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公开(公告)号：CN118314119A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410539933.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司云浮供电局
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06V10/766
Abstract: 本申请公开一种输电塔杆的缺陷检测方法、装置、设备和存储介质，本申请获取目标输电塔杆的位置坐标；获取目标输电塔杆的图像，利用预先训练的目标类型检测模型处理目标输电塔杆的图像，得到目标输电塔杆的塔杆类型；利用预先训练的目标缺陷检测模型处理目标输电塔杆的图像，得到目标输电塔杆的缺陷类别以及缺陷位置信息；将目标输电塔杆的位置坐标、塔杆类型、缺陷类别以及缺陷位置信息进行组合，得到目标输电塔杆的缺陷检测信息。该方案通过预先训练好的模型识别目标输电塔杆的塔杆类型、缺陷类别以及缺陷位置，相比于人为巡检的方式更精确效率更高，另外再获取目标输电塔杆的位置坐标，以得到缺陷检测信息。
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公开(公告)号：CN117011805B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311281828.4
申请日：2023-10-07
Applicant: 广东电网有限责任公司云浮供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种数据异常评估方法、装置、设备和可读存储介质，方法包括：以测控一体化终端处作为馈线节点，将待检测电网线路进行区域划分成各子区域；采集得到流经各馈线节点的节点电压数据和节点电流数据；对拍摄得到的待检测电网线路的原始图像进行RGB值统一化处理，生成待检测电网线路的图像数据；确定各馈线节点的电压电流突变量比值；将各馈线节点的电压电流突变量比值构成的一维向量确定为各子区域的运行异常数据；将运行异常数据以及图像数据输入预置的多特征融合模型，得到各子区域的数据异常发生概率。本申请可在电网线路数据异常时，及时对故障发生处进行定位，同时结(56)对比文件郭谋发 等.配电网馈线故障区段定位系统.《电力系统及其自动化学报》.2011,23(02),第18-23页.
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公开(公告)号：CN116562696A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310531401.9
申请日：2023-05-10
Applicant: 广东电网有限责任公司云浮供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种目标地区的微电网运行效果的确定方法及确定装置。该方法包括：建立每个目标地区微电网的运行效果评价指标体系；通过不确定型层次分析法计算每个评价指标对应的权重，得到多个第一权重，通过熵权法计算每个评价指标对应的权重，得到多个第二权重，通过灰色关联度分析法计算每个评价指标对应的权重，得到多个第三权重；计算每个评价指标对应的组合权重；根据每个评价指标对应的组合权重确定每个目标地区微电网的运行效果评价值，并根据运行效果评价值确定是否需要对目标地区微电网进行调整。通过本申请，解决了目标地区的微电网运行效果评价不准确的问题。
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公开(公告)号：CN115542944B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202211303784.6
申请日：2022-10-24
Applicant: 广东电网有限责任公司云浮供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本申请公开了一种基于配电网环境的多无人机路径规划方法及相关装置，方法包括：基于预置无人机集群和预置巡检点集群构建配电网环境巡检区域中的多无人机路径规划模型，多无人机路径规划模型包括预置目标函数和预置模型约束，多无人机路径规划模型的模型参数包括巡检点参数、耗能参数和时间参数；通过混沌邻域搜索算法对多无人机路径规划模型进行迭代求解，将迭代收敛时得到的路径集群作为最优无人机路径集群。本申请能够解决现有技术无法应对大规模无人机巡检的规划问题，导致工程实践效果较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN117612037A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311527180.4
申请日：2023-11-15
Applicant: 广东电网有限责任公司云浮供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种配电网故障定位方法、装置、设备和可读存储介质，方法包括：获取配电网中由多个传感器采集到的各个区段的电压数据和电流数据；获取通过无人机对所述配电网拍摄的图像数据；基于所述各个区段的电压数据和电流数据，确定所述各个区段的电压突变量和电流突变量，并生成所述各个区段对应的突变量相关性一维向量；将所述各个区段对应的突变量相关性一维向量以及对所述配电网拍摄的图像数据输入预置的融合神经网络模型，得到故障定位结果。本申请通过对配电网的电压、电流、图像等多源数据进行分析，从而挑选出与故障关联性强的部分数据，根据融合神经网络模型对数据特征处理实现智能化故障判别与定位，实现故障的在线定位辨识。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115593645A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211289387.8
申请日：2022-10-20
Applicant: 广东电网有限责任公司云浮供电局(CN) , 南方电网科学研究院有限责任公司(CN)
IPC: B64D47/08
Abstract: 本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种无人云台摄像装置，包括第一平台、无人机本体、第二平台和若干角度调节结构；第一平台的两相对端面上分别安装有第一连杆和第二连杆，第一连杆与无人机本体转动连接，无人机本体上设有第一电机，第一电机的驱动端与第一连杆连接；第二平台的两相对端面上分别安装有万向节和摄像机，万向节与第二连杆连接；若干角度调节结构间隔设置在第一平台和第二平台之间，用于调节第二平台的倾斜角度；本发明用于克服现有无人机摄像云台体积大易受风力影响的问题，本发明可以有效地减小无人机摄像云台体积，降低风阻面积小，提高无人机拍摄的稳定性。
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公开(公告)号：CN115480591B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202211288788.1
申请日：2022-10-20
Applicant: 广东电网有限责任公司云浮供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种配电网设备环境巡检无人机安全避障方法，对配电网设备环境中的障碍物进行检测，利用三维坐标重建方式对障碍物进行三维坐标重建，利用障碍点的最大作用范围排除无碰撞风险障碍点的影响，减少了不必要的巡检路程，同时还考虑了无人机的速度，优化了障碍点的斥力势场的权重系数，增加了无人机在避障过程中对速度的适应性，以有碰撞风险的障碍点的斥力势场和目标点的引力势场计算总势力场的负梯度，计算出无人机避开障碍物并顺利达到目标点所需的目标控制力，为无人机避开障碍物并顺利达到目标点提供了安全高效的避障路径，解决了现有的配电网设备环境巡检无人机安全避障方法无法在避开障碍物的同时实现高效巡检的技术问题。
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公开(公告)号：CN117310389A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311527266.7
申请日：2023-11-15
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司云浮供电局
IPC: G01R31/08
Abstract: 本申请公开了一种基于CNN的配电网故障定位方法、装置及相关设备，该方法包括：利用预设于目标线路上各节点处的量测装置获取各节点的电流值；基于各节点的电流值以及训练后的卷积神经网络，确定各节点的故障情况；获取目标线路上的多张照片，并对目标线路上的每一照片进行异常诊断，得到每一照片的类别；基于目标线路上各节点的故障情况以及每一照片的类别，确定目标线路的故障位置。本申请结合照片信息和电气信息实现故障定位，提高了故障定位的有效性；此外，由于照片信息包含拍摄点的定位信息，使得故障定位精度得以提高。
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公开(公告)号：CN117054824A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311320948.0
申请日：2023-10-12
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司云浮供电局
IPC: G01R31/08
Abstract: 本申请公开了一种基于功率相似度的配电网故障定位方法、装置及相关设备，该方法包括：获取各线路首端的第一功率值以及各线路末端的第二功率值；计算各线路的第一功率值和第二功率值的相似程度，得到各线路的相似度值；获取各线路上的多张照片，并对各线路上的每一照片进行异常诊断，得到每一照片的类别；基于每一线路的相似度值以及所述线路上的照片的类别，确定故障位置。本申请结合照片信息和电气信息实现故障定位，提高了故障定位的有效性；此外，由于照片信息包含拍摄点的定位信息，使得故障定位精度得以提高。
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公开(公告)号：CN115730845A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211447353.7
申请日：2022-11-18
Applicant: 广东电网有限责任公司云浮供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种电力系统动态估计方法、装置、设备和可读存储介质，通过获取当前时刻的时间序列数据集，并将当前时刻的时间序列数据集输入到电力系统动态估计模型中，得到电力系统动态估计模型输出的对当前时刻的下一时刻的状态向量的估计值。其中，电力系统动态估计模型由CNN‑LSTM网络以及UKF网络构成，CNN‑LSTM网络用于对输入的当前时刻的时间序列数据集进行特征提取，并分析确定对当前时刻的下一时刻的预测状态向量，UKF网络用于通过Sigma点的传播计算当前时刻对应的状态向量和协方差，并结合预测状态向量得到当前时刻的下一时刻的状态向量的估计值。本申请通过引入CNN和LSTM结构，提高传统动态状态预测估计下一时刻状态向量中的可靠性和准确性。
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