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公开(公告)号：CN119313136A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410934483.6
申请日：2024-07-12
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本申请揭示了一种用于评估操作过电压风险的装置、系统、介质及设备，所述装置包括：模型搭建单元，基于变电站实际配置搭建变电站模型；仿真单元，用于对所述变电站模型进行仿真，以模拟多种操作情境下的过电压事件；数据整理单元，用于汇总所述仿真单元仿真产生的过电压数据并进行整理；风险评估及显示单元，用于基于整理后的过电压数据动态计算并显示个操作场景下的风险级别。本申请能够在倒闸操作前迅速搭建变电站模型并进行仿真，实时分析各种操作场景下的过电压状况，能够极大缩短现场操作过电压风险评估所需的时间。
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公开(公告)号：CN117388783A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311394605.9
申请日：2023-10-26
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC: G01R35/00
Abstract: 本发明公开了一种基于模型的PMU数据相位信息校准方法，在输电线M端到N端分别设置同步相量测量单元PMU；利用M端获取的电压幅值和相位信号，还原M端电压正弦波形；获取线路参数建立输电线路阻抗模型；根据阻抗模型，计算得到N端电压计算数据波形；利用N端第一组电压幅值和相位信号还原N端电压正弦波形，设置一个余弦相似度精度指标，将电压计算数据波形与还原电压正弦波形对比，若不满足精度指标，则输出两者波形的相位偏差信息；对下一组的N端数据进行校准，若下一组理论计算值与校准后的数据余弦相似度指标满足精度要求，则认为已校准，若不满足，则重复上述步骤直至满足精度要求，最终实现PMU数据相位信息的校准。
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公开(公告)号：CN117220193A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311178741.4
申请日：2023-09-13
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC: H02G1/02 , H02J7/35 , B64U70/90 , B64U80/25 , G07C1/20 , H04B3/54 , G08G5/00 , G05D1/10 , B64U101/31
Abstract: 本发明公开了一种输电线路巡检系统及方法，包括指挥控制站、多个基站和多个无人机，指挥控制站用于向基站发出巡检指令，以及接收各个基站传回的信息，供相关负责人员查看；基站用于将接收到的巡检指令传递给配对的无人机，还用于获取无人机采集的巡检数据，并将该巡检数据与该无人机对应的编号一起传回指挥控制站；无人机用于在接收到巡检指令后，从配对的基站上起飞沿设定的路径自主飞行，同时采集设定区间内输电线的巡检数据并存储，且在采集完成后自主降落在配对的基站上；所有的无人机能够共同完成该输电线路全程巡检数据采集。无人机无需边采集边回传，提高续航能力，而且可以实现对输电全段进行无人机巡检。
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公开(公告)号：CN113971356A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111224691.X
申请日：2021-10-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种特高压直流线路带电作业进出电场路径优化方法，与特高压交流输电线路平行，所述方法包括：确定特高压交直流输电线路的相关参数信息，并根据相关参数信息构建三维混合电场有限元计算模型；从有限元计算模型选择不同角度进出电场路径，采用有限元计算方法计算得到不同角度路径下特高压直流输电线路带电作业人员体表电场强度动态分布，获取从不同角度路径进出电场等电位过程中的人体表面平均电场强度值；比较不同角度路径下的平均电场强度值以及进出过程中人体表电场的变化趋势，从中找出最低的平均电场强度值为最优等电位进入路径。本方法克服了人工确定安全路径的不足，为带电作业人员安全防护和路径规划提供参考。
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公开(公告)号：CN111914877B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010543375.8
申请日：2020-06-15
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了省级移动巡检与地市级移动巡检的系统融合接入方法，该方法具体包括下述步骤：步骤一：通过采集模块采集省级移动巡检系统信息、地市级移动巡检系统信息和移动巡检平台信息，并将其传输至整合模块；步骤二：整合模块接收省级移动巡检系统信息和地市级移动巡检系统信息，并对其进行整合操作，本发明通过分析模块的设置，对记录数据内的相关信息进行分析计算，从而计算出运输时的实际消耗时间数据，判定模块依据实际消耗时间数据进行合格判定，并依据判定结果进行运输分类，并计算出合格率，增加数据的说服力度，增加数据的准确性，节省数据分析所消耗的时间，提高工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112990678A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110241698.6
申请日：2021-03-04
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
Abstract: 本发明公开了基于多源数据融合的覆冰预警判定方法，本发明涉及覆冰预警技术领域，解决了现有技术中不能够对各个区域覆冰可能性进行预测导致预警的准确性降低，通过覆冰预测单元对环境信息进行分析，从而对各个区域是否覆冰进行预测，将待检测电路线路所在的区域划分为若干个子区域，获取到环境信息，通过公式获取到子区域的覆冰预测系数Xi，若子区域的覆冰预测系数Xi≥子区域的覆冰预测系数阈值，则将对应子区域标记为覆冰子区域，获取到冷空气的风向，随后根据冷空气抵达子区域的时间先后顺序，将各个覆冰子区域进行排序，对各个区域覆冰进行预测，同时对区域覆冰的时间先后顺序进行判定，提高预警的准确性能。
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公开(公告)号：CN112966933A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110240449.5
申请日：2021-03-04
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
Abstract: 本发明公开了结合气象站、数值预报的多维度风灾精细化预警方法，包括如下步骤：根据经纬度将监控区域划分为多个子区域；对各个子区域进行威胁等级分析，将各个子区域分别标记为高危区域、中危区域以及低危区域；当监控到新的台风生成，实时获取台风的位置信息、移速信息和移向信息；结合移速信息和移向信息分别计算出台风移动到监控区域中高危区域、中危区域和低危区域所需时间；并对台风进行损害评值计算；若损害评值超过损害评值阈值，则主控制器驱动控制警报单元发出警报，并将损害评值传输到显示单元实时显示；本发明能够及时有效的对台风灾害采取有力的防范措施、最大限度的减小灾害损失；同时防止出现漏警以及虚警。
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公开(公告)号：CN111951230A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010713402.1
申请日：2020-07-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于目标检测的防振锤图像数据集训练方法，包括以下步骤：获取采集的原始图像，对原始图像进行剪裁，并放入训练数据集；对训练数据集中的图像进行随机预处理；对训练数据集中的图像进行Faster R-CNN训练，以得到目标检测模型。本发明对原始图像进行剪裁，以使得训练数据集更加丰富和训练效果可以更好，然后对训练数据集中的图像随机进行预处理，以增加训练出来的目标检测模型的泛化能力和鲁棒性，最后使用Faster R-CNN对训练数据集进行训练和测试，准确率得到了极大的提升，对防震锤和各种零件的损坏和锈蚀现象可以较好的识别。
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公开(公告)号：CN111914877A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010543375.8
申请日：2020-06-15
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了省级移动巡检与地市级移动巡检的系统融合接入方法，该方法具体包括下述步骤：步骤一：通过采集模块采集省级移动巡检系统信息、地市级移动巡检系统信息和移动巡检平台信息，并将其传输至整合模块；步骤二：整合模块接收省级移动巡检系统信息和地市级移动巡检系统信息，并对其进行整合操作，本发明通过分析模块的设置，对记录数据内的相关信息进行分析计算，从而计算出运输时的实际消耗时间数据，判定模块依据实际消耗时间数据进行合格判定，并依据判定结果进行运输分类，并计算出合格率，增加数据的说服力度，增加数据的准确性，节省数据分析所消耗的时间，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN119480107A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411626898.3
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种体征数据监测模型的构建方法、装置、介质和设备，涉及健康监测技术领域。该方法包括：采用分数阶反向散布熵方法进行生理体征数据的特征提取，将传统极限学习机中的Sigmoid激活函数替换为DiTAC激活函数，并将极限学习机中损失函数中输出层权重系数的L2范数修改为L1范数，基于改进的极限学习机构建优化模型，使用引入离散分数阶Caputo的阿里巴巴和四十大盗算法对优化模型进行求解，获得体征数据监测模型。极限学习机在训练过程中受DiTAC激活函数所引入的可训练参数和输出层权重系数的L1范数约束，使得训练得到的极限学习机可以更适用于体征数据监测，获得更准确的监测结果。
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