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公开(公告)号：CN109634305A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811574106.7
申请日：2018-12-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 中科院合肥技术创新工程院 , 国家电网有限公司
IPC: G05D1/10
CPC classification number: G05D1/101
Abstract: 本发明公开了一种基于图像辅助定位的无人机位姿调整方法，包括以下步骤：无人机启动飞行后依据RTK定位飞至目标位置点，利用机载摄像机对标记点进行图像拍摄；对拍摄图像进行预处理以及检测识别标记点，判断标记点是否在图像范围，如果标记点不在范围内，利用RTK进行重新定位，直至标记点出现在图像中；将识别出标记点的当前图像与具有目标点的标准图像进行匹配，计算当前图像的偏移量，若偏移量在预先设定的阈值范围内，则无人机无需调整当前位姿；若偏移量超过预先设定的阈值，则无人机进行摄像头方位角的调整，直至满足偏移量小于预先设定的阈值。还公开了一种无人机位姿调整系统，本发明利用静态的图像实现无人机智能化自主飞行。
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公开(公告)号：CN109739257A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811572536.5
申请日：2018-12-21
Applicant: 中科院合肥技术创新工程院 , 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种融合卫星导航与视觉感知的巡检无人机停机方法，包括以下步骤：S1：无人机接收到降落指令后，通过GPS导航进行粗定位飞至指定经纬度，并开启摄像头进行拍摄；S2：将实际拍摄得到的图像进行灰度化二值化处理，对图像进行特征识别，通过视觉导航判断无人机是否到达机坪上；S3：当无人机开启视觉降落模式后，实时调整摄像头成像焦距，规划下降路径以及降落动作；S4：判断无人机是否完成降落动作。还公开了采用该停机方法的巡检无人机停机系统。本发明采用GPS导航技术与视觉导航相融合的导航技术，可以大大提高无人机停机的精度。
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公开(公告)号：CN109669474A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811572546.9
申请日：2018-12-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 中科院合肥技术创新工程院 , 国家电网有限公司
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于先验知识的多旋翼无人机自适应悬停位置优化算法，包括以下步骤：S1：在已有3D杆塔模型空间中点选需检测点，并获取需检测点的3D坐标；S2：根据先验知识包括先验杆塔模型、先验历史巡查数据，并结合待执行任务，获得若干个悬停位估计点和姿态角估计点；S3：通过无人机执行指令，调整摄像云台角度和相机倍率对单个悬停位估计点及姿态角估计点进行修正；S4：重复步骤S3，得到优化后的悬停点位置和姿态角。本发明根据先验知识对悬停位估计点和姿态角估计点进行修正，通过优化算法找到最佳悬停点以及姿态角，进而提高了无人机的工作质量。
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公开(公告)号：CN109669474B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201811572546.9
申请日：2018-12-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 中科院合肥技术创新工程院 , 国家电网有限公司
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于先验知识的多旋翼无人机自适应悬停位置优化算法，包括以下步骤：S1：在已有3D杆塔模型空间中点选需检测点，并获取需检测点的3D坐标；S2：根据先验知识包括先验杆塔模型、先验历史巡查数据，并结合待执行任务，获得若干个悬停位估计点和姿态角估计点；S3：通过无人机执行指令，调整摄像云台角度和相机倍率对单个悬停位估计点及姿态角估计点进行修正；S4：重复步骤S3，得到优化后的悬停点位置和姿态角。本发明根据先验知识对悬停位估计点和姿态角估计点进行修正，通过优化算法找到最佳悬停点以及姿态角，进而提高了无人机的工作质量。
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公开(公告)号：CN119448285B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510039222.2
申请日：2025-01-10
Applicant: 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G01W1/10 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243
Abstract: 本发明提供了一种结合多气象大模型和WRF模型的功率预测方法及系统，涉及电力系统新能源发电功率预测技术领域。在接收到预测任务时，准备基础数据；根据全球历史数据驱动预设模型生成预测气象数据；将预测气象数据与预测准备数据进行组合生成组合预测数据；通过WRF/WRF‑Solar模型对组合预测数据进行运算生成中尺度气象数据；通过双线性插值的方式从中尺度气象数据中获取目标提取数；通过机器学习算法对新能源场站历史数据进行拟合以得到训练模型；将目标提取数据输入至训练模型生成功率预测数据。通过整合多气象大模型与不同气象数据源预测数据，提升新能源功率预测的准确性与可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119537979A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411443926.8
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司铁岭供电公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘帅 , 杨春 , 吕延哲 , 张妍妍 , 陈强 , 王向宇 , 李岩 , 衡俊良 , 杨适泽 , 刘芳 , 李天娇 , 李东明 , 张志遥 , 陈奕文 , 郭在津 , 李鹏博 , 李鹏儒 , 陈扬淽
IPC: G06F18/231 , G06F18/2135 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种基于KPCA的双层聚类算法及在用电行为分析上的应用，属于能源技术领域。本发明包括以下步骤：先将原始数据通过核函数完成非线性变化，将其映射到高维的线性特征空间，再利用KPCA算法进行特征提取，降低数据的维数；采用双层聚类算法，外层采用基于余弦相似度的谱聚类算法，获得形态相似性负荷类簇，内层在外层形态相似性聚类的基础上采用基于欧式距离的k‑means聚类算法，获得幅值相似性负荷类簇；完成用户用电行为分析。本发明解决了传统主成分分析算法无法只考虑变量间的线性相关性，并没有探索数据间的非线性逻辑、单一聚类算法无法同时满足聚类效率和聚类质量的问题，本发明使得聚类有效性和稳定性等方面具有显著提高。
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公开(公告)号：CN118960751B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411430427.5
申请日：2024-10-14
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种配电网线路无人机三维航迹混合规划方法及系统。其中，方法包括建模构建地图模型；根据目标选择策略在航迹规划空间中确定一个随机航迹点，遍寻设置的航迹点集合，查找航迹点集合中与随机航迹点距离最近的航迹点；以距离最近的航迹点为起点，按自适应步长确定新的航迹点；判断新的航迹点与距离最近的航迹点之间是否有障碍物；若无障碍物，则将新的航迹点加入到航迹点集合中，并生成新的无人机航迹路线；若有障碍物，则重新在航迹规划空间中随机产生一个随机航迹点；重复上述步骤，直到生成的新的无人机航迹路线到达最终目标点为止。本发明提供的方案使得无人机的航迹规划能力大大提升，更能满足山区配网电力巡检的需求。
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公开(公告)号：CN119472785A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510039308.5
申请日：2025-01-10
Applicant: 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本申请提供了一种基于边缘盒子的配电网无人机红外巡检方法及装置，包括：接收云服务器传输的路径规划调整指令并进行自适应路径规划，获取巡检路径；控制无人机根据巡检路径对配电网线路及关联的支撑结构进行实时红外成像拍摄得到的红外图像数据；根据红外图像数据应用人工智能算法模型识别电力设备的组成部件，同时应用YOLOv8模型识别各组成部件的温度信息；将组成部件及对应的温度信息发送至云端服务器，以判断是否存在温度异常并生成巡检报告。自适应路径规划保证能够在最短时间内完成有效巡检，无人机巡检和边缘计算深度融合，减轻了服务器数据处理压力，缩短了从数据采集到决策支持的时间间隔，有效保障电网运行的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119448285A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510039222.2
申请日：2025-01-10
Applicant: 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种结合多气象大模型和WRF模型的功率预测方法及系统，涉及电力系统新能源发电功率预测技术领域。在接收到预测任务时，准备基础数据；根据全球历史数据驱动预设模型生成预测气象数据；将预测气象数据与预测准备数据进行组合生成组合预测数据；通过WRF/WRF‑Solar模型对组合预测数据进行运算生成中尺度气象数据；通过双线性插值的方式从中尺度气象数据中获取目标提取数；通过机器学习算法对新能源场站历史数据进行拟合以得到训练模型；将目标提取数据输入至训练模型生成功率预测数据。通过整合多气象大模型与不同气象数据源预测数据，提升新能源功率预测的准确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN115099548B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210323773.8
申请日：2022-03-30
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 梁荣 , 李文升 , 鉴庆之 , 张松 , 王春义 , 张晓磊 , 卢志鹏 , 王延朔 , 杨波 , 郑志杰 , 綦陆杰 , 刘志清 , 吴健 , 王耀雷 , 刘钊 , 杨扬 , 李昊 , 李昭 , 张雯 , 杨慎全 , 崔灿 , 赵韧 , 刘淑莉 , 邓少治 , 李凯 , 赵兰明 , 丁天池 , 刘帅 , 王明强
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H02J3/00 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本公开属于配电网规划技术领域，提供了一种计及安全域和期望损失的配电网电源规划方法及系统，包括以下步骤：获取配电网的基础数据；根据所获取的数据，以年综合费用最小为目标函数，构建计及安全域和期望损失的配电网电源规划模型；综合考虑投资和网损，对目标函数和目标函数约束中的非线性项进行线性化处理，将所构建的计及安全域和期望损失的配电网电源规划模型转化成线性规划模型；对所述线性规划模型进行交替迭代求解，得到配电网电源的规划方案。
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