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公开(公告)号：CN115294274B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210932649.1
申请日：2022-08-04
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 湖南经研电力设计有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于输变电工程三维设计模型的工程运维状态预测方法，包括获取输变电工程三维设计模型的模型参数；统计工程运维调用输变电工程三维设计模型的模型参数的频次信息；采用平滑准则对频次信息进行数据清洗；计算输变电工程三维设计模型总体工程运维状态预测值；根据得到的预测值进行工程运维状态的预测。本发明首先统计输变电三维设计设备模型参数工程运维调用频次信息，计算基于平滑优化的设备模型参数调用频次预测值，然后计算输变电工程三维设计模型总体工程运维状态预测值，最后根据状态预测值完成相应的工程运维状态预测；因此本发明方法能够实现工程运维状态的表征和预测，而且可靠性高、精确性好且适用范围广。
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公开(公告)号：CN118483591A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410616029.6
申请日：2024-05-17
Applicant: 湖南经研电力设计有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM网络的电池组健康状态预测方法，包括对锂离子电池组进行实验并获取实验数据；选定锂离子电池组健康因子并构建训练数据集；构建电池组健康状态预测初始模型；采用训练数据集，结合金枪鱼群优化算法，训练电池组健康状态预测初始模型得到电池组健康状态预测模型；获取目标锂离子电池组的健康因子数据，输入电池组健康状态预测模型中，完成基于LSTM网络的电池组健康状态值的预测。本发明还公开了一种实现所述基于LSTM网络的电池组健康状态预测方法的系统。本发明不仅能够实现基于LSTM网络的电池组健康状态预测，而且可靠性更高、精确性更好。
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公开(公告)号：CN119625179A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411715224.0
申请日：2024-11-27
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06T17/00 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种变电站三维建模方法，包括采用无人机获取目标变电站的影像数据信息；对影像数据信息进行特征点提取和特征点匹配；进行空中三角测量得到特征点的三维数据信息；进行多视角影像密集匹配得到目标变电站的全局稠密点云数据，得到基于倾斜摄影的全局粗模；构建点云分类模型并提取设备的局部特征；基于神经辐射场的高精度三维模型进行设备的精细化点云补全；构建不规则三角形网格得到目标变电站设备的精细模型；融合得到的模型完成目标变电站的三维建模。本发明还公开了一种实现所述变电站三维建模方法的系统。本发明不仅实现了目标变电站的精细化三维建模，而且可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN119622256A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411715236.3
申请日：2024-11-27
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力变压器健康状态判定方法，包括获取电力变压器的属性数据；将属性数据进行归一化并计算对应的灰色关联系数；采用层次分析法计算得到属性数据信息的权重值并计算得到灰色关联度值；将电力变压器的属性进行健康等级划分并比较确定每个健康等级的优先级；将健康等级与灰色关联度值进行关联构建模糊逻辑控制规则；采用模糊逻辑控制规则进行实际的电力变压器的健康状态判定。本发明还公开了一种实现所述电力变压器健康状态判定方法的系统。本发明通过对电力变压器的数据进行获取和处理，并基于层次分析法和灰色关联分析方案进行电力变压器的状态预测，因此本发明不仅能够实现电力变压器的健康状态判定，而且可靠性高，精确性好。
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公开(公告)号：CN119341667A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411609671.8
申请日：2024-11-12
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 李琴 , 梁剑 , 贺丽 , 刘立洪 , 罗正经 , 贺杰 , 肖辉 , 徐志强 , 单周平 , 张惠芳 , 张兴伟 , 彭昊 , 黄芬芬 , 何韵 , 曾刚 , 欧宇健 , 陈文欢 , 刘义 , 陈智奇
IPC: H04B17/309 , H04B17/318 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种数字化变电站无线监测系统的信道增益计算方法，包括获取目标数字化变电站的数据信息；对目标数字化变电站进行几何形状的划定；确定每个几何形状的范围；确定每个范围内散射体的分布类型；确定每个散射体的空间分布区域以及在该区域内的概率密度函数；设定发射天线和接收天线的数据参数；计算各条电磁波路径的直射/反射路径的几何长度和无线信道增益；得到通过每条电磁波传播路径传播的无线信号的功率并在接收天线上叠加得到总接收功率，计算在接收端叠加所有路径的信道增益。本发明还公开了一种实现所述数字化变电站无线监测系统的信道增益计算方法的系统。本发明的可靠性高，精确性好且效率较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117852885A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410036957.5
申请日：2024-01-10
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F16/901 , G06F17/18 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种变电站关键设备的实时可靠性评估‑故障定位方法，包括获取目标变电站的数据信息；构建变电站关键设备故障信息库；计算变电站关键设备的威布尔分布曲线；计算变电站关键设备运行状态下的实时可靠性概率并进行可靠性预测；建立变电站关键设备的可靠性评估指标并分析风险；构建变电站关键设备实时故障树并转换为实时故障定位树，对存在风险的变电站关键设备进行分析定位。本发明还公开了一种实现所述变电站关键设备的实时可靠性评估‑故障定位方法的系统。本发明不仅实现了对变电站关键设备的分层可靠性评估和实时故障定位，而且可靠性更高，精确性更好，效率更高。
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公开(公告)号：CN119675915A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411715217.0
申请日：2024-11-27
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站实时通信加密方法，包括构建用于为变电站实时通信进行加密的加密体系；采用边缘计算方案以保证密码管理的实时性；对变电站实时通信过程中的安全增益和延迟进行量化；根据量化结果，基于SORTS算法进行最优化计算，实现最终的变电站实时通信加密。本发明还公开了一种实现所述变电站实时通信加密方法的系统。本发明提供的这种变电站实时通信加密方法及系统，通过通信指标的设定，以及边缘计算的引入，不仅实现了变电站实时通信的动态自适应加密，而且可靠性更高，安全性更好。
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公开(公告)号：CN115457388A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211085981.5
申请日：2022-09-06
Applicant: 湖南经研电力设计有限公司
Inventor： 肖辉 , 徐志强 , 陈霖华 , 周鲲 , 陆俊 , 沈晓隶 , 王云飞 , 罗磊鑫 , 刘立洪 , 罗正经 , 王立娜 , 胡启明 , 唐咪娜 , 李勇智 , 齐增清 , 曾刚 , 简洁 , 苏军明 , 陈智奇 , 欧宇健
IPC: G06V20/10 , G06V10/54 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习优化的输变电遥感图像地物辨识方法，包括获取输变电工程区域遥感图像数据信息并构建训练样本集；计算各个遥感图像的纹理特征强度值；构建输变电遥感图像地物辨识初始模型；对输变电遥感图像地物辨识初始模型进行训练得到输变电遥感图像地物辨识粗模型；对步输变电遥感图像地物辨识粗模型再次训练得到输变电遥感图像地物辨识模型；采用输变电遥感图像地物辨识模型进行实际的输变电遥感图像地物辨识。本发明还公开了一种实现所述基于深度学习优化的输变电遥感图像地物辨识方法的系统。本发明对辨识模型进行样本粗训练和精细化训练，并在模型训练过程加入优化控制，实现了高效训练；而且本发明效率较高，精度较好。
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公开(公告)号：CN115457388B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202211085981.5
申请日：2022-09-06
Applicant: 湖南经研电力设计有限公司
Inventor： 肖辉 , 徐志强 , 陈霖华 , 周鲲 , 陆俊 , 沈晓隶 , 王云飞 , 罗磊鑫 , 刘立洪 , 罗正经 , 王立娜 , 胡启明 , 唐咪娜 , 李勇智 , 齐增清 , 曾刚 , 简洁 , 苏军明 , 陈智奇 , 欧宇健
IPC: G06V20/10 , G06V10/54 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习优化的输变电遥感图像地物辨识方法，包括获取输变电工程区域遥感图像数据信息并构建训练样本集；计算各个遥感图像的纹理特征强度值；构建输变电遥感图像地物辨识初始模型；对输变电遥感图像地物辨识初始模型进行训练得到输变电遥感图像地物辨识粗模型；对步输变电遥感图像地物辨识粗模型再次训练得到输变电遥感图像地物辨识模型；采用输变电遥感图像地物辨识模型进行实际的输变电遥感图像地物辨识。本发明还公开了一种实现所述基于深度学习优化的输变电遥感图像地物辨识方法的系统。本发明对辨识模型进行样本粗训练和精细化训练，并在模型训练过程加入优化控制，实现了高效训练；而且本发明效率较高，精度较好。
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公开(公告)号：CN115471698A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211085961.8
申请日：2022-09-06
Applicant: 湖南经研电力设计有限公司
Inventor： 肖辉 , 徐志强 , 陈霖华 , 周鲲 , 陆俊 , 沈晓隶 , 彭少俊 , 罗磊鑫 , 刘立洪 , 罗正经 , 王立娜 , 胡启明 , 唐咪娜 , 李勇智 , 齐增清 , 曾刚 , 苏军明 , 简洁
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习网络的输变电工程遥感图像分类方法，包括获取输变电工程区域的遥感图像数据集并构建训练样本；构建包含全局模型和子模型的输变电工程遥感图像分类初步模型；采用训练样本对输变电工程遥感图像分类初步模型进行训练得到子模型的最佳参数；采用动态偏差加权融合准则计算得到全局模型最佳参数并得到输变电工程遥感图像分类模型；采用输变电工程遥感图像分类模型进行实际的输变电工程的遥感图像分类。本发明还公开了一种实现所述基于深度学习网络的输变电工程遥感图像分类方法的系统。与传统的集中式遥感图像分类方法相比，本发明具有训练过程简化快捷、扩展性好且精度较高的有点。
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