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公开(公告)号：CN119294857A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411308515.8
申请日：2024-09-19
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司 , 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 国网安徽省电力有限公司池州供电公司
Abstract: 本发明公开了基于无人机的配网不停电作业数字勘察方法，将勘察区域划分为多个面积相同的飞行区域，并对无人机的飞行轨迹进行监测和采集，根据飞行轨迹信息进行勘察评估，初步识别影像数据准确度不足的隐患，然后对每个飞行区域进行特征提取和分析，计算图像重叠指数和图像质量指数，并通过机器学习模型生成区域图像质量系数，基于该系数，将飞行区域划分为高质量和低质量勘察区域，并优化低质量区域的飞行策略；本发明通过科学划分勘察区域、实时监测飞行轨迹、评估数据质量、利用机器学习模型生成图像质量系数，并优化飞行策略，可以实现高效、安全的配网不停电作业数字勘察，勘察数据具有足够的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119047394A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410967675.7
申请日：2024-07-18
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
Inventor： 俞斌 , 吕斌 , 李智勇 , 汪玉 , 丁金帮 , 何俊 , 王贺 , 邵庆祝 , 于洋 , 张骏 , 孙辉 , 刘春成 , 惠飞翔 , 李连玉 , 郭佳欢 , 张杰 , 黄振 , 李松 , 张子杭 , 杨智超 , 周奕帆
IPC: G06F30/367 , G01R23/16 , G06F113/04
Abstract: 基于稀疏识别的三相电压源变流器谐波动态特性识别方法，属于谐波动态特性识别技术领域，解决可再生能源三相电压源变流器并网系统的谐波谐振问题；本发明根据三相电压源变流器的物理结构及小信号响应，得出其在电压扰动下的电流响应约束，基于此选择状态变量及约束候选项；获取带有系统特征的状态数据；应用稀疏识别方法识别出变流器的谐波动态特性约束方程模型；采用决定系数衡量模型的准确度；本发明将物理模型与数学驱动相结合，以获取电力电子功率变换器的谐波动态特性，模型精准度很高，稀疏识别所计算出的谐波动态特性与仿真结果相比误差很小，本发明的方法在谐波动态识别上有很好的适用效果。
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公开(公告)号：CN118737592B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411221818.6
申请日：2024-09-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司
IPC: H01B17/22
Abstract: 本发明涉及一种针式绝缘子导线固定组件，包括绝缘子、抱箍件、固定底座、连接座、滑动卡件、转动件、捆绑组件、压制组件，本申请可以解决上述技术对于对导线的固定仅仅使用定位螺栓、定位弧片进行定位，该种方式的夹持方向单一，只具有上下夹持的效果，且整体的夹持力度均汇集在该夹持区域，倘若发生松动的现象，对导线的夹持力度大大降低等情况。
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公开(公告)号：CN118863591A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411088126.9
申请日：2024-08-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的重点控排行业碳排放监测方法及系统，涉及重点控排行业碳排放监测技术领域，包括以下模块：碳排放收集模块、碳排放数据处理模块和碳排放量对比分析模块；包括以下步骤：利用监测设备，采集水泥工厂的碳排放影响数据和电能消耗数据，并根据碳排放影响数据和电能消耗数据基于bp神经网络建立碳排放数据分析模型，生成碳排放预测系数；将生成的碳排放预测系数与预先设定的碳排放量系数稳定性阈值进行比对分析，判断碳排放监测系统的稳定性情况，对存在隐患的碳排放量发出预警提示，并作出相应整改措施；助力重点控排行业向低碳、绿色转型，提升企业的社会形象和可持续发展能力。
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公开(公告)号：CN118842107A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411017448.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司
Abstract: 本发明涉及电站无功监测技术领域，具体公开一种分布式光伏电站的无功识别监测配置系统，该系统通过设置无功补偿需求参照匹配模块、无功补偿量分析模块、无功补偿状态调整模块和电站数据库，首先收集分布式光伏电站的电力需求信息，可以准确的匹配出分布式光伏电站的无功补偿需求参照量，并通过在分布式光伏电站中构建无功补偿设备和各监测设备，可以得到分布式光伏电站的实际无功补偿量，最终将分布式光伏电站的无功补偿需求参照量与分布式光伏电站的实际无功补偿量进行差值处理，由此通过匹配出的无功补偿调整策略调整分布式光伏电站的无功补偿状态，保证了分布式光伏电站的无功功率处于正常状态，使得分布式光伏电站能够稳定运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118837671A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410885881.3
申请日：2024-07-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司
Abstract: 本发明涉及电力工程技术领域，其公开了一种基于电力配电网故障分析系统，包括数据收集单元、预处理单元、数据处理单元、故障判定单元预警显示单元；本发明中预处理单元和数据处理单元的应用实现了故障分析系统的自动化，减少了人工干预的需求，提高了工作效率和数据处理的速度，由于能够及时准确地发现和处理故障，避免了大规模停电事件的发生，从而降低了电网维护的整体成本；通过及时发现和处理配电网中的故障，保证了电网的稳定运行，提高了对用户的供电可靠性；通过对电损率数据的标准化处理，确保了故障分析的准确性，同时为后续的数据分析提供了标准化的数据集，便于长期跟踪和管理。
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公开(公告)号：CN118712926A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411207784.5
申请日：2024-08-30
Applicant: 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司 , 安徽莱特实业集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种柱上台变的基础结构，包括连接支座，连接支座可拆卸的安装在电线杆上；基础支撑台，基础支撑台一体化浇筑成型，基础支撑台上端中部为空心结构；缓冲支撑组件，其包括一个支撑框架和一个缓冲机构，缓冲机构安装在基础支撑台上端的空心结构内部，缓冲机构上端安装有支撑框架，支撑框架用于对变压器进行支撑固定，缓冲机构用于对变压器工作产生的震动进行缓冲以及吸收；本发明通过缓冲垫圈与缓冲机构之间的相互配合使用，进而可以有效地对变压器工作时产生的震动进行缓冲以及吸收，既能够避免基础支撑台受震动发生损坏，又可以防止由变压器震动导致内部部件松动、磨损或损坏的现象。
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公开(公告)号：CN118709999A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410908558.3
申请日：2024-07-08
Applicant: 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种电力网资源分配管理系统，包括电力网区域划分单元、正常状态分析单元和分配管理结果输出单元，本发明涉及资源分配技术领域，解决了没有很好的考虑到对电力网相关设备的资源分配，进一步的降低整体工作效率的技术问题，本发明通过对电力网不同区域进行分析，并根据电力网不同区域的工作参数来进行分类，将其分类为正常区域和异常区域，通过分类能够方便对不同区域进行管理，接着对异常区域内对应的相关设备进行分析，根据相关设备对应的工作功率来进行分析，并综合异常区域内整体的工作功率来对相关设备进行合理的资源调节，同时对设备进行相应的调节，在保证设备正常工作的同时，能够实现资源的合理分配。
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公开(公告)号：CN118351642B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410781397.6
申请日：2024-06-18
Applicant: 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司 , 蚌埠依爱消防电子有限责任公司
IPC: G08B17/10 , G08B17/06 , G08B17/117 , F16M11/08 , F16M11/04
Abstract: 本发明公开了一种分布式火灾监测装置，涉及监测装置的技术领域，包括安装架，安装架上转动连接有旋转架，旋转架的周侧转动连接有多个呈圆周阵列分布的摆杆，各摆杆上分别安装有一种监测器，且各摆杆上的监测器类别不相同；安装架上还设置有驱动机构，且驱动机构用于驱使旋转架间歇转动，且在旋转架停顿时能够驱使各摆杆相对旋转架上下摆动；该一种分布式火灾监测装置，驱动单元驱使旋转架间歇转动，让各不同的监测器对同一方位范围内的环境进行轮流监测，不仅加强了对火灾的监测效果，同时降低了购买成本；旋转架在处于停顿的时间内，还通过摆杆驱使各种监测器同步上下摆动，扩大了各监测器的监测范围。
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公开(公告)号：CN118228128A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410358381.4
申请日：2024-03-26
Applicant: 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/2131 , G06Q10/20 , H02J13/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于电力设备状态检测技术领域，本发明公开了一种基于机器学习的电力设备状态监测预警系统及方法；采集电力设备的样本信号和实时信号，进行特征提取获得样本信号特征参数；确定设备状态阈值范围；根据设备状态阈值范围结合实时数据相似性对比；采集故障样本信号以及与故障样本信号对应的历史故障类型数据集；根据故障样本信号以及历史故障类型数据集训练出预测实时故障类型的机器学习模型；将实时信号输入到训练好的机器学习模型中，得到实时故障类型；将实时故障类型和实时信号上报至电力设备工作人员并进行报警提示，规避了以往对设备状态和故障类型判断时需要大量人工参与的情况；节约程序与人力。
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