一种变电站无人机最优紧急避险路径选择方法

    公开(公告)号:CN112506228B

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202011585908.5

    申请日:2020-12-28

    Abstract: 本发明提供一种变电站无人机最优紧急避险路径选择方法,包括以下步骤:S1:通过与故障无人机距离最近的摄像头获取原始三维图像并构建原始三维模型;S2:利用变电站物联网中的其余摄像头所获取的三维图像对原始三维模型进行扩充,得到扩充后的三维模型;S3:在扩充后的三维模型中进行障碍物识别,识别出存在可疑障碍物的区域;S4:根据识别出的存在可疑障碍物的区域,采用改进的蚁群算法在扩充后的三维模型中规划出最优紧急避险路径。本发明提供一种变电站无人机最优紧急避险路径选择方法,解决了目前还没有适用于变电站无人机的紧急避险方法的问题。

    一种母线分列方式下提高供电可靠性的备投方法

    公开(公告)号:CN115940386A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211726747.6

    申请日:2022-12-29

    Abstract: 本发明提供了一种母线分列方式下提高供电可靠性的备投方法,包括采集110kV变电站的线路和开关信息;根据采集到的信息进行元件状态判别;根据各元件的状态进行充电条件判别;线路备投和母联备投各自判别逻辑判断是否满足动作条件,若满足则备投动作出口。本发明通过优化线路备投充电逻辑,在特定方式条件下,可同时充电线路备投和母联备投方式,线路备投和母联备投的充电、动作逻辑均彼此独立,没有相互切换或相互闭锁放电逻辑,实现方式简单,满足110kV变电站母线分列方式等接线方式比较复杂情况下,在各种故障情况下,能够恢复全站所有母线供电,最大限度提高了供电可靠性。

    电力设备的技改大修状态监测方法和系统

    公开(公告)号:CN107730121A

    公开(公告)日:2018-02-23

    申请号:CN201710980057.6

    申请日:2017-10-19

    CPC classification number: G06Q10/06393 G06Q50/06

    Abstract: 本发明涉及一种电力设备的技改大修状态监测方法和系统。上述电力设备的技改大修状态监测方法包括:获取电力设备在各个运行周期内的平均失效频率、平均修复时间、服役年龄和后续时间区间,计算电力设备分别在各个运行周期内的总不可用率;根据电力设备在各个运行周期内的期望缺供电量和总不可用率分别确定电力设备的累计期望损失费用参数;识别所述电力设备分别在各个运行周期内技改大修时,电力设备所在线路更新所需的投入成本参数和维修费用参数,确定电力设备分别在各个运行周期技改大修所产生的累积收益;计算各个运行周期的累积收益与累计期望损失费用参数之间的差值,在最大差值对应的运行周期内监测电力设备的技改大修状态。

    基于粒子群算法和DBN的高压电缆局部放电模式识别方法

    公开(公告)号:CN112183745A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202011026799.3

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本发明提供一种基于粒子群算法和DBN的高压电缆局部放电模式识别方法,包括以下步骤:S1:获取高压电缆局部放电脉冲信号,并进行预处理;S2:将信号划分为训练样本和测试样本;S3:建立DBN,并采用粒子群算法优化DBN的初始权重,得到最优初始权重;S4:输入训练样本对DBN进行离线训练,得到训练后的DBN模型;S5:将测试样本输入到训练后的DBN模型中进行测试,得到高压电缆多源局部放电的识别结果。本发明提供一种基于粒子群算法和DBN的高压电缆局部放电模式识别方法,利用深度置信网络模型良好的特征筛选分析能力,有效提高了局部放电模式的识别精度和识别准确度,解决了目前在高压电缆局部放电模式上存在识别准确度不够高的问题。

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