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公开(公告)号：CN111563335A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010622228.X
申请日：2020-07-01
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司瑞昌市供电分公司 , 上海慕荣电气有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G01R31/327 , G01S17/88 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种基于激光雷达的高压隔离开关合闸状态检测方法，检测方法包括建立高压隔离开关合闸动作过程的几何抽象模型;提出高压隔离开关的前或后导电臂与水平方向的夹角值的测量算法;通过地面激光雷达扫描高压隔离开关,获取导电臂的点云;以一定数量且位置与任一坐标轴垂直的平面去截前、后导电臂点云；设计开发出导电臂夹角的自动测算模块;自动测算模块自动测算导电臂夹角值；判断高压隔离开关的合闸状态。本发明通过分析高压隔离开关合闸动作过程与结构特征，论证了通过测量导电臂夹角来判断合闸状态的可行性与优势；基于地面激光雷达获取高压隔离开关点云数据，提出了点云分组、拟合椭圆的计算圆柱轴线方向的方法，降低了计算难度。
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公开(公告)号：CN114779069A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210701910.7
申请日：2022-06-21
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC分类号： G01R31/327
摘要： 本发明公开一种校核断路器短路电流直流分量开断能力的方法及系统，方法包括：获取短路电流周期分量，并判断短路电流周期分量是否大于断路器额定短路开断电流；若短路电流周期分量不大于断路器额定短路开断电流，计算短路电流直流时间常数；判断短路电流直流时间常数是否在预设时间常数区间内；若短路电流直流时间常数不在预设时间常数区间内，计算动静触头分离后第一个大半波的峰值以及动静触头分离后第一个大半波的持续时间；根据峰值与持续时间的乘积是否大于预设阈值确定断路器是否具备开断能力。可以提高在运断路器开断性能分析的适用性，提升新增断路器参数选择的准确性。
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公开(公告)号：CN111798476B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010510134.3
申请日：2020-06-08
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 上海慕荣电气有限公司 , 国网江西省电力有限公司新余供电分公司
摘要： 本发明公开了一种高压隔离开关导电臂轴线提取方法，包括：步骤1，采集、处理高压隔离开关导电臂完整图像数据；步骤2，计算高压隔离开关导电臂图像边缘直线方程；步骤3，计算光线切平面的法向量；步骤4，以对称平面相交确定导电臂轴线方向。本发明以近景摄影测量与图像识别技术为手段，实现了高压隔离开关导电臂轴线的自动提取，可为高压隔离开关导电臂夹角的带电非接触自动测量以及高压隔离开关合闸状态自动识别提供一种新的技术手段。
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公开(公告)号：CN114779069B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210701910.7
申请日：2022-06-21
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC分类号： G01R31/327
摘要： 本发明公开一种校核断路器短路电流直流分量开断能力的方法及系统，方法包括：获取短路电流周期分量，并判断短路电流周期分量是否大于断路器额定短路开断电流；若短路电流周期分量不大于断路器额定短路开断电流，计算短路电流直流时间常数；判断短路电流直流时间常数是否在预设时间常数区间内；若短路电流直流时间常数不在预设时间常数区间内，计算动静触头分离后第一个大半波的峰值以及动静触头分离后第一个大半波的持续时间；根据峰值与持续时间的乘积是否大于预设阈值确定断路器是否具备开断能力。可以提高在运断路器开断性能分析的适用性，提升新增断路器参数选择的准确性。
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公开(公告)号：CN111563335B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010622228.X
申请日：2020-07-01
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司瑞昌市供电分公司 , 上海慕荣电气有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G01R31/327 , G01S17/88 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种基于激光雷达的高压隔离开关合闸状态检测方法，检测方法包括建立高压隔离开关合闸动作过程的几何抽象模型;提出高压隔离开关的前或后导电臂与水平方向的夹角值的测量算法;通过地面激光雷达扫描高压隔离开关,获取导电臂的点云;以一定数量且位置与任一坐标轴垂直的平面去截前、后导电臂点云；设计开发出导电臂夹角的自动测算模块;自动测算模块自动测算导电臂夹角值；判断高压隔离开关的合闸状态。本发明通过分析高压隔离开关合闸动作过程与结构特征，论证了通过测量导电臂夹角来判断合闸状态的可行性与优势；基于地面激光雷达获取高压隔离开关点云数据，提出了点云分组、拟合椭圆的计算圆柱轴线方向的方法，降低了计算难度。
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公开(公告)号：CN111798476A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010510134.3
申请日：2020-06-08
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 上海慕荣电气有限公司 , 国网江西省电力有限公司新余供电分公司
摘要： 本发明公开了一种高压隔离开关导电臂轴线提取方法，包括：步骤1，采集、处理高压隔离开关导电臂完整图像数据；步骤2，计算高压隔离开关导电臂图像边缘直线方程；步骤3，计算光线切平面的法向量；步骤4，以对称平面相交确定导电臂轴线方向。本发明以近景摄影测量与图像识别技术为手段，实现了高压隔离开关导电臂轴线的自动提取，可为高压隔离开关导电臂夹角的带电非接触自动测量以及高压隔离开关合闸状态自动识别提供一种新的技术手段。
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公开(公告)号：CN116229380B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310518425.0
申请日：2023-05-10
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种变电站涉鸟故障相关鸟种识别方法，该方法基于YOLOv8目标检测算法，引入三重注意力机制、可变形卷积对YOLOv8进行改进，构建改进YOLOv8目标检测模型，通过训练好的改进YOLOv8目标检测模型进行变电站涉鸟故障相关鸟种识别。本发明可为变电站涉鸟故障相关鸟种识别研究提供参考。本发明通过增强特征采集模块的特征提取能力、加强特征融合模块的融合效果和改进检测模块的损失函数，最终增强模型的检测精度和泛化能力以及鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN116229380A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310518425.0
申请日：2023-05-10
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种变电站涉鸟故障相关鸟种识别方法，该方法基于YOLOv8目标检测算法，引入三重注意力机制、可变形卷积对YOLOv8进行改进，构建改进YOLOv8目标检测模型，通过训练好的改进YOLOv8目标检测模型进行变电站涉鸟故障相关鸟种识别。本发明可为变电站涉鸟故障相关鸟种识别研究提供参考。本发明通过增强特征采集模块的特征提取能力、加强特征融合模块的融合效果和改进检测模块的损失函数，最终增强模型的检测精度和泛化能力以及鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN116204794A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310488171.2
申请日：2023-05-04
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种考虑多维数据的变压器油中溶解气体预测方法及系统，该方法通过采集变压器油中溶解气体的历史数据、变压器顶层油温、变压器负荷和变压器外部环境数据构成多维数据集；对多维数据集进行预处理；用预处理后的多维数据集训练BWO‑BiLSTM‑Attention组合模型，并用训练后的BWO‑BiLSTM‑Attention组合模型得到变压器油中溶解气体预测结果。本发明利用白鲸优化算法对BiLSTM‑Attention模型的6个超参数进行优化，提高了模型的泛化能力，本发明通过对变压器油中溶解气体含量的预测，便于及时发现变压器的潜在问题。
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公开(公告)号：CN115144647B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211051684.9
申请日：2022-08-30
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学
IPC分类号： G01R19/165 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种过电压智能识别方法及系统，方法包括：计算至少一个过电压零序电压信号的时频特征量；对至少一个过电压零序电压信号进行CEEMD分解，得到分解后的各个电压信号分量；基于预设的Pearson相关系数对各个电压信号分量的频带能量进行加权，并计算各个电压信号分量的频域特征量；将时频特征量以及频域特征量分别输入至改进的BP神经网络中，得到时域基本概率以及频域基本概率；基于DS证据融合对时域基本概率以及频域基本概率进行融合，得到至少一个过电压零序电压信号所属类别的目标概率值。提高了基频铁磁谐振、弧光接地和单相接地过电压的识别率，并且大大增强了识别的鲁棒性。
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