-
公开(公告)号：CN115164835A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210987644.9
申请日：2022-08-17
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 河南送变电建设有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
发明人： 姚德贵 , 卢明 , 郑伟 , 弓鹏 , 郭志民 , 李哲 , 张璐 , 原玮 , 刘善峰 , 夏令志 , 王津宇 , 袁少光 , 毛万登 , 田杨阳 , 王超 , 张博 , 张宇鹏 , 孙建兴 , 操松元 , 陈太雷 , 曾立华
摘要： 本发明涉及一种沉降监测装置及其使用方法，包括设置在多边形的角点上的土壤传播速度检测器，所述土壤传播速度检测器用于检测所述多边形的边线上的波传播速度。使用时，检测多边形的边线上的超声波传播速度Vce，在任一条边线上的时，沉降监测装置输出地面沉降预警信号，Vs为标准声速。它可以用于测算地面沉降程度。一种密集输电通道用杆塔基体风险预警系统，包括杆塔倾斜角度监测装置，以及前述的沉降监测装置，所述杆塔设置在所述沉降监测装置虚构的多边形的中心。它可以实现杆塔基体的风险预警。
-
公开(公告)号：CN113240180B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110541168.3
申请日：2021-05-18
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河南九域恩湃电力技术有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 刘善峰 , 郭志民 , 李哲 , 王超 , 梁允 , 姚德贵 , 苑司坤 , 杨磊 , 李帅 , 刘莘昱 , 吕中宾 , 卢明 , 王津宇 , 高阳 , 崔晶晶 , 张宇鹏 , 高超 , 耿俊成 , 张小斐 , 袁少光 , 毛万登 , 田杨阳
摘要： 本申请公开了一种基于Bayes‑Adaboost改进算法的输电线路舞动预警方法，包括：通过训练历史舞动故障训练集，采用Adaboost集成学习方法形成分类器，根据实时预测气象信息与输电线路不同的参数信息，通过分类器得到输电线路舞动预警结果。对于新增加的舞动故障样本，根据Bayes公式，会对模型进行修正，同时在模型中加入了能量累积对舞动的相关影响参数，以温度变化率与湿度变化率来体现，形成了一种基于Bayes‑Adaboost改进方法的舞动预警方法。本发明能够实现对输电线舞动气象特征因素的预报信息和输电线路的结构参数等相关数据的计算处理，并得到所在区域的输电线舞动灾害预警分析结果。
-
公开(公告)号：CN112564095B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202011384615.0
申请日：2020-12-01
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本申请公开了一种配电网线变关系数据校验方法和系统，所述方法包括：批量获取已知线变关系的配电线路数据，作为训练样本集合；获取近期预设时间段每条配电线路下所有变压器的三相电压序列数据；以天为单位计算每条配电线路下各变压器电压序列数据之间的相关距离；以电压序列数据之间的相关距离作为变压器之间的距离，计算每个变压器的局部离群点因子；统计预设时间段变压器局部离群点因子值在不同区间出现的频率作为变压器输入属性,将其线变关系数据是否正确作为其输出属性，构建变压器线变关系数据校验模型；校验待校验的配电变压器线变关系数据是否正确。本发明可快速有效地校验配电网线变关系数据是否正确，有较大推广应用价值。
-
公开(公告)号：CN114564889A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210190752.3
申请日：2022-02-28
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 西南交通大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电网防灾技术领域，具体涉及一种基于PCA模型的配电网大风灾害预警方法，包括以下步骤：根据历史故障样本库，获取故障发生时的本体参数、精细化气象参数和运行状态参数，形成训练样本集；采用多元回归方法，对训练样本集的停电时长进行拟合，建立基于多元回归的停电时长预测模型；采用PCA模型，得到多元回归训练过程中相关多元参数的主成分，并提取主成分参数，建立基于PCA的配电网大风灾害停电时长预测模型；将配网大风灾害停电时长进行SVM分类；基于训练得到的预测模型和SVM分类，预警配电网大风灾害。本发明预警方法实现基于统计方法的大风灾害预警，适用于各种情况复杂的配电网的防灾减灾。
-
公开(公告)号：CN114548739A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210151217.7
申请日：2022-02-15
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 武汉理工大学 , 国家电网有限公司
发明人： 梁允 , 郭志民 , 李哲 , 刘善峰 , 王超 , 王晓辉 , 马建伟 , 夏中原 , 卢明 , 兰光宇 , 王津宇 , 田杨阳 , 成煜钤 , 石英 , 李晓纲 , 杨磊 , 苑司坤 , 高阳 , 李帅 , 崔晶晶 , 王磊 , 张小斐
摘要： 本发明公开了一种变电站防汛风险组合评估方法，涉及电网安全运行和数据处理领域。一种变电站防汛风险组合评估方法，包括：对多维度变电站防汛计量数据进行分析，将防汛数据集划分为静态数据部分和动态监测数据部分；构建基于LightGBM的静态数据评估子模型；构建基于LSTM的动态监测数据评估子模型；采用熵权分配法将所述静态数据评估子模型和所述动态监测数据评估子模型进行有效组合，构建变电站防汛风险组合评估算法模型；利用所述变电站防汛风险组合评估算法模型对变电站防汛风险进行评估。本发明实施例中所提供的一种变电站防汛风险组合评估方法，构建变电站防汛风险组合评估算法模型，能够以数据驱动方式代替主观经验评估方法，效率更高且更准确。
-
公开(公告)号：CN114548601A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210261777.8
申请日：2022-03-16
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电网防灾技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络的配电网极端灾害下停电预测方法及系统。所述预测方法包括以下步骤：根据配电网极端灾害历史故障样本库，获取故障发生时的本体参数、极端灾害类型、气象参数、运行状态参数和故障发生后的停电时长，同时收集极端灾害下相同本体参数下未发生故障的气象参数、运行状态参数，对各参数进行数值化预处理，整合成训练样本库；采用BP神经网络方法，对训练样本库的停电概率与停电时长进行训练，建立基于BP神经网络的配电网极端灾害下的停电预测模型。本发明实现了配电网在极端灾害下停电概率与停电时长的预测，适用于各种情况复杂的极端灾害下的配电网的防灾减灾。
-
公开(公告)号：CN114529583A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210125850.9
申请日：2022-02-10
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 姜亮 , 王棨 , 张焕龙 , 刘昊 , 田杨阳 , 卢明 , 李哲 , 梁允 , 赵健 , 刘善峰 , 毛万登 , 王超 , 袁少光 , 王津宇 , 贺翔 , 魏小钊 , 马斌 , 苗蒙恩 , 齐企业
IPC分类号： G06T7/246 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 一种基于残差回归网络的电力设备跟踪方法及系统，包括获取目标模板图像与当前帧图像，包括：根据所述电力设备的位置信息，分别提取所述目标模板图像与当前帧图像的深度特征作为目标模板的特征与当前帧搜索区域的特征；进行前背景分类和边界框回归，得到粗分类得分和粗定位结果。根据粗定位结果，使用聚合方法得到聚合特征；根据聚合特征优化细分类得分与残差回归结果；通过点乘操作得到最终分类置信度图，根据残差回归结果与所述粗定位结果，通过求和操作得到目标定位结果；根据最终分类置信度图与目标定位结果，计算出所述当前帧图像的跟踪结果。本发明提升了目标的定位精度。
-
公开(公告)号：CN114448094A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210101965.4
申请日：2022-01-27
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 重庆大学
摘要： 一种基于台区智能业务终端边缘计算的数据共享系统，从数据驱动的角度出发，结合容器技术和APP开发技术，打通云中心与智能业务终端的数据壁垒，将智能业务终端从下至上分为数据接入层、数据集成层、边缘数据共享层、数据集市层、数据应用层和云端数据存储层，在边缘侧整合配电台区各类信息资源，降低云计算中心带宽的压力，减缓智能业务终端的计算资源需求，提高数据处理能力,使得诊断业务能快速响应,实现数据汇集和共享，便于实现云端和边缘侧的信息协同、计算资源协同、业务协同，实现终端业务的动态调整，适应性更强，提升数据价值创造能力，提高电网生产管理精益化水平。
-
公开(公告)号：CN114283847A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111409170.1
申请日：2021-11-22
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 许继集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于CNN+LSTM的变压器铁芯部件松动识别方法及装置，其中方法包括：获取变压器铁芯部件的音频信号；基于CNN+LSTM网络模型，对音频信号进行异常噪声分析；依据噪声分析结果，得到变压器铁芯部件松动的故障判断结果。基于CNN+LSTM对变压器铁芯部件松动的异常噪声进行识别和判断，提高了变压器铁芯松动识别的准确性，提升了变压器故障在线监测的水平和能力。
-
公开(公告)号：CN114266720A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111313824.0
申请日：2021-11-08
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 田杨阳 , 郭志民 , 刘昊 , 袁少光 , 毛万登 , 高小伟 , 赵健 , 刘善峰 , 贺翔 , 张小斐 , 赵慧彤 , 魏小钊 , 万迪名 , 耿俊成 , 梁允 , 黎维彬 , 高松鹤
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
摘要： 基于混合神经网络的电力导线故障检测方法及系统，首先根据损坏的电力导线所处地域建立损坏严重性指标，然后采集各个地域损坏的电力导线图像以及未损坏的电力导线图像并对采集的图像进行增广，并对所采集的图像已经增广的图像进行标签设置，构建混合神经网络模型并进行训练，最后实时采集电力导线图像输入至训练好的混合神经网络模型中进行判定。本发明基于混合神经网络的电力导线故障检测模型能够提取各类损坏和未损坏的电力线图像的图像特征并进行分类。本发明的混合神经网络优于现有技术，可使得分类识别率高达95.57％。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
88 条记录 (耗时 0.213 秒)
