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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112436868B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011324397.1
申请日：2020-11-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 天津大学
Inventor： 方磊 , 姜小涛 , 许洪华 , 张明 , 葛磊蛟 , 杜渐 , 朱红勤 , 周科峰 , 王春宁 , 秦羽飞 , 花文平 , 牛睿 , 嵇文路 , 傅乔清 , 张玮亚 , 许超 , 曹欣皓 , 夏伟栋 , 王文帝 , 田云云
Abstract: 一种分布式光伏电力通道复用数据传输方法及系统，利用基于专家决策的网络选择算法裁定当前周期下电网通信站点的初始化通信机制，再根据上一周期电力线信道的时变度以及当前周期下无线信道和电力线信道的数字通信带宽的测量数据，进一步裁定当前周期下电网通信站点的通信机制，实现电力线通信与无线通信的网络切换；根据不同业务的特性，基于多领域专家决策选择合适属性的判决准则，以此来选择最适合的通信网络，实现了通信网络综合状态的协调均衡，减少切换次数、降低切换失败可能性，提升通信网络的兼顾性和安全性。
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公开(公告)号：CN112532707B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202011324400.X
申请日：2020-11-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 天津大学
Inventor： 张明 , 方磊 , 姜小涛 , 王文天 , 杜渐 , 许洪华 , 葛磊蛟 , 牛睿 , 王春宁 , 周冬旭 , 秦羽飞 , 穆九鹏 , 嵇文路 , 张玮亚 , 傅乔清 , 冯隆基 , 夏伟栋 , 王文帝 , 田云云
IPC: H04L67/10 , H04B17/391 , H02J3/38
Abstract: 本发明涉及一种分布式光伏电站运维数据传输方法，综合考虑数据传输方式，建立包括能量消耗模型与流量成本模型的分布式光伏电站的运维数据传输的效用模型，运用仿真计算得到基于分簇方式的分布式光伏电站运维数据传输方案，保证分布式光伏电站优异效能、减少数据传输的能量消耗、降低通信成本，提高分布式光伏电站的经济效益。
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公开(公告)号：CN112436868A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011324397.1
申请日：2020-11-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 天津大学
Inventor： 方磊 , 姜小涛 , 许洪华 , 张明 , 葛磊蛟 , 杜渐 , 朱红勤 , 周科峰 , 王春宁 , 秦羽飞 , 花文平 , 牛睿 , 嵇文路 , 傅乔清 , 张玮亚 , 许超 , 曹欣皓 , 夏伟栋 , 王文帝 , 田云云
Abstract: 一种分布式光伏电力通道复用数据传输方法及系统，利用基于专家决策的网络选择算法裁定当前周期下电网通信站点的初始化通信机制，再根据上一周期电力线信道的时变度以及当前周期下无线信道和电力线信道的数字通信带宽的测量数据，进一步裁定当前周期下电网通信站点的通信机制，实现电力线通信与无线通信的网络切换；根据不同业务的特性，基于多领域专家决策选择合适属性的判决准则，以此来选择最适合的通信网络，实现了通信网络综合状态的协调均衡，减少切换次数、降低切换失败可能性，提升通信网络的兼顾性和安全性。
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公开(公告)号：CN112532707A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011324400.X
申请日：2020-11-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 天津大学
Inventor： 张明 , 方磊 , 姜小涛 , 王文天 , 杜渐 , 许洪华 , 葛磊蛟 , 牛睿 , 王春宁 , 周冬旭 , 秦羽飞 , 穆九鹏 , 嵇文路 , 张玮亚 , 傅乔清 , 冯隆基 , 夏伟栋 , 王文帝 , 田云云
IPC: H04L29/08 , H04B17/391 , H02J3/38
Abstract: 本发明涉及一种分布式光伏电站运维数据传输方法，综合考虑数据传输方式，建立包括能量消耗模型与流量成本模型的分布式光伏电站的运维数据传输的效用模型，运用仿真计算得到基于分簇方式的分布式光伏电站运维数据传输方案，保证分布式光伏电站优异效能、减少数据传输的能量消耗、降低通信成本，提高分布式光伏电站的经济效益。
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公开(公告)号：CN115641431A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211326020.9
申请日：2022-10-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及人工智能图像识别技术领域，尤其涉及一种改进深度学习的输电线工程车辆检测方法，包括：步骤1：采集输电线下工程车辆入侵图像进行分类和标注，生成带有类别标签的工程车辆图像数据集；步骤2：构建基于改进YOLOv5s深度学习网络的输电线下工程车辆检测模型并通过工程车辆图像训练工程车辆检测模型；其中，在YOLOv5s深度学习网络中的骨干网络模块Backbone后级联感受野模块RFB形成改进YOLOv5s深度学习网络；步骤3：通过训练好的工程车辆检测模型进行待检测图像的置信度识别，基于置信度确认目标输出。本发明实现输电线工程车辆的实时检测，提高了检测精度。
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