公开(公告)号：CN118261427A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410491405.3

申请日：2024-04-23

申请人： 国网湖北省电力有限公司神农架供电公司 ,  神农架林区林业管理局 ,  黑龙江省天一机电技术有限公司

发明人： 朱银军 ,  王隽 ,  王耀 ,  李义海 ,  范良成 ,  谭文国 ,  李阳 ,  王正磊 ,  贾泽 ,  袁奋 ,  王登科 ,  谭明乾

IPC分类号： G06Q10/0635 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/243

摘要： 本发明公开了一种基于电火险因子的配电线路故障诱发森林火灾风险评估方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、采用分段法对涉林区线路进行分段划分；步骤二、对分段划分的线路开展线路故障风险辨识；步骤三、对线路故障发生可能性P进行取值确定；步骤四、对线路故障后果程度R进行分析，确定线路故障后果的影响程度及等级确定标准；步骤五、计算电火险因子H；步骤六、考虑受害森林面积，确定线路故障诱发林火严重程度等级Q；步骤七、计算电力线路故障导致的林火安全风险等级D。该方法能够用于在林区开展电力线路诱发火灾风险评估，为线路巡视检查工作提供指导，降低林区火灾风险隐患。

公开(公告)号：CN115221383A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210805228.2

申请日：2022-07-08

申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 ,  国网湖北省电力有限公司 ,  国网湖北省电力有限公司神农架供电公司

发明人： 刘鸣柳 ,  饶玮 ,  崔一铂 ,  邢杰 ,  唐泽洋 ,  朱银军 ,  刘曼佳 ,  万磊 ,  王文烁 ,  黄杰 ,  靳经 ,  凌在汛 ,  蔡万里

IPC分类号： G06F16/951 ,  G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F40/289

摘要： 本发明提供一种面向公开信息源的灾害事件自动提取方法，包括：利用混合灾害爬虫爬取互联网中的灾害相关网页，基于爬行深度自适应控制策略实现灾害主题页面的爬取优化；网页预处理，对爬取的网页进行标签类型识别，提取事件描述文本；事件实体提取，对所提取的事件描述文本进行分词处理，通过对词性、停顿词、实体关键词的识别和解析，构建事件实体特征向量；依据所构建的事件实体特征向量对文本类型进行分类，根据灾害事件与描述属性的对应关系，生成灾害信息图谱。本发明可以利用公开的互联网网页资源进行灾害事件的信息挖掘，有效拓展了灾害事件的信息获取渠道及智能获取水平，对于建立灾害数据库及灾害预警技术研究等具有重要价值。

公开(公告)号：CN117055624A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311165721.3

申请日：2023-09-08

申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 ,  国网湖北省电力有限公司神农架供电公司 ,  武汉大学

发明人： 刘鸣柳 ,  朱银军 ,  王隽 ,  易忱 ,  凌在汛 ,  周毅 ,  蔡万里 ,  唐泽洋 ,  饶玮 ,  李逸文 ,  高云飞 ,  胡钰林

IPC分类号： G05D1/10

摘要： 本发明提供一种基于强化学习的无人机周期线路巡检方法，本发明通过构建监测点、无人机蜂巢位置数组，计算监测点与无人机蜂巢距离矩阵、监测点距离矩阵、巡检无人机初始化监测点位置转移矩阵、巡检无人机初始化无人机蜂巢位置转移数组；通过更新每次迭代监测点计数、无人机蜂巢计数数组、监测点位置转移矩阵、无人机蜂巢位置转移数组、巡检无人机的轨迹点数组，迭代计算巡检无人机下一位置；判断巡检无人机数量计数、无人机蜂巢计数数组、监测点计数数组是否满足迭代条件；满足收敛条件后输出结果。本发明在满足了输电线路巡检需求的前提下最大程度上发挥了巡检无人机的性能，同时达到最小化巡检系统单次巡检时间的目的。

公开(公告)号：CN116149367A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310126638.9

申请日：2023-02-10

申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 ,  武汉大学 ,  国网湖北省电力有限公司神农架供电公司 ,  国网湖北省电力有限公司

发明人： 刘鸣柳 ,  高云飞 ,  凌在汛 ,  朱银军 ,  蔡万里 ,  崔一铂 ,  梅欣 ,  余飞 ,  唐泽洋 ,  李逸文 ,  饶玮 ,  胡钰林

IPC分类号： G05D1/10

摘要： 本发明提供一种基于深度强化学习的无人机应急场景巡检方法及其系统，所述方法包括以下步骤：首先巡检控制中心获取灾害所需要巡检的位置坐标；然后无人机开始执行巡检任务，在无人机执行巡检任务的过程中，通过已知巡检点的位置坐标，对无人机的轨迹进行优化来最小化无人机巡检的时间；在对无人机的轨迹进行优化时，使用深度强化学习中的Dueling‑DQN算法对无人机的轨迹进行合理的优化并收集巡检数据；当达到最大训练次数，输出无人机的最优轨迹和收集的巡检数据，从而减少系统总的巡检时间。

公开(公告)号：CN116069061A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310117782.6

申请日：2023-02-10

申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 ,  武汉大学 ,  国网湖北省电力有限公司 ,  国网湖北省电力有限公司神农架供电公司

发明人： 刘鸣柳 ,  凌在汛 ,  胡钰林 ,  崔一铂 ,  梅紫薇 ,  余飞 ,  高云飞 ,  蔡万里 ,  朱银军 ,  向慕超 ,  唐泽洋 ,  李逸文

IPC分类号： G05D1/10

摘要： 本发明提供一种基于多无人机的智能电力线路巡检方法及系统，所述方法包括：首先服务中心获得所需要巡检的巡检点位置坐标；其次，通过根据可派遣执行巡检任务的无人机数量使用K‑mean算法优化出各个无人机巡检任务的分配区域以及地面支撑装备的部署优化位置；然后使用DDQN算法优化无人机的轨迹和速度，在优化无人机轨迹的过程中，使用贪婪算法来优化各个无人机所在区域的巡检点顺序，从而减少系统总的能量消耗，当达到最大训练次数，输出各个无人机任务分配区域、各个地面支撑装备优化部署的位置以及各个无人机的最优轨迹，从而最小化完成总的任务过程中的能量消耗。