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公开(公告)号：CN118617425B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411104666.1
申请日：2024-08-13
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明涉及一种基于调度指令的机器人自动控制方法及系统，具体步骤包括：收集多元化任务需求，根据目标任务的相关属性分析所需机器人的能力要求，同时对所有任务进行分类；对各类任务所需求机器人能力进行量化并创建任务需求矩阵；采集各机器人的历史性能数据和当前状态信息，对各机器人的能力进行分类和评估，并构建机器人能力矩阵；根据优先级评估函数对所有目标任务进行排序，结合各任务需求矩阵和机器人能力矩阵进行机器人与目标任务的有序分配；根据机器人的当前位置与目标任务的目标位置构建行动轨迹模型进行初始路径规划，再通过优化的贝塞尔曲线模型对初始路径进行平滑和优化。
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公开(公告)号：CN118617425A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411104666.1
申请日：2024-08-13
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明涉及一种基于调度指令的机器人自动控制方法及系统，具体步骤包括：收集多元化任务需求，根据目标任务的相关属性分析所需机器人的能力要求，同时对所有任务进行分类；对各类任务所需求机器人能力进行量化并创建任务需求矩阵；采集各机器人的历史性能数据和当前状态信息，对各机器人的能力进行分类和评估，并构建机器人能力矩阵；根据优先级评估函数对所有目标任务进行排序，结合各任务需求矩阵和机器人能力矩阵进行机器人与目标任务的有序分配；根据机器人的当前位置与目标任务的目标位置构建行动轨迹模型进行初始路径规划，再通过优化的贝塞尔曲线模型对初始路径进行平滑和优化。
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公开(公告)号：CN117854014A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410264045.3
申请日：2024-03-08
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明为一种综合异常现象自动捕捉与分析方法，通过动态学习率调整背景模型的更新速度，适应环境光照和动态背景变化，综合多种背景建模方法和动态权重系数，实现准确的背景建模和前景提取；通过特征分割和多层次网络结构特征提取，全面描述图像的细微结构和大范围结构，并提高特征描述准确性；结合声波数据预处理和特性参数提取，辅助图像技术进行异常检测，提高异常现象捕捉准确性；实时分析设备运动数据及时发现设备的异常运动和状态，提高系统响应速度和实时性；通过实时异常指数分析算法捕捉和分析设备异常电能和温度参数，实现全面综合的设备状态分析。
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公开(公告)号：CN117612187A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311625942.4
申请日：2023-11-30
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明涉及一种基于视觉识别的电气测量仪表检测方法，包括以下步骤：检测预处理图像中的图像边缘点，计算图像边缘点的中心坐标，利用中心坐标识别图像边缘点的角点坐标，利用角点坐标确定预处理图像中的仪表刻度分布；检测预处理图像中的字符标记，识别仪表刻度分布中的起始刻度；检测预处理图像中的仪表中心，提取预处理图像中过仪表中心的像素点区域，得到目标像素点区域；利用仪表心检测目标像素点区域中的指针短端，利用指针短端与仪表中心确定目标像素点区域中的指针长端；基于仪表刻度分布与起始刻度确定指针长端的刻度测量值，并将刻度测量值作为电气测量仪表的检测结果。本发明可以提高电气测量仪表检测准确率。
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公开(公告)号：CN115910559B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310229406.6
申请日：2023-03-10
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明涉及一种标准电压互感器、制造方法及组合标准电压互感器，所述标准电压互感器包括：铁芯；绕制在所述铁芯外表面上的二次侧绕组；固定套设于所述二次侧绕组外端的绝缘结构；绕制在所述绝缘结构外表面上的一次侧绕组；其中，所述一次侧绕组包括第一部分绕组和第二部分绕组，所述第一部分绕组与所述第二部分绕组反向串联。本发明将一次侧绕组分为第一部分绕组和第二部分绕组，且所述第一部分绕组与所述第二部分绕组反向串联，降低一次侧绕组与二次侧绕组之间的绝缘电压，缩小标准电压互感器的尺寸和重量。
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公开(公告)号：CN115616470B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202211636679.4
申请日：2022-12-20
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G01R35/02 , G06F18/214 , G06F18/24
摘要： 本发明涉及一种电流互感器计量误差状态预测方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：获取多个变电站内的电流互感器样本及对应电流互感器样本在预设时间段内的历史数据，并对电流互感器样本进行筛选；对筛选后的电流互感器样本的历史数据进行特征提取，放入训练样本集；搭建SARIMAX模型，将训练样本集输入至SARIMAX模型，以影响因素作为输入，误差状态作为训练目标对SARIMAX模型进行迭代训练，达到迭代终止条件后停止，得到训练好的误差状态预测模型；利用误差状态预测模型对待测电流互感器的计量误差状态进行预测，得到待测电流互感器在预测时刻的误差状态。
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公开(公告)号：CN116776209A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311089567.6
申请日：2023-08-28
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/24 , G06N3/0455 , G06Q50/06 , G01R35/04
摘要： 本发明涉及一种关口计量装置运行状态辨识方法、系统、设备及介质，其中方法包括以下步骤：采集目标关口计量装置的历史用电数据，获取用电特征指标并对其添加故障类型标签，形成真实样本；基于真实样本的故障类型分布进行样本增殖，形成训练样本集；对训练样本集中的样本进行特征筛选；构建第一神经网络，将训练样本集中的样本重新添加第二标签指示是否发生故障，以用电特征指标作为输入，第二标签作为输出进行训练，得到故障诊断模型；构建第二神经网络，以用电特征指标作为输入，故障类型标签作为输出进行训练，得到故障类型辨识模型；获取当前用电数据，并通过故障诊断模型中判断是否发生故障，通过故障类型辨识模型辨识发生的故障类型。
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公开(公告)号：CN116029220B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310298395.7
申请日：2023-03-24
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F30/27 , G01R35/02 , G06N20/20 , G06F18/214 , G06F18/24
摘要： 本发明涉及一种电压互感器运行误差评估方法、系统、设备和介质，其中方法包括以下步骤：采集目标电压互感器的历史输出数据，所述历史输出数据中的每一样本包括电压互感器的特征数据和标签数据；搭建在线集成学习模型，以采集的样本的特征数据作为训练样本集，标签数据作为训练目标集，对在线集成学习模型进行训练，得到训练好的第一模型；搭建增量集成学习模型，提取历史输出数据中的关键样本，对增量集成学习模型进行训练，得到训练好的第二模型；融合第一模型和第二模型，得到电压互感器运行误差评估模型；将目标电压互感器的实时输出数据输入至电压互感器运行误差评估模型中，得到目标电压互感器当前的运行误差状态。
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公开(公告)号：CN116008756B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310247981.9
申请日：2023-03-15
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G01R31/12 , G01R35/02 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种电容式电压互感器绝缘故障诊断方法、系统、设备和介质，其中方法包括以下步骤：获取若干组CVT的历史绝缘故障数据，基于历史绝缘故障数据建立故障样本数据集；对故障样本数据集中少数类的绝缘故障类型故障样本进行样本扩充；对故障样本进行特征变换，将一维特征转换为三维特征图像，生成图像样本集；构建Resnet‑RBF网络，以图像样本作为输入，绝缘故障类型作为输出对Resnet‑RBF网络进行迭代训练，得到训练好的故障诊断模型；当一组CVT计量状态异常时，提取该组CVT的电压数据集，利用故障诊断模型对电压数据集进行绝缘故障诊断，并基于电压数据的贡献指标定位该组CVT中绝缘故障的CVT。
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公开(公告)号：CN116028822A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310323470.0
申请日：2023-03-30
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N3/006
摘要： 本发明涉及一种电能表误差状态评估方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：获取目标电能表离线检测过程中的工况数据构建离线训练样本集，获取目标电能表的历史误差状态数据构建离线训练目标集；采用邻域保留投影算法对离线训练样本集进行预处理，使得离线训练样本集中每一样本的影响因素降维至d个，并对目标维度的数量d进行寻优处理，确定目标维度数量并重构离线训练样本集；搭建神经网络模型，基于重构后的离线训练样本集和离线训练目标集对神经网络模型进行训练，得到电能表误差状态评估模型；将目标电能表的实时工况数据输入至电能表误差状态评估模型中，得到目标电能表当前时刻的误差状态。
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