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公开(公告)号：CN115542362A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211524412.6
申请日：2022-12-01
Applicant: 成都信息工程大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G01S19/45 , G01S19/46 , G01C21/00 , G06T7/277 , G06T7/73 , G06T17/00 , G06V20/62 , H04W4/33 , H04W64/00
Abstract: 本发明公开了电力作业现场的高精度空间定位方法、系统、设备及介质，本发明属于空间定位技术领域，包括基于视觉定位技术，获取电力作业运动目标的定位；根据电力作业运动目标的定位，对电力作业运动目标进行图像分析，得到电力作业运动目标的特征信息并构建电力作业运动目标的三维模型；根据特征信息细化电力作业运动目标的三维模型，得到高精度三维模型并实时更新所述高精度三维模型在三维场景中的定位。通过在动态目标上配带UWB或北斗定位标签，在运动目标定位的基础上进行图像处理，实现运动目标在三维场景中的精细化重构，从而获得动态目标的实时位置信息并在三维场景中实时更新动态目标模型位置状态。
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公开(公告)号：CN112818806A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110107475.0
申请日：2021-01-27
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 成都信息工程大学 , 四川达曼正特科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的变电站巡检机器人辅助导航方法，包括步骤：采集变电站环境的可见光图像，对深度学习目标检测模型进行训练，得到适用于变电站的最优深度学习目标检测模型；将巡检机器人的超声波雷达实际探测的区域投影到可见光图像中，并对可见光图像进行分割，获得仅包含超声波雷达实际探测区域的图像；生成安全判定结果；将安全判定结果输出到巡检机器人导航决策终端，辅助巡检机器人导航。本发明通过变电站内障碍物的图像数据建立和训练深度学习目标检测模型，使得巡检机器人具备识别变电站障碍物和处理无危险障碍物覆盖道路的能力，提高了巡检机器人的巡检的智能性和效率。
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公开(公告)号：CN115540854A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211526026.0
申请日：2022-12-01
Applicant: 成都信息工程大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于UWB辅助的主动定位方法、设备和介质，涉及定位技术领域，通过环境图像数据的点特征和线特征、拍摄设备的角速度和加速度，构建双目视觉和惯性里程计模型进行初次定位，引入回环检测与重定位算法，对目标环境图像进行回环修正与重定位，引入优化的超宽带定位算法，对目标环境图像中的待测标签与基站间的距离进行优化定位，结合对目标环境图像进行回环修正与重定位数据和优化定位数据，基于双目视觉和惯性里程计模型构建视觉/惯性/超宽带组合模型，通过视觉/惯性/超宽带组合模型对初次定位数据进行修正，获得精确定位，减小位置误差，提高估计精度，获得更为精确的载体位姿。
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公开(公告)号：CN111539486A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010400931.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 成都理工大学 , 四川达曼正特科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Dropout深度置信网络的变压器故障诊断方法，包括步骤：收集多组油浸式变压器特征气体数据及对应的故障类别，处理后划分为训练样本和测试样本；构建基于深度置信网络DBN的故障诊断模型；在最优的故障诊断模型的DBN中引入Dropout，使用训练样本构建DBN-Dropout模型；采集油浸式变压器当前的特征气体数据，处理得到诊断样本，输入DBN-Dropout模型，以softmax分类器得到的概率最大的类别为故障诊断类别。本发明的有益效果是：考虑到深度置信网络在数据较少、模型较复杂时存在容易过拟合的问题，在原始的DBN中引入Dropout，构建了DBN-Dropout变压器故障诊断模型，以提高网络的泛化能力，能有效提高变压器故障诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN114142627A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111528796.4
申请日：2021-12-14
Applicant: 西南交通大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H02J50/12 , H02J50/70 , H02M3/335 , H02M7/5387
Abstract: 本发明公开了一种无线电能传输系统，直流电源依次通过高频逆变电路、LCL谐振补偿电路连接到发射线圈；接收线圈依次通过LCLCC谐振补偿电路、整流滤波电路连接到负载；所述LCLCC谐振补偿电路包括第二电容、第三电容、第四电容、第四电感和第五电感；第二电容的输入端连接到接收线圈的一端，输出端依次串联第四电感、第五电感构成LCLCC谐振补偿电路的一个输出端；第三电容的一端连接到第二电容的输入端，第四电容的一端连接到第四电感的输出端，第三电容和第四电容的另一端连接到接收线圈的另一端构成LCLCC谐振补偿电路的另一个输出端。本发明的有益效果在于，在无线传能传统结构上加之LCLCC补偿电路，能够很好地稳定输出电压电流，提高电能传输效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111488697A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010308032.3
申请日：2020-04-17
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 成都理工大学 , 四川达曼正特科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进证据理论融合的变压器运行状态评估方法，包括步骤：确定变压器运行状态评估指标集，划分运行状态等级；建立重要度矩阵，计算常权重；进行去量纲化，计算劣化度；计算其变权重；计算综合联系度；确定识别框架，将综合联系度作为独立的证据体；对证据体进行修正；将修正后的证据体进行基本信度分配，再进行信息融合；对融合结果进行检验，输出运行状态评估结果。本发明充分考虑不同项目层对证据体的影响，先利用可信度系数、敏感因子修正各证据体的基本信度分配，将修正后的证据体再利用DS证据理论融合规则进行融合，降低了证据差异过大而导致的运行状态评估错误，运行状态评估结果可为变压器状态检修提供决策依据。
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公开(公告)号：CN111488697B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010308032.3
申请日：2020-04-17
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 成都理工大学 , 四川达曼正特科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进证据理论融合的变压器运行状态评估方法，包括步骤：确定变压器运行状态评估指标集，划分运行状态等级；建立重要度矩阵，计算常权重；进行去量纲化，计算劣化度；计算其变权重；计算综合联系度；确定识别框架，将综合联系度作为独立的证据体；对证据体进行修正；将修正后的证据体进行基本信度分配，再进行信息融合；对融合结果进行检验，输出运行状态评估结果。本发明充分考虑不同项目层对证据体的影响，先利用可信度系数、敏感因子修正各证据体的基本信度分配，将修正后的证据体再利用DS证据理论融合规则进行融合，降低了证据差异过大而导致的运行状态评估错误，运行状态评估结果可为变压器状态检修提供决策依据。
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公开(公告)号：CN114239472A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111619934.X
申请日：2021-12-27
Applicant: 西南交通大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F30/392 , G06F30/398 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06N10/60 , H02J50/12
Abstract: 本发明公开了一种无线电能传输线圈结构参数的优化方法，以所述传输线圈的互感M与交流电阻RAC的比值的最大值即为目标函数；其中，N为传输线圈的匝数；Dout为传输线圈的外径；dx为传输线圈的匝间距，dx≥d，d为传输线圈的导线的最小直径；令Dout≤l，l为传输线圈的传输距离，使用量子遗传算法求取目标函数中N和dx的最优值。本发明的有益效果在于，利用量子遗传算法对含有多参数的目标函数进行求解，得到无线电能传输线圈结构参数的最优解，解决了现有的无线电能传输系统中参数较多且互相影响难以得出系统效率最优的参数取值问题。
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公开(公告)号：CN111598150B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010394751.1
申请日：2020-05-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 成都理工大学 , 四川达曼正特科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及运行状态等级的变压器故障诊断方法。包括步骤：收集变压器5种典型故障数据，构建故障诊断样本数据集，并进行标签化处理；提取变压器油色谱数据的7种气体含量、19种气体比值共同作为故障特征，将预处理后的26维故障特征利用主元分析法(PCA)进行特征降维融合；构建基于粒子群算法与K‑折交叉验证的自适应相关向量机故障诊断模型；当变压器的运行状态等级评估为严重故障时，使用故障诊断模型进行诊断。本发明构建的故障诊断模型在模型训练过程中实现核参数的自动寻优，且相比于多级二分类器，结构简单。通过计及运行状态等级的故障诊断，可降低传统变压器实时在线故障诊断的误诊断风险。
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公开(公告)号：CN111598150A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010394751.1
申请日：2020-05-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 成都理工大学 , 四川达曼正特科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及运行状态等级的变压器故障诊断方法。包括步骤：收集变压器5种典型故障数据，构建故障诊断样本数据集，并进行标签化处理；提取变压器油色谱数据的7种气体含量、19种气体比值共同作为故障特征，将预处理后的26维故障特征利用主元分析法(PCA)进行特征降维融合；构建基于粒子群算法与K-折交叉验证的自适应相关向量机故障诊断模型；当变压器的运行状态等级评估为严重故障时，使用故障诊断模型进行诊断。本发明构建的故障诊断模型在模型训练过程中实现核参数的自动寻优，且相比于多级二分类器，结构简单。通过计及运行状态等级的故障诊断，可降低传统变压器实时在线故障诊断的误诊断风险。
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