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公开(公告)号：CN119832183A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411823735.4
申请日：2024-12-12
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Inventor： 范强 , 龚博 , 杨涛 , 黄军凯 , 赵超 , 陈佳胜 , 付鑫怡 , 庞玲蓉 , 叶华洋 , 胡天嵩 , 吴建蓉 , 肖书舟 , 张厚荣 , 何锦强 , 古庭赟 , 李博文 , 李长兴 , 丁江桥 , 曾蓉 , 陈晨 , 袁娴枚 , 赵圆圆 , 张洋 , 祝健杨 , 李鑫卓 , 张俊杰 , 王宇 , 辛明勇 , 余思伍 , 杨旗 , 毛先胤 , 杨柳青 , 张露松 , 牛唯 , 曾华荣 , 黄欢 , 邹雕 , 张啟黎 , 张历 , 陈沛龙 , 刘卓娅 , 代吉玉蕾 , 罗鑫 , 颜康 , 文贤馗 , 文屹 , 吕黔苏 , 张迅 , 李欣 , 朱石剑 , 冯起辉 , 张后谊 , 毛钧毅 , 廖永力 , 黄增浩 , 张海鹏 , 朱登杰 , 李昊 , 张志强
IPC: G06T17/20 , G06T17/05 , G06T3/4007 , G06F16/29 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及输电线路监测技术领域,公开了一种基于输电线路杆塔级覆冰厚度网格化方法，包括:获取覆冰监测数据和气象地理信息数据；对数据进行插值和预处理；基于插值和预处理过的数据进行人工智能模型训练和测试；利用贝叶斯参数寻优方法优化人工智能模型参数；基于最优人工智能模型参数生成南方地区实况格点分布图。本发明通过结合多源数据,利用深度学习和贝叶斯优化技术,实现了输电线路杆塔级覆冰厚度的精细化网格预测,提高了预测精度,为输电线路覆冰风险评估和预防性维护提供了重要依据。
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公开(公告)号：CN119809366A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411684888.5
申请日：2024-11-22
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Inventor： 范强 , 肖书舟 , 叶锐 , 龚博 , 付鑫怡 , 庞玲蓉 , 叶华洋 , 胡天嵩 , 吴建蓉 , 张厚荣 , 何锦强 , 古庭赟 , 李博文 , 祝健杨 , 李鑫卓 , 张俊杰 , 王宇 , 辛明勇 , 杨涛 , 黄军凯 , 赵超 , 陈佳胜 , 余思伍 , 李长兴 , 丁江桥 , 曾蓉 , 陈晨 , 袁娴枚 , 赵圆圆 , 张洋 , 杨旗 , 毛先胤 , 杨柳青 , 张露松 , 牛唯 , 曾华荣 , 黄欢 , 邹雕 , 张啟黎 , 张历 , 陈沛龙 , 刘卓娅 , 代吉玉蕾 , 罗鑫 , 颜康 , 文贤馗 , 文屹 , 吕黔苏 , 张迅 , 李欣 , 朱石剑 , 冯起辉 , 张后谊 , 毛钧毅 , 廖永力 , 黄增浩 , 张海鹏 , 朱登杰 , 李昊 , 张志强
IPC: G06Q10/0637 , G06F18/22 , G01W1/10
Abstract: 本发明涉及气象预报要素预报技术领域，尤其涉及基于气象预测和实况数据的自动化匹配评估方法及系统，气象数据的收集与整合，以及对气象数据进行处理与插值，生成数据集，都是自动化匹配与评估的基础；在此过程中，通过设定评估模型的指标，可以有效分析气象要素的预测精度；利用Shell脚本和Python语言的计算机部署，自动化实现WRF预测气象要素和实况数据的匹配及评估工作，不仅降低了人力成本，还推动了气象大模型的发展，为各行各业提供了可靠的信息支持，具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN119723849A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411926358.7
申请日：2024-12-25
Applicant: 贵州电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本申请涉及一种考虑滑坡状态的杆塔安全隐患预警方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取目标杆塔的杆塔倾斜数据，根据杆塔倾斜数据得到目标杆塔的倾斜等级；获取目标杆塔所在的目标区域的滑坡变形数据，根据滑坡变形数据得到目标区域的滑坡等级；根据倾斜等级和滑坡等级，得到目标杆塔的隐患预警级别；根据隐患预警级别，发布目标杆塔的安全预警信息。采用本方法能够实现对杆塔的安全隐患的准确预警。
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公开(公告)号：CN119716856A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411925395.6
申请日：2024-12-25
Applicant: 贵州电网有限责任公司电力科学研究院
Inventor： 吴建蓉 , 朱登杰 , 叶华洋 , 张志强 , 张啟黎 , 李昊 , 黄欢 , 张巍 , 颜康 , 龚博 , 罗鑫 , 何锦强 , 黄军凯 , 廖永力 , 赵超 , 张海鹏 , 袁娴枚
Abstract: 本申请涉及一种电力设备滑坡灾害监测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取电力设备所在的待监测区域的历史光学卫星影像和激光雷达数据；根据历史光学卫星影像和激光雷达数据，在待监测区域中确定滑坡隐患区域；获取待监测区域的合成孔径雷达数据，使用合成孔径雷达干涉测量技术根据合成孔径雷达数据得到滑坡隐患区域的形变信息；根据形变信息，得到待监测区域的滑坡灾害监测结果。采用本方法能够对待监测区域的滑坡灾害情况进行准确监测。
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公开(公告)号：CN119128569A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411279620.3
申请日：2024-09-12
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Inventor： 吴瑀 , 郑晓虎 , 李义 , 郑书毅 , 朱登杰 , 李昊 , 刘庆 , 黄欢 , 吴建蓉 , 杨旗 , 钟尧 , 姜继彬 , 熊林麟 , 聂祥论 , 黄杰 , 李芳雪 , 饶雪梅
IPC: G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于冰区划分的覆冰等级分析方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品，涉及电网技术领域。方法包括：响应于目标地区的覆冰风险评估指令，获取至少一个地区属性数据；分别对每一地区属性数据各自的地区属性特征进行特征重要性分析，得到各地区属性特征各自的特征重要程度；对特征重要程度达到重要度阈值的地区属性特征进行降维处理，得到目标属性特征；基于目标属性特征，对目标地区进行区域聚类，得到各目标区域；通过覆冰风险评估模型，对每一目标区域进行覆冰风险分析，得到每一目标区域各自的覆冰风险等级；覆冰风险评估模型是基于图卷积网络和长短期记忆网络所训练得到的混合模型。采用本方法能够提高覆冰风险评估准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119046805A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410974502.8
申请日：2024-07-19
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Inventor： 牛唯 , 龚博 , 毛先胤 , 张厚荣 , 陈沛龙 , 黄增浩 , 杨旗 , 朱登杰 , 黄欢 , 张海鹏 , 范强 , 何锦强 , 邹雕 , 廖永力 , 张义钊 , 李昊 , 吕乾勇 , 张志强 , 古庭赟 , 张俊玮 , 曾鹏 , 徐舒蓉
IPC: G06F18/243 , G06F18/22 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/211 , G06F18/21 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N7/01 , F03D80/40
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能算法的风机覆冰反演及预测方法及系统，包括：收集实际观测获取的风机数据和电线检测杆塔数据；选择风机和电线检测杆塔进行匹配，形成数据集，对数据集进行预处理和分类；带入随机森林算法中进行随机森林分类模型的建立和进行相关性分析，并对影响风机覆冰有无的主要因素进行特征重要性分析；模型训练与贝叶斯优化完成后，对风机覆冰情况进行预测，并通过评分、命中率、漏报率和准确率评估指标全面评价模型性能。本发明通过获取贵州梅花山实际观测获取的风机数据和电线检测杆塔数据，能够较为准确地提高风机覆冰预测识别的准确性和效率，为风机覆冰发生预报提供科技支撑，具有重要的科学意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN118033784A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311708735.5
申请日：2023-12-13
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Inventor： 范强 , 肖书舟 , 龚博 , 代吉玉蕾 , 吴建蓉 , 杨旗 , 毛先胤 , 杨涛 , 张厚荣 , 何锦强 , 黄军凯 , 赵超 , 陈佳胜 , 张露松 , 杨柳青 , 余思伍 , 李长兴 , 丁江桥 , 曾蓉 , 陈晨 , 袁娴枚 , 赵圆圆 , 张洋 , 叶华洋 , 胡天嵩 , 付鑫怡 , 牛唯 , 曾华荣 , 黄欢 , 邹雕 , 张啟黎 , 张历 , 陈沛龙 , 古庭赟 , 李博文 , 祝健杨 , 李鑫卓 , 张俊杰 , 刘卓娅 , 罗鑫 , 颜康 , 王宇 , 辛明勇 , 文贤馗 , 文屹 , 吕黔苏 , 张迅 , 李欣 , 朱石剑 , 吴德琨 , 冯起辉 , 张后谊 , 毛钧毅 , 黄增浩 , 廖永力 , 张海鹏 , 朱登杰 , 李昊 , 张志强
IPC: G01W1/10 , G06F30/20 , G01W1/02 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种用于微地形架空输电线路的气象预测方法及系统，涉及电网气象预测技术领域，包括采集气象数据，将不同数据源的气象数据进行融合，并提取特征；建立气象预测模型并使用气象观测数据对模型进行训练和评估；将预测模型得到的气象情况用于电网的能源管理和调度决策中，根据运行情况对预测模型进行优化。本发明提供的用于微地形架空输电线路的气象预测方法使用多种数据源进行数据融合，提高预测准确性，预测结果可应用于一种用于微地形架空输电线路的能源管理和调度决策，提高系统的效率和经济性，并根据实际运行情况进行优化和调整，提高预测模型的性能和稳定性，本发明在准确性、系统效率和稳定性方面都取得更加良好的效果。
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公开(公告)号：CN117710735A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311717612.8
申请日：2023-12-14
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Inventor： 范强 , 肖书舟 , 龚博 , 吴建蓉 , 杨旗 , 毛先胤 , 邓松 , 欧阳广泽 , 张厚荣 , 黄增浩 , 黄欢 , 张啟黎 , 刘卓娅 , 代吉玉蕾 , 罗鑫 , 颜康 , 邹雕 , 牛唯 , 曾华荣 , 文贤馗 , 文屹 , 吕黔苏 , 张迅 , 张历 , 陈沛龙 , 古庭赟 , 李博文 , 祝健杨 , 李鑫卓 , 张俊杰 , 黄军凯 , 赵超 , 陈佳胜 , 杨涛 , 李长兴 , 丁江桥 , 曾蓉 , 陈晨 , 袁娴枚 , 赵圆圆 , 张洋 , 叶华洋 , 胡天嵩 , 付鑫怡 , 李欣 , 朱石剑 , 张露松 , 杨柳青 , 余思伍 , 冯起辉 , 张后谊 , 毛钧毅 , 何锦强 , 朱登杰 , 廖永力 , 张海鹏 , 张志强 , 李昊 , 郭莉萨 , 陈亚飞 , 赵雪娇 , 郑小强
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06T7/60 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了基于在线监测的输电线路脱冰跳跃状态判断方法及系统，涉及输电线路在线监测技术领域，包括通过导地线覆冰状态AI识别模型进行输电线路脱冰跳跃前置识别；进行冰层厚度计算，并进行档距阈值分析；对输电线路脱变跳跃的开启、停止状态进行判别。本发明提供的基于在线监测的输电线路脱冰跳跃状态判断方法根据档距灵活改变启动阈值提高脱冰跳跃监测的准确性和及时性，从而减少因脱冰跳跃造成的输电线路损害和潜在的供电中断风险和过多的能耗。对输电线路脱变跳跃的开启、停止状态进行判别，确保在脱冰跳跃发生时及时采取措施，同时在脱冰跳跃结束后减少不必要的能源消耗，提高系统的整体效率。
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公开(公告)号：CN117576253A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311601688.4
申请日：2023-11-24
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电网覆冰易发区域分布图绘制方法和装置，方法包括通过获取待绘制区域对应的区域基础数据，并创建对应的栅格区域图；根据区域基础数据，在栅格区域图中确定在多个影响类型下的影响因素数据；响应针对各影响因素数据输入的显著度分数构建覆冰易发程度矩阵，并执行一致性检验；若一致性检验通过，则对覆冰易发程度矩阵的最大特征根对应的特征向量进行归一化，并提取与各影响类型对应的影响权重；根据各影响权重和各影响因素数据分别计算栅格区域图内各个像元的覆冰易发性指数，并绘制覆冰易发区域分布图。从而为输电线路运维单位提供更为准确的覆冰易发区域分布图，使得运维单位能够准确地预见且定位冬季覆冰灾害防治重点区域。
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公开(公告)号：CN117574768A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311585337.9
申请日：2023-11-24
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/0464 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本申请公开了一种输电线路覆冰厚度快速反演方法、装置及相关设备，包括：获取输电线路所在地的气象数据，气象数据中的各目标气象因素为预先经过关联分析后确定的，包括气象监测数据和/或气象预测数据；将气象数据输入至训练后的快速反演模型，得到覆冰厚度反演值；所述模型为以气象监测数据为训练样本，以覆冰厚度数据为样本标签训练得到的，覆冰厚度数据包括覆冰厚度监测数据以及通过数值仿真计算得到的覆冰厚度模拟数据。通过数值仿真计算得到丰富的覆冰厚度模拟数据，解决了覆冰厚度数据不足的问题，满足了深度学习高精度的训练要求，提高了模型的泛化能力，利用训练后的快速反演模型实现对输电线路覆冰厚度的快速反演，具有较高的准确性。
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