缆安装技术领域，具体涉及一种可快速安装的光缆桥架及其安装方法，包括桥接总体、捋直机构以及固定机构，桥架总体包括具有凹槽且两两之间相互插接的底盘以及滑动连接在底盘顶部的盖板；捋直机构安装在底盘的凹槽内，当滑动盖板对底盘的顶部进行密封时，自动驱动捋直机构将位于凹槽内的光缆向外部拉拽捋直；固定机构安装在底盘的凹槽内，当捋直机构工作时，自动驱动固定机构开始工作，且当捋直机构工作结束后，固定机构将捋直后的光缆固定夹紧，该种可快速安装的光缆桥架及其安装方法，替代传统的光缆进行铺设安装时对光缆进行固定的方式，避免了在光缆铺设的过程中对光缆的端部固定比较麻烦，从而导致光缆的铺设安装速度较慢的问题。
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公开(公告)号：CN116633433A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310538135.2
申请日：2023-05-12
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学
IPC: H04B10/079 , H04B10/071 , H04L41/0631 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种基于模型驱动的OPGW光缆故障诊断与定位方法，涉及电力设备检测技术领域，包括：获取光缆数据以及线路故障发生时通过OTDR获取的故障点距离及检测曲线；将检测曲线和光缆数据进行预处理，通过预处理后的数据训练得到最优光缆故障分类模型，进行光缆故障分类；构建T‑S模糊故障树光缆故障诊断模型进行光缆故障原因诊断；构建光缆故障定位模型，基于故障点距离进行故障定位。本发明实现光缆故障类型的精确分类，利用光缆定位算法实现光缆故障点的精确定位，利用T‑S模糊故障树对光缆故障进行推理并分析，通过推理结果可知最有可能造成其故障的原因，方便工作人员能够精准施策，采取适当措施减少故障发生次数。
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公开(公告)号：CN116030364A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211630194.4
申请日：2022-12-19
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种无人机轻量级目标检测方法、系统、介质、设备及终端，对YOLO系列网络的主干网络结构进行分析，将特征金字塔与Darknet‑53网络模型相结合，得到Yolov3的主干网络；对YOLO‑fastest的特征金字塔部分进行裁剪，得到裁剪后的YOLO‑fastest网络；构建YOLO解码器，实现非极大值抑制，并在MCU配套的LCD屏幕上呈现识别效果。通过检测结果可以非常明显的发现，本发明裁剪后的YOLO‑fastest网络在目标图片上可以检测出对象目标的位置；裁剪后的网络在推理速度上获得了大幅的提升，量化以后的模型大大减少了浮点运算的次数，加快了推理速度。
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