-
公开(公告)号：CN119068633A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411210195.2
申请日：2024-08-30
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G08B21/10
Abstract: 本发明公开了一种输电线路地质灾害的监测方法、系统及监测唤醒机制；涉及输电线路监测技术领域；根据地质灾害发生概率唤醒振动监测设备进入工作状态或休眠状态；在振动监测设备进入工作状态时，获取振动监测设备采集的第一数据；基于所述第一数据唤醒影像监测设备进入工作状态或休眠状态；在环境影像监测设备进入工作状态时，获取环境影像数据；通过低功耗监测设备采集的基础数据判断是否唤醒功耗中等的振动监测设备，并在振动监测设备唤醒情况下采集第一数据；根据第一数据判断是否唤醒功耗较高的影像监测设备；由整体功耗低的监测设备逐级触发功耗高的监测设备，降低功耗较高的监测设备的工作时间，从而降低输电线路泥石流监测的整体功耗。
-
公开(公告)号：CN118898887A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411210219.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了基于唤醒机制的输电线路火灾预警监测系统，设计输电线安全技术领域。系统包括：环境参数监测模块、第一微控模块、图像采集模块、第二微控模块和监测预警模块。第一微控模块先根据环境参数确定初步监测结果，再根据初步监测结果启动图像采集设备做进一步检测；第二微控模块分析图像得到火灾检测结果，并发至监测预警模块实现火灾预警。由于初步监测极大降低了所需采集和分析的数据量，图像采集模块和第二微控模块的工作量也随之降低，降低了监测系统能耗。各模块之间所需传输的数据量降低，避免了传输通道拥挤、数据传输不及时或丢包的问题，为数据分析提供了更准确的数据。
-
公开(公告)号：CN118297404A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410503296.2
申请日：2024-04-25
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了计及雷电定位精度的线路雷击风险分析方法、系统及介质，该方法包括：通过雷电定位系统获取输电线路故障跳闸后的定位落雷点；基于实际落雷点与定位落雷点之间的距离的概率呈正态分布，计算落雷在环内线路附近的概率；环内线路为落雷圆环与线路屏蔽区的叠加部分构成的平行四边形；根据雷击出现在环内线路附近的概率，计算输电线路因雷电直击导致跳闸的第一概率；基于输电线路上产生的感应过电压最大值，计算输电线路因感应过电压导致跳闸的第二概率；根据第一概率和第二概率，得到输电线路遭受雷击跳闸的概率。本发明充分考虑雷电定位系统定位精度，可有效提高线路雷击跳闸判定的科学性，且便于计算机实现自动分析计算。
-
公开(公告)号：CN111598109B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010377687.6
申请日：2020-05-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种变电站指针仪表读数智能识别方法，包括图像采集、图像校正、灰度化、中值滤波去噪、高斯滤波去噪、双边滤波去噪、图像二值化、canny算子边缘检测、腐蚀运算、膨胀运算、Hough圆变换检测表盘和圆心、进行Hough直线变换检测指针、输出识别读数。本发明可以在复杂环境下准确识别变电站各类指针仪表读数，包括指针较细的避雷器电流表，拍摄到仪表图片后，可以自动识别该仪表类别并配置相应的识别方法，并准确地识别仪表的读数，该方法具有通用性、较强的鲁棒性，且读数更加准确。
-
公开(公告)号：CN111931348A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010681110.4
申请日：2020-07-15
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种10kV配网杆塔感应雷闪络风险自动评估方法，包括以下步骤：建立地闪地理数据库、输电线路杆塔数据库和10kV配网杆塔数据库，输电线路杆塔数据库包括线路名称；获取雷击风险指标，为反映雷电活动频繁程度的相对值；获取过电压风险指标，为杆塔附近发生雷击后绝缘闪络的概率；根据待评估线路名称，对雷击风险指标和过电压风险指标进行计算，获取待评估线路名称对应的感应雷闪络风险综合指标F。根据10kV配网杆塔数据库、输电线路杆塔数据库和地闪地理数据库自动调取数据，计算感应雷闪络风险综合指标F；解决了现有技术不能进行感应雷闪络风险自动评估的问题，明显提升配网防雷评估与改造的工作效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111913073A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010681134.X
申请日：2020-07-15
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种10kV配电线路雷击故障模糊定位方法和装置，涉及输配电线路防雷领域，解决了在10kV配电线路雷击故障位置信息自动提取和准确性评估问题。基于贝叶斯定理融合地理信息和雷电信息，计算雷击故障发生在各杆塔及台区的概率。通过雷电过电压计算方法，提取了各杆塔及台区在附近发生地闪时绝缘闪络的概率，采用贝叶斯定理计算了考虑地理信息的各杆塔及台区的故障概率。通过跳闸时刻地闪位置信息，利用雷电定位系统地闪位置误差分布，采用贝叶斯定理依次叠加计算了考虑地闪信息的各杆塔及台区的故障概率。
-
公开(公告)号：CN111539486A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010400931.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 成都理工大学 , 四川达曼正特科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Dropout深度置信网络的变压器故障诊断方法，包括步骤：收集多组油浸式变压器特征气体数据及对应的故障类别，处理后划分为训练样本和测试样本；构建基于深度置信网络DBN的故障诊断模型；在最优的故障诊断模型的DBN中引入Dropout，使用训练样本构建DBN-Dropout模型；采集油浸式变压器当前的特征气体数据，处理得到诊断样本，输入DBN-Dropout模型，以softmax分类器得到的概率最大的类别为故障诊断类别。本发明的有益效果是：考虑到深度置信网络在数据较少、模型较复杂时存在容易过拟合的问题，在原始的DBN中引入Dropout，构建了DBN-Dropout变压器故障诊断模型，以提高网络的泛化能力，能有效提高变压器故障诊断的准确率。
-
公开(公告)号：CN107436392B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710881199.7
申请日：2017-09-26
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川大学
Abstract: 本发明公开了电缆单相接地故障检测方法，包括以下步骤：S1：检测电缆中的电流扰动；S2：当检测到电缆中发生电流扰动时，记录电流扰动发生的时刻；S3：将电缆中的电流扰动发生时刻前两周波的数据进行傅里叶变换分析得出电流扰动的初相角，根据该初相角判断该扰动是否发生在电压峰值；S4：如果该扰动发生在电压峰值，则对电缆中的电流扰动进行判断，判断该电流扰动是接地故障还是正常设备扰动。本发明还公开了使用以上方法的电缆单相接地故障检测系统。本发明实现了对单相接地故障引起的扰动进行在线的判别，从而避免了离线检测引起的停电，不会耽误生产，同时由于是对电缆进行在线检测，线路上的设备处于正常使用状态，所以检测准确率很高。
-
公开(公告)号：CN119919746A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510422151.4
申请日：2025-04-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/75 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态大模型的图像质量分类处理方法及系统，涉及电力巡检图像处理技术领域，包括确定巡检图像的模态数据匹配策略；基于模态数据匹配策略得到多种关联模态数据；将每种关联模态数据与巡检图像进行匹配性判断，得到初筛模态数据；确定巡检图像有效信息模糊信息，将每种初筛模态数据分别与有效信息和模糊信息进行配对，基于第一配对结果和第二配对结果判断是否为融合模态数据，将融合模态数据与巡检图像进行关联标注处理。该方法及系统通过将巡检图像与关联模态数据进行匹配性判断，并能根据瑕疵巡检图像可识别的范围来分别进行配对，根据最终的配对结果来进行关联标注处理，以保证不同模态信息融合后的合成数据质量。
-
公开(公告)号：CN119338065A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411459390.9
申请日：2024-10-18
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/048 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/213 , G01R31/40
Abstract: 本发明公开了基于极限学习机的直流电源健康状态预测模型优化方法，涉及电源智能管理技术领域。本发明在极限学习机基础模型上进行改进，采用多层ELM‑AE对输入数据进行逐层贪婪无监督学习，提取原始数据集的高级特征，采用混合核函数作为监督学习阶段的回归层，解决复杂的非线性问题，提高预测模型对不同电池工作条件下的多样化特征的适应性，提升了模型的泛化能力和预测精度，并通过改进的黑翅鸢算法优化模型参数，显著提高了模型的收敛速度和预测精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
72
records
(took 0.055 seconds)
