公开(公告)号：CN110415317A

公开(公告)日：2019-11-05

申请号：CN201910607898.1

申请日：2019-07-08

Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京市高淳区供电分公司 ,  江苏量为石科技股份有限公司

Inventor： 辛辰 ,  周俊 ,  石伟伟 ,  司小庆 ,  芮毅 ,  吴冠儒 ,  丁达成 ,  石亚骏 ,  陶欣 ,  王强

IPC: G06T11/60 ,  G06T11/00 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种高效配电网网架制图方法，该方法在保留原有地理背景图获取低成本基础上，有效提高地理背景图制图效率，并能提供与离线地图供应商同样高分辨率的地图；同构构建专业网架图制图工具，极大提高网架图绘制效率；该方法有利于系统台帐管理和搜索，有效支撑配电网业务管理。

公开(公告)号：CN114118159A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111447507.8

申请日：2021-11-30

Applicant: 南京和源电力实业有限公司 ,  国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 ,  国网江苏省电力有限公司南京市高淳区供电分公司 ,  西安博能电力技术有限公司

Inventor： 袁智育 ,  张灿 ,  李勇 ,  夏伟栋 ,  辛帅魁 ,  陈双华 ,  许洪华 ,  金基平 ,  杨应昊 ,  王强 ,  赵建龙 ,  赵亮

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及电力开关柜故障监测领域，具体涉及基于小波灰度卷积的开关柜断路器机械特性诊断方法，包括：步骤1：在开关柜内采集断路器分合闸回路中的电流信号；步骤2：将采集到的电流信号用灰度小波变换转化灰度小波图像；步骤3：采集不同机械状态的断路器多组灰度小波图像；步骤4：利用大量的灰度小波图像对卷积神经网络进行输入训练；步骤5：训练完成后，利用卷积神经网络自动识别小波图像对应的故障类型，诊断路器机械特性。本发明识别准确度高，识别效率高。