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公开(公告)号：CN119448285B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510039222.2
申请日：2025-01-10
Applicant: 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G01W1/10 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243
Abstract: 本发明提供了一种结合多气象大模型和WRF模型的功率预测方法及系统，涉及电力系统新能源发电功率预测技术领域。在接收到预测任务时，准备基础数据；根据全球历史数据驱动预设模型生成预测气象数据；将预测气象数据与预测准备数据进行组合生成组合预测数据；通过WRF/WRF‑Solar模型对组合预测数据进行运算生成中尺度气象数据；通过双线性插值的方式从中尺度气象数据中获取目标提取数；通过机器学习算法对新能源场站历史数据进行拟合以得到训练模型；将目标提取数据输入至训练模型生成功率预测数据。通过整合多气象大模型与不同气象数据源预测数据，提升新能源功率预测的准确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN118960751B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411430427.5
申请日：2024-10-14
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种配电网线路无人机三维航迹混合规划方法及系统。其中，方法包括建模构建地图模型；根据目标选择策略在航迹规划空间中确定一个随机航迹点，遍寻设置的航迹点集合，查找航迹点集合中与随机航迹点距离最近的航迹点；以距离最近的航迹点为起点，按自适应步长确定新的航迹点；判断新的航迹点与距离最近的航迹点之间是否有障碍物；若无障碍物，则将新的航迹点加入到航迹点集合中，并生成新的无人机航迹路线；若有障碍物，则重新在航迹规划空间中随机产生一个随机航迹点；重复上述步骤，直到生成的新的无人机航迹路线到达最终目标点为止。本发明提供的方案使得无人机的航迹规划能力大大提升，更能满足山区配网电力巡检的需求。
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公开(公告)号：CN119472785A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510039308.5
申请日：2025-01-10
Applicant: 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本申请提供了一种基于边缘盒子的配电网无人机红外巡检方法及装置，包括：接收云服务器传输的路径规划调整指令并进行自适应路径规划，获取巡检路径；控制无人机根据巡检路径对配电网线路及关联的支撑结构进行实时红外成像拍摄得到的红外图像数据；根据红外图像数据应用人工智能算法模型识别电力设备的组成部件，同时应用YOLOv8模型识别各组成部件的温度信息；将组成部件及对应的温度信息发送至云端服务器，以判断是否存在温度异常并生成巡检报告。自适应路径规划保证能够在最短时间内完成有效巡检，无人机巡检和边缘计算深度融合，减轻了服务器数据处理压力，缩短了从数据采集到决策支持的时间间隔，有效保障电网运行的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119448285A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510039222.2
申请日：2025-01-10
Applicant: 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种结合多气象大模型和WRF模型的功率预测方法及系统，涉及电力系统新能源发电功率预测技术领域。在接收到预测任务时，准备基础数据；根据全球历史数据驱动预设模型生成预测气象数据；将预测气象数据与预测准备数据进行组合生成组合预测数据；通过WRF/WRF‑Solar模型对组合预测数据进行运算生成中尺度气象数据；通过双线性插值的方式从中尺度气象数据中获取目标提取数；通过机器学习算法对新能源场站历史数据进行拟合以得到训练模型；将目标提取数据输入至训练模型生成功率预测数据。通过整合多气象大模型与不同气象数据源预测数据，提升新能源功率预测的准确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN118736581B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411234685.6
申请日：2024-09-04
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种面向电力绝缘子的图像自动标注方法，包括：获取具有图像显著性信息的绝缘子目标区域概率图#imgabs0#；联合利用电力图像#imgabs1#的空间特征和显著性光谱信息通过随机行走进行图像分割，获得绝缘子目标生成概率图#imgabs2#；对绝缘子目标生成概率图#imgabs3#进行自适应阈值处理，获得绝缘子引导区域#imgabs4#；将绝缘子引导区域#imgabs5#作为SAM视觉大模型的输入，输出自动生成的绝缘子目标区域#imgabs6#，基于绝缘子目标区域#imgabs7#生成绝缘子标注文件#imgabs8#；基于绝缘子标注文件#imgabs9#进行引导滤波处理，获得优化的绝缘子标注文件#imgabs10#。本发明充分利用SAM视觉大模型的泛化能力和零样本学习能力，充分挖掘绝缘子自身的领域知识，实现在零样本条件下对电力图像中绝缘子目标高精度的自动标注。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118736581A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411234685.6
申请日：2024-09-04
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种面向电力绝缘子的图像自动标注方法，包括：获取具有图像显著性信息的绝缘子目标区域概率图#imgabs0#；联合利用电力图像#imgabs1#的空间特征和显著性光谱信息通过随机行走进行图像分割，获得绝缘子目标生成概率图#imgabs2#；对绝缘子目标生成概率图#imgabs3#进行自适应阈值处理，获得绝缘子引导区域#imgabs4#；将绝缘子引导区域#imgabs5#作为SAM视觉大模型的输入，输出自动生成的绝缘子目标区域#imgabs6#，基于绝缘子目标区域#imgabs7#生成绝缘子标注文件#imgabs8#；基于绝缘子标注文件#imgabs9#进行引导滤波处理，获得优化的绝缘子标注文件#imgabs10#。本发明充分利用SAM视觉大模型的泛化能力和零样本学习能力，充分挖掘绝缘子自身的领域知识，实现在零样本条件下对电力图像中绝缘子目标高精度的自动标注。
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公开(公告)号：CN118736427A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411230355.X
申请日：2024-09-04
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01H9/00
Abstract: 本发明公开了一种输电线路舞动检测方法及系统，涉及智能电网技术领域，包括步骤：获取多帧输电线路图像；获取第一帧输电线路图像的输电导线区域；获取像素比对信息；判断是否发生输电导线区域偏移；若发生输电导线区域偏移确定线路发生舞动，采用输电导线区域跟踪法更新下一帧输电线路图像的输电导线区域；获取相邻的下一帧输电线路图像与当前帧输电线路图像的线路舞动像素振幅；定义下一帧输电线路图像为当前帧输电线路图像；重复步骤获取多组线路舞动像素振幅。本发明的输电线路舞动检测方法，在进行输电线路舞动智能化监测时，避免了需要每次调用预训练语义分割模型获取的输电导线区域情况，在有较高的准确性的同时极大地节省了计算资源。
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公开(公告)号：CN119476644B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510038711.6
申请日：2025-01-10
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本申请提供了一种基于TS2Vec模型的风电功率预测方法及装置，包括：获取风电场过去预设时间段内的历史数据和需要进行风电功率预测的预测日的NWP数据，所述历史数据包括历史实测天气数据、历史实测发电功率、历史NWP数据；利用改进后的TS2Vec表征模型对所述历史数据进行特征表征；将所述历史数据的特征表征结果与所述NWP数据进行拼接形成数据矩阵；应用LSTM模型对所述数据矩阵进行处理并输出所述预测日的风电功率。能够有效提取风电功率相关时间序列中的潜在模式和特征，克服了传统预测模型在特征提取方面的局限性，从而提升预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119476644A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510038711.6
申请日：2025-01-10
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本申请提供了一种基于TS2Vec模型的风电功率预测方法及装置，包括：获取风电场过去预设时间段内的历史数据和需要进行风电功率预测的预测日的NWP数据，所述历史数据包括历史实测天气数据、历史实测发电功率、历史NWP数据；利用改进后的TS2Vec表征模型对所述历史数据进行特征表征；将所述历史数据的特征表征结果与所述NWP数据进行拼接形成数据矩阵；应用LSTM模型对所述数据矩阵进行处理并输出所述预测日的风电功率。能够有效提取风电功率相关时间序列中的潜在模式和特征，克服了传统预测模型在特征提取方面的局限性，从而提升预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118964700B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411428639.X
申请日：2024-10-14
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/904 , G06N3/0895 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供了一种模型注意力可视化方法及相关装置，涉及人工智能和计算机视觉技术领域。通过获取自监督模型，并获取自监督模型关注的类别部位数据信息；对类别部位数据进行裁剪以建立分类数据集；分析自监督模型的backbone并根据分析结果冻结backbone对应的阶段部分参数；根据冻结后的backbone结合分类数据集对所述自监督模型进行分类训练；通过可视化查看自监督模型对应的热度图注意力并生成分析结果。基于自监督预训练模型、结合视觉分类模型、模型微调、模型热度图可视化，实现模型训练效果的可视化的技术效果。
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