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公开(公告)号:CN117682129B
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202311709426.X
申请日:2023-12-13
Applicant: 连云港智源电力设计有限公司 , 连云港云讯网络科技有限公司
Abstract: 本发明涉及无人机喷涂技术领域,具体为一种绝缘喷涂无人机的稳定控制结构及其组装方法,包括无人机本体,所述无人机本体的底部安装有两个支腿,所述无人机本体的下方设置有稳定支撑结构本体,所述稳定支撑结构本体包括支撑架,所述支撑架的两侧均固定安装有液压缸,所述支撑架的内部设置有两个与所述液压缸相连接的夹持板,所述支撑架的顶部固定安装有第一固定块,所述第一固定块的两侧均设置有支撑杆,所述支撑杆的顶部固定安装有固定框,本发明通过稳定支撑结构本体的设置,由稳定控制结构来代替钩锁算悬吊,使得无人机在飞行的过程中喷涂设备不会晃动,保证了喷涂设备的稳定,能够更好的对电力设备和电缆进行喷涂,提升喷涂效果。
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公开(公告)号:CN117682129A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311709426.X
申请日:2023-12-13
Applicant: 连云港智源电力设计有限公司 , 连云港云讯网络科技有限公司
Abstract: 本发明涉及无人机喷涂技术领域,具体为一种绝缘喷涂无人机的稳定控制结构及其组装方法,包括无人机本体,所述无人机本体的底部安装有两个支腿,所述无人机本体的下方设置有稳定支撑结构本体,所述稳定支撑结构本体包括支撑架,所述支撑架的两侧均固定安装有液压缸,所述支撑架的内部设置有两个与所述液压缸相连接的夹持板,所述支撑架的顶部固定安装有第一固定块,所述第一固定块的两侧均设置有支撑杆,所述支撑杆的顶部固定安装有固定框,本发明通过稳定支撑结构本体的设置,由稳定控制结构来代替钩锁算悬吊,使得无人机在飞行的过程中喷涂设备不会晃动,保证了喷涂设备的稳定,能够更好的对电力设备和电缆进行喷涂,提升喷涂效果。
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公开(公告)号:CN119340970A
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202411371484.0
申请日:2024-09-29
Applicant: 连云港智源电力设计有限公司 , 河海大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与多源数据融合驱动的光伏功率预测方法及系统,包括以下步骤采集目标区域的光伏功率出力、多源气象数据、多波长通道卫星云图,构成预测模型的数据样本库;本发明提出一种适用于长短期记忆神经网络与自注意力卷积长短期记忆神经网络的双向动态残差机制,有效改善梯度爆炸以及长期时序特征建模不足的问题;利用改进的自注意力卷积长短期记忆神经网络对预测时刻的卫星云图进行预测,以未来云图为引导,预测模型能够充分捕捉历史云图序列中的时空动态信息;可用于实际的分布式光伏功率预测,提升预测方法的泛化性与鲁棒性,并保障电力系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号:CN117559481A
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202311573026.0
申请日:2023-11-23
Applicant: 连云港智源电力设计有限公司 , 国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司 , 东南大学
IPC: H02J3/24 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种基于惯量比的区域电网频率支撑能力评估方法,属于电力系统频率稳定分析技术领域;评估方法包括:根据SCADA和WAMS系统获取区域电网运行数据,形成区域电网预想故障集,构建区域电网频率响应模型;根据电网安全稳定运行要求,确定区域电网频率稳定约束条件;判断响应模型是否满足约束条件,若满足,则降低系统等效惯性常数,再次构建响应模型,直到不满足约束条件,进入下一步;若不满足,则直接进入下一步;在典型预想故障集下,基于区域电网频率响应模型获取频率稳定约束条件下区域电网所需最小惯量;获取区域电网惯量水平,并计算区域电网惯量比指标;根据区域电网惯量比指标的计算值与阈值评估区域电网频率支撑能力。
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公开(公告)号:CN119401396A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202411443404.8
申请日:2024-10-16
Applicant: 连云港智源电力设计有限公司 , 河海大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率预测方法及系统,该预测方法包括:通过LSTM模型对历史光伏功率序列进行特征提取,得到功率时序特征;通过3DCNN模型对历史卫星云图序列进行特征提取,得到云层时空动态特征;基于残差交叉注意力机制对功率时序特征与云层时空动态特征进行特征融合,得到多模态融合特征;利用Transformer模型进一步挖掘融合特征中的时序特性,得到深层多模态时序特征;通过多层感知机输出预测结果,用以预测未来1小时至4小时的光伏功率。本发明能够提高光伏功率预测精度,为电网安全、稳定运行提供支撑,具有一定的工程实用价值。
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