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公开(公告)号：CN109699033B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201910080185.4
申请日：2019-01-28
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H04L12/803 , H04W16/18 , H04W28/02 , H04W16/22 , H04W28/08
摘要： 本发明提出了一种面向成本和负载均衡的LoRa电力物联网基站部署方法及装置，所述方法包括以下步骤：根据LoRaWAN网络中电力信息采集业务和端到端业务两种不同的通信方式，考虑跳数和负载均衡两个因素，根据基站的数量、位置以及分簇方式约束建立基站规划模型；利用禁忌搜索算法求解规划的基站模型，得到基站的部署数目和位置。本发明的方法和装置可以在满足跳数限制和负载均衡的条件下，使部署的基站数目最少，能够有效降低网络建设成本，且算法迭代速度快，性能好，适用于电力系统物联网中基站的大规模部署。
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公开(公告)号：CN110113570A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910376069.7
申请日：2019-05-07
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 深圳市多翼电智科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种输电线路无人机自主巡检系统，包括地面站设备、无人机、无人机定位模块，通过地面站设备将自主巡检任务发送给无人机，由无人机的飞控模块自主控制无人机执行巡检任务、并且将采集到的巡检数据发送至地面站设备进行存储。本发明能够减少人工干预，自动采集与存储巡检数据，降低无人机在输电线路巡检应用上对人的依赖性，避免因操作人员的操作习惯、身体状况等其它因素带来的不稳定性，实现无人机在输电线路巡检应用上的自动化，降低人力成本，提高巡检数据的一致性与可靠性；通过采用两套无人机定位模块为无人机进行定位，保证无人机位置获取的稳定性。
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公开(公告)号：CN118657898A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411150983.7
申请日：2024-08-21
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06T17/00 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 一种基于三维点云模型的电力杆塔部件自动提取方法。该方法包括，获取原始激光点云数据并进行数据预处理；将点云数据划分为体素格，对每个体素格内的点云分别进行随机采样，利用多尺度特征融合算法提取每个体素格内的点云特征；利用3D卷积模型对体素格内的点云数据的深层特征进行提取，将深层特征与用户输入的手工特征拼接形成综合特征向量，将综合特征向量输入分类网络，以对体素格进行分类；对分类后的体素格进行聚类，形成杆塔的点云区域，基于聚类结果和点云数据进行三维重建，提取杆塔的三维模型。本发明的方案提高了复杂环境下杆塔部件提取的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN114862805B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210539804.3
申请日：2022-05-18
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/70 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0495
摘要： 本发明公开一种基于轻量化网络的大型机械设备识别方法，包括：获取待识别大型机械设备的图像，对图像进行预处理后，输入预先训练的轻量化图像识别模型，得到大型机械设备的类别和图像位置；轻量化图像识别模型基于多种大型机械设备的图像样本训练得到；训练过程中，对于随机初始化权重矩阵的DNN神经网络利用交替方向乘子法ADMM进行迭代训练，得到低张量秩的DNN网络，然后对权重张量序列进行张量分解，使用随机梯度下降方法调整DNN网络的权重值；再对权重值和激活值做二值化处理，得到训练完成的轻量化图像识别模型。本发明的方法具有更高的图像分类识别准确性和鲁棒性，运算复杂程度低，可解决边缘设备内存资源受限的问题。
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公开(公告)号：CN118068146A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410490176.3
申请日：2024-04-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种运行复合绝缘子健康状态检测装置及检测方法，属于绝缘子检测技术领域，包括安装壳，安装壳内设置有声波探测模组、红外成像模组和摄像模组；声波探测模组用于识别绝缘子在使用过程中电晕放电导致的噪音；红外成像模组用于捕捉绝缘子的热量分布情况并形成绝缘子的热图像；摄像模组用于在巡检过程中进行视频录制并获取绝缘子的光学图像。本发明具有更加精确地识别故障绝缘子，降低巡检过程中的误判，减少出现将使用功能正常的绝缘子拆卸的情况的效果。
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公开(公告)号：CN113705387B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202110929656.1
申请日：2021-08-13
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/62 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种用于激光清除架空线路异物的干扰物检测和跟踪方法，S1：生成基于特征金字塔的多层特征图区域建议框；S2：筛选得到正负样本；S3：提取出正样本区域建议框，生成对于正样本区域建议框的掩膜；S4：分别计算正负样本的损失，并更新实例分割算法Mask RCNN网络参数；S5：生成区域候选框；S6：通过非极大值抑制去除多余区域候选框，最终留下的区域候选框作为待识别目标；S7：绘制灼烧参考线，获得灼烧的起止点；S8：开始灼烧后，重复S1‑S7直至异物清除，灼烧结束。本发明采用轻量级深度学习神经网络，从图像中充分提取不同尺度特征，并生成区域候选框，经过非极大值抑制提取出最终的结果，能够提高检测精度，减少处理时间，提高处理效率。
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公开(公告)号：CN116215911A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310195443.X
申请日：2023-03-01
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： B64U20/87 , B64U20/80 , B64U101/31
摘要： 本发明涉及无人机拍摄技术领域，尤其涉及一种绝缘子劣化红外线成像用的无人机拍摄装置，包括：内活动板、外护套、吊舱、锁止机构和解锁机构，在内活动板底面固设有摄像头和红外传感器，内活动板顶面设置有连接套，连接套对立两侧壁上开设有第一横孔，外护套于摄像头和红外传感器照射方向上设置有透明罩，吊舱包括第一圆盘和位于第一圆盘底部的第一圆环，第一圆盘底部设置有插套，插套外轮廓与连接套内轮廓相适配，插套对应第一横孔处设置有第二横孔，锁止机构包括锁套管和驱动锁套管伸入到第二横孔内的驱动机构，驱动机构跟随内活动板动作，解锁机构用于推动锁套管从第二横孔内移出，本发明的装置具有安装拆卸方便，且对镜头具有保护功能。
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公开(公告)号：CN113637875B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202110811164.2
申请日：2021-07-19
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种架空导线用高导电率耐腐蚀铝合金单丝及其制备方法，按质量百分比计，包括如下组分：B：0.005%～0.03%，Mg：0.005%～0.10%，Sc：0.005%～0.05%，Gd：0.005%～0.05%，Si：≤0.07%，Fe：≤0.10%，（V+Ti+Cr+Mn）≤0.007%，余量为铝和不可避免的杂质。本发明采用纯度为99.85%的Al为原料，在通过添加适量B元素硼化处理对杂质元素进行严格净化控制的基础上，再添加微量Mg、Sc和Gd合金化元素，能够制得具有高导电率、耐腐蚀、低成本、输电损耗小的硬铝单丝，从而提高架空输电线路的电能输送效率和安全运行水平，减少输电线路损耗及运行维护成本。
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公开(公告)号：CN115879616A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211543402.7
申请日：2022-12-02
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/04 , G01W1/10 , G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F18/2113 , G06N5/01 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于输电线路微气象站监测数据的高危气象识别方法及装置，方法包括如下步骤：采集输电线路微气象站监测数据，并通过时间序列分段分割形成多个数据段，提取每个数据段中的气象事件；根据高危气象事件标记策略，对提取的数据段中的气象事件进行标注，获取部分数量的含高危气象事件数据段；对所有数据段的描述特征提取，分析处理形成核心特征集；结合核心特征集和标注出的部分数量的含高危气象事件数据段，对高危气象事件进行聚类分析；获取高危气象事件在时间和空间上的特征参量，完成基于输电线路微气象站监测数据的高危气象识别。本发明在小尺度维度评估气象事件对电力系统的影响，有效指导灾害预警、调配处理，应用范围广。
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公开(公告)号：CN114972981A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210407253.5
申请日：2022-04-19
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种电网输电环境观测图像去噪方法、终端及存储介质，所述方法包括：采集电网输电环境的观测图像，并对观测图像进行预处理；将预处理后的观测图像输入至去噪数学优化模型，并利用交替方向乘子算法对所述去噪数学优化模型进行循环迭代求解，直至满足迭代终止条件，得到去噪后的目标图像；其中，所述去噪数学优化模型是通过将预构建的基于先验驱动的深度卷积神经网络去噪器，嵌入至根据去噪算法搭建的深度卷积神经网络中获取的。本发明有效地利用了输电环境下观测图像的多尺度冗余性，设计了深度卷积神经网络去噪器，并将其嵌入到深度卷积神经网络中，具有更高的准确性和鲁棒性，能在电网输电环境下实现优异的去噪效果。
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