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公开(公告)号：CN117533686A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311789782.7
申请日：2023-12-22
申请人： 国网安徽省电力有限公司淮北供电公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司物资分公司
摘要： 本发明公开了一种自动出入仓物料控制方法，涉及自动化仓储技术领域。该自动出入仓物料控制，包括：分拣机器人通过视觉识别获取入库物料的属性；根据获取的入库物料属性进行分类处理；依据分类处理结果进行入库物料存储处理，并将物料属性上传到数据中心平台；基于存储处理结果分析物料库存信息，根据库存信息进行出库操作和异常处理提示；本发明通过入库物料属性视觉识别入库物料属性获取，提高了准确性和效率，在数据中心平台中对物料进行库存管理和实时监控，根据物料库存信息进行出库操作和异常处理提示，确保物料供应的及时性和准确性，采取全自动化出入库物料，节省了人力资源，为现代仓库管理提供了一种高度智能化和优化的解决方案。
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公开(公告)号：CN116861601A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310722430.3
申请日：2023-06-15
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , H02J3/00 , G06F30/20 , G06F16/29 , G06F16/901 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要： 本发明提供基于GIS拓扑的配网环网仿真模型自动生成方法及系统，方法包括：获取配电网设备和拓扑数据；构建配电网拓扑连通图模型；确定拓扑起点终点设备；利用图论深度遍历算法，对配网母线设备形成起点到终点设备联通路径；针对变电站、配电站房，忽略单个配电站房内的母线路径，统计当前的配电站房内，所有母线与其他配电站房的母线的路径数，据以形成配网环网网架模型；基于预置电力仿真程序的模型填写规则，结合导线参数信息和配变下挂负荷信息，将配网环网网架模型转换为配网环网仿真模型。本发明解决了特定规格中压配电网的环网仿真模型构建工作量大、效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116861600A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310722415.9
申请日：2023-06-15
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , G06T11/20 , G06F16/29 , G06F113/04
摘要： 本发明提供基于地理坐标的配网SVG网架图快速绘制方法及系统，包括：从电力GIS平台中获取预置规格配电网的一次设备的GIS地理数据、电网设备拓扑连接关系以及台账数据；根据预设配网线路、区域条件以及设备集合的从属关系数据，确定网架图的最大成图范围；根据最大成图范围，形成SVG矢量成图范围，将配电网网架图主要设备的经纬度，转换为SVG矢量成图范围中的SVG坐标系相对值，据以作为SVG网架图节点图元的位置；基于SVG的配网网架图快速绘制；利用预制交互工具调优SVG网架图，以得到SVG矢量化配网网架图。本发明解决了配网网架图绘制效率及智能化水平较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117933903A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311716052.4
申请日：2023-12-13
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
摘要： 本发明公开一种无人机集群巡检分布式机场选址方法，包括如下：获取片区范围内的无人机集群信息，对无人机集群进行标定；在获取驻空勘察指令后，基于智能寻解算法获取无人机集群的锚机和引导机，基于锚机和引导机分别获取对应的驻停点；标记无人机集群内不包含锚机和引导机的无人机设备，基于所述锚机和引导机进行无人机集群的剩余无人机的驻停点确定。通过选定一架无人机，从而快速根据该架无人机，实现整个无人机集群的分布式机场选址，效果良好。由于无人机集群是通过最大交互距离进行驻停点检测选取，因而无人机能够完成连通，由锚机发出的待命指令直接或间接输送至所有无人机，防止出现无人机丢失、损坏等问题，从而可以及时告警处理。
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公开(公告)号：CN117930859A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311719129.3
申请日：2023-12-13
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G05D1/46 , G05D109/20
摘要： 本发明公开了一种配网无人机自主巡视航迹规划方法及系统，其中方法包括：建立平面坐标地图；连接起始点和目标点得到直接航迹，基于直接航迹与障碍物相交位置确定理想航迹，将平面坐标地图分段并确定采样点布区；基于采样点布区随机生成采样点，以起始点和理想航迹为中心建立引力场、以障碍物为中心建立斥力场引导RRT算法的搜索方向，从目标点反向建立随机树规划无人机巡视最优航迹。本方法引入起始点、理想航迹的引力作用，障碍物的斥力作用为RRT算法指导方向、以解决RRT算法纯随机导致的航迹搜索无意义、人工势场存在产生合力为0以及障碍物距离目标点很近时的过度避障问题，实现了无人机巡视最优航迹规划的可行性和高效性。
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公开(公告)号：CN117893925A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311699384.6
申请日：2023-12-11
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
摘要： 本申请提供的基于深度神经网络的配网无人机拍照点确认方法及系统，包括：获取待拍照目标区域内的图像，对目标图像进行特征点分析，确定第一特征点组合和第二特征点组合，进一步确定是否存在拍照目标；存在所述拍照目标时，无人机对拍照目标进行拍摄，确定拍照目标的具体图像信息，记为目标图像；对于目标图像基于特征融合后通过图像质量评估模型做质量分析；判断目标图像是否合格，若存在不合格目标图像，无人机获取重拍目标图像；若重拍目标图像质量不合格，无人机进行自适应调整后执行重新拍照直至重拍目标图像合格。通过本申请可以提高目标确认的准确性和精准度，通过对图像质量的实时分析提高拍照目标信息的完整性和鲁棒性。
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