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公开(公告)号：CN118982823A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410992538.9
申请日：2024-07-23
Applicant: 华能满洲里风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种光伏发电设备的识别方法及装置、电子装置及计算机程序产品，涉及测绘领域，该光伏发电设备的识别方法包括：对光伏发电区域进行三维建模，得到三维实景地图；获取对目标平面进行网格划分所得到的多个网格点，其中，所述目标平面表示由所述水平坐标轴与所述垂直坐标轴构成的平面；在所述三维实景地图中，将所述多个网格点沿空间坐标轴从正到负的方向投影在所述三维实景地图的三维模型上，得到多个投影坐标点；从所述多个投影坐标点中确定出目标投影坐标点，根据多个目标投影坐标点对应的三维模型确定为所述多个光伏发电设备的三维模型。采用上述技术方案，解决了如何识别三维实景地图中的光伏发电设备的问题。
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公开(公告)号：CN118713581A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410821604.6
申请日：2024-06-24
Applicant: 华能满洲里风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种光伏组件的清洁方法及装置、存储介质及电子装置，涉及光伏组件清洗领域，该方法包括：获取对光伏组件进行图像采集得到的组件图像；将组件图像输入至训练后的图像识别模型，以使图像识别模型对组件图像进行图像识别，并输出组件图像的识别结果，其中，图像识别模型是基于光伏组件的历史组件图像为输入样本，以组件图像的历史识别结果为输出样本进行训练得到的；基于识别结果生成对光伏组件进行清洁的目标清洁指令；在控制转向平台旋转至指定角度的情况下，使用目标清洁指令控制转向平台上的清洗设备对光伏组件进行清洗。采用上述技术方案，解决了光伏组件的清洁效率不高的问题。
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公开(公告)号：CN119467252A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411647909.6
申请日：2024-11-18
Applicant: 华能满洲里风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能烟台八角热电有限公司
Abstract: 本申请公开了一种电池更换方法及装置、存储介质及计算机程序产品，涉及风力发电领域，该电池更换方法包括：在需要对风力发电机的电池进行更换的情况下，确定风力发电机所对应的一个或多个目标定点位置，并根据一个或多个目标定点位置确定智能作业车待行进的第一路线；控制智能作业车根据第一路线进行行驶，在检测到智能作业车的前方存在障碍物的情况下，控制智能作业车切换为按照第二路线进行行驶，其中，第二路线为避开障碍物的路线；在智能作业车根据第二路线行驶到一个或多个目标定点位置的情况下，向智能作业车的悬臂机械手发出指令，以通过悬臂机械手更换风力发电机的电池。
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公开(公告)号：CN118764715A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410821605.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 华能满洲里风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: H04N23/695 , H04N23/61 , H04N23/80
Abstract: 本申请公开了一种目标位置的确定方法及装置、存储介质及电子装置，涉及图像检测领域，该目标位置的确定方法包括：在确定目标位置待进行检修作业的情况下，获取所述目标位置对应的第一参数信息，其中，所述参数信息至少包括：时空参数和摄影参数；根据所述第一参数信息控制摄像设备对所述目标位置所在的目标空间区域进行图像采集，得到第一采集图像；根据第二采集图像在所述第一采集图像中标注出所述目标位置，以对所述目标位置进行检修作业，其中，所述第二采集图像为所述目标空间区域的预采集图像。采用上述技术方案，解决了相关技术中，光伏组件难以一一触及直接定位，导致检修效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN118710324A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410300706.3
申请日：2024-03-15
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Inventor： 黄思皖 , 钟明 , 安娜 , 任立兵 , 李力 , 杨宁 , 王春森 , 史鉴恒 , 王宝岳 , 杨雪 , 高亚林 , 沈惠聪 , 江晨 , 王静 , 任鑫 , 李小翔 , 冯帆 , 杨永前 , 韦玮 , 吴磊 , 刘旭亮
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力现货市场最优减载策略优化方法及相关设备，属于新型电力系统技术领域，本方法将预处理的电力现货市场数据输入至预先构建的双层规划模型以获得电力现货市场的最优减载量；其中，双层规划模型的上层模型为电力现货市场成本最小化策略；而下层模型采用两个神经网络，神经网络来表征上层(代理)决策与下层(市场)结果之间的映射，即采用神经网络模型取代原有算法中下层经济调度约束问题，用来捕捉输入变量和价格之间的映射；使得本方法构成一个非凸优化问题并进行求解得到最优的减负载量以获得最大收益；本方法通过创新的模型架构、数据选择和训练策略，提高了原算法模型的性能和适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116449944A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310237845.1
申请日：2023-03-07
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本公开提出了一种基于用户画像的应答方法和装置，涉及人工智能技术领域，包括：获取用户的历史对话数据和心率数据；对所述历史对话数据和心率数据进行特征提取，以得到所述用户的特征；基于所述特征，构建所述用户的用户画像；根据所述用户画像和预设的应答模板以输出应答语句与用户进行对话。在智能机器对话基础上,开发视频对话机器实时心率检测系统，可以根据不同的目标用户对相应的标准用户画像模型进行调整，使得生成的用户画像能够与相应的目标用户进行匹配。
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公开(公告)号：CN115736924A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211449122.X
申请日：2022-11-18
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: A61B5/16 , G06Q30/0201 , A61B5/0205 , A61B5/1455
Abstract: 本发明公开了一种针对用户体验地图情绪计算方法、系统、设备及介质，S1，获取并记录设定时间内用户的生理状态，并对生理状态进行拟定初始标准值；S2，对每一种生理状态进行计算：其中，X为初始标准值，Y为关键变化点数值，m′为数值最大变化区间，H％为心情指数变化值；S3，根据心情指数变化值，进行用户情绪评分，将每一种生理状态对应的用户情绪评分进行取平均值，得到用户最终的情绪评分。能够客观的对用户进行情绪评分，并且数据误差小。
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公开(公告)号：CN114400971A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210071546.0
申请日：2022-01-21
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: H02S50/10
Abstract: 本发明提出一种光伏电站组串编码查验方法，包括采集多个光伏组串的电流和/或电压，其中，光伏组串接入运维系统，每一个光伏组串在运维系统具有编号；遮挡步骤：遮挡其中一个光伏组串的表面并停留第一预设时间；判断电流和/或电压有无跌落特征；根据跌落特征，确定被遮挡的光伏组串的系统编号。本发明方法能够实现自动排查光伏组串的编码。本发明还提供一种光伏电站组串编码查验装置。
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公开(公告)号：CN114358371A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111424158.8
申请日：2021-11-26
Applicant: 华能大理风力发电有限公司洱源分公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Inventor： 曾谁飞 , 王振荣 , 叶林 , 童强 , 李国庆 , 张燧 , 王青天 , 黄思皖 , 刘旭亮 , 李小翔 , 冯帆 , 邸智 , 韦玮 , 杜静宇 , 赵鹏程 , 武青 , 祝金涛 , 朱俊杰 , 吴昊 , 吕亮 , 童彤 , 任鑫
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的光伏短期功率预测方法及设备，分别将光伏实时数据、历史功率数据输入由不同尺寸卷积核的卷积神经网络、BiLSTM网络模型、双向Attention注意力机制构建深度学习预测模型方法，最终将其获得的两种数据文本特征进行合并运算得到更有效的融合特征表征能力，从而得到最优的文本特征对光伏短期功率进行精准的预测。通过该方法不仅提高光伏短期功率预测的精准度，而且有利于优化、大幅降低光伏发电系统的运营成本，包括人力、物力、时间效率等降本增效。
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公开(公告)号：CN114298141A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111376253.5
申请日：2021-11-19
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Inventor： 曾谁飞 , 王振荣 , 张燧 , 黄思皖 , 王青天 , 刘旭亮 , 李小翔 , 冯帆 , 韦玮 , 童彤 , 任鑫 , 杜静宇 , 赵鹏程 , 武青 , 祝金涛 , 朱俊杰 , 吴昊 , 吕亮 , 邸智 , 刘艳贵 , 王海明 , 沈伟文 , 房扩
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的发电设备异常检测方法及系统，所述方法包括：获取发电设备当前时刻的运行数据、所述发电设备当前时刻对应的气象数据和历史时段内发电设备的运行数据；对所述获取的数据进行预处理得到预处理后的发电设备当前时刻的运行数据以及所述发电设备当前时刻对应的气象数据和历史时段内发电设备的运行数据；将所述预处理后的数据输入预先训练好的发电设备异常检测模型中，得到所述发电设备异常检测的得分；基于所述发电设备异常检测的得分检测所述发电设备是否异常，并将检测结果进行信息触达。本发明提供的技术方案，提高了发电设备异常检测的得分的精度，同时使得发电设备的异常检测更加方便，也降低了发电设备的异常检测成本。
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