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公开(公告)号：CN118889427A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411367249.6
申请日：2024-09-29
申请人： 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
摘要： 本发明涉及系统优化调度技术领域，公开了电网微电网协调优化方法、装置、设备、介质及程序，包括获取待优化电力系统内电网与微电网的物理特征与运行约束；基于电网的运行约束，构建上层优化问题；基于微电网的物理特征与运行约束，构建微电网的下层优化问题对应的可行域；对可行域进投影计算，得到可行域对应的关于输出功率和运行成本的协调可行域；基于协调可行域，结合上层优化问题，生成调度指令，基于调度指令对电网与微电网协同优化，本发明可高效地对聚合后的协调可行域进行辨识。通过分布式资源集群与电网协同优化体系架构，提出了分布式资源集群与电网协同优化模型与方法，构建基于主动资源精练聚合模型的电网优化运行模型。
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公开(公告)号：CN118970953A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411420944.4
申请日：2024-10-12
申请人： 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明涉及微电网静态安全运行技术领域，公开了微电网可行域的确定方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取微电网的运行基础数据；基于运行基础数据确定的微电网运行约束、微电网中分布式资源运行约束和分布式资源成本约束构建微电网的静态安全约束模型；基于静态安全约束模型采用约束聚合理论构建微电网的功率‑成本可行域模型；基于可行域模型确定微电网功率‑成本可行域。本发明基于静态安全约束模型采用约束聚合理论构建微电网的可行域模型减少了数据量的传输，使得微电网的功率‑成本可行域求解简单，提高了微电网可行域求解的效率和精确度，解决了微电网的可行域求解复杂及约束条件不全面的问题。
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公开(公告)号：CN118762715A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411205917.5
申请日：2024-08-30
申请人： 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
摘要： 本发明涉及故障检测技术领域，公开了变压器声纹故障监测方法、装置、计算机设备及存储介质，方法通过对变压器的连续声纹信号进行离散处理，得到多个样本数据，多个样本数据包括第一样本数据以及多个第二样本数据，所述第一样本数据的时间节点晚于第二样本数据的时间节点，计算各样本数据的统计量、多个样本数据的方差和均值，通过计算各样本数据的统计量信息，若存在第二样本数据的统计量大于第一样本数据的统计量，根据多个样本数据的方差和均值计算第一样本数据的目标判断值，若目标判断值大于预设阈值，说明第一样本数据存在变点，将连续声纹信号进行局部特征分解后输出故障识别模型中进行识别，在提高故障识别准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118868086A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411347988.9
申请日：2024-09-26
申请人： 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/38 , G06F18/2321 , G06F18/245
摘要： 本发明涉及微电网静态安全技术领域，公开了分布式资源集群可行域确定方法、装置、设备及介质，该方法包括：构建包含微电网多时段耦合潮流约束、分布式资源多时段耦合运行约束和分布式资源成本约束的微电网约束模型；基于微电网约束模型并采用顶点溯源的凸包顶点搜索算法确定分布式资源可行域。本发明实现了考虑多时段耦合特性使得分布式资源可行域的计算简单，分布式资源聚合后反映了配电网对外功率和成本特性，解决了未考虑多时段耦合特性使得分布式资源可行域无法计算的问题。
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公开(公告)号：CN118762715B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411205917.5
申请日：2024-08-30
申请人： 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
摘要： 本发明涉及故障检测技术领域，公开了变压器声纹故障监测方法、装置、计算机设备及存储介质，方法通过对变压器的连续声纹信号进行离散处理，得到多个样本数据，多个样本数据包括第一样本数据以及多个第二样本数据，所述第一样本数据的时间节点晚于第二样本数据的时间节点，计算各样本数据的统计量、多个样本数据的方差和均值，通过计算各样本数据的统计量信息，若存在第二样本数据的统计量大于第一样本数据的统计量，根据多个样本数据的方差和均值计算第一样本数据的目标判断值，若目标判断值大于预设阈值，说明第一样本数据存在变点，将连续声纹信号进行局部特征分解后输出故障识别模型中进行识别，在提高故障识别准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118578350A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411075577.9
申请日：2024-08-07
申请人： 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
摘要： 本发明涉及电力巡检技术领域，公开了一种海上升压站机器人自动巡检系统及方法，该系统包括：挂轨式机器人装置、轨道分装置、通信供电装置和后台监控装置；挂轨式机器人装置设置在轨道分装置上，挂轨式机器人装置通过通信供电装置与后台监控装置连接，挂轨式机器人装置、轨道分装置和通信供电装置设置在海上升压站，后台监控装置设置在陆上集控中心。本发明实现了对海上升压站的自动巡检，提高了海上风电升压站的巡检智能化程度。
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公开(公告)号：CN116977179A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310964289.8
申请日：2023-07-31
申请人： 中国长江三峡集团有限公司
IPC分类号： G06T3/40 , G06T7/13 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/26 , G06T5/50 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及风机叶片图像拼接技术领域，公开了一种风机叶片图像拼接方法、模型训练方法及装置，一种风机叶片图像拼接模型训练方法包括获取风机叶片图像数据集；风机叶片图像数据集包括风机叶片原始图像、风机叶片标注图像和风机叶片图像拼接标准图；利用风机叶片图像数据集对待训练风机叶片图像拼接模型进行训练，生成目标风机叶片图像拼接模型；其中，待训练风机叶片图像拼接模型包括多任务学习模块、特征组合模块和混合权重预测模块；本发明可以提高风机叶片图像的拼接效率和精度。
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公开(公告)号：CN116975532A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310955060.8
申请日：2023-07-31
申请人： 中国长江三峡集团有限公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/2433
摘要： 本发明涉及风电技术领域，公开了一种处理多弃风情况下的风机异常数据清洗方法及装置，该方法包括采集连续时间段内风力发电机运行数据，对连续时间段内风力发电机运行数据进行预处理，生成第一风机数据集；基于第一风机数据集构建多弃风数据辨识边界，并基于多弃风数据辨识边界删除多弃风数据，生成第二风机数据集；基于第二风机数据集，利用异常检测算法确定高密度区堆积数据，并删除高密度区堆积数据，生成第三风机数据集；基于第三风机数据集确定弃风堆积数据，删除弃风堆积数据，生成清洗后的风力发电机运行数据。本发明实现了对多弃风情况下风机异常数据的有效清洗。
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公开(公告)号：CN114155301A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111401496.X
申请日：2021-11-19
申请人： 中国长江三峡集团有限公司
摘要： 一种基于Mask R‑CNN和双目相机的机器人目标定位和抓取方法，它包括以下步骤：步骤1：进行相机的标定；步骤2：进行目标的识别与分割；步骤3：进行目标的定位；步骤4：进行目标的位姿计算；步骤5：进行目标的抓取；在步骤2中，将双目相机采集的RGB图像送入预先训练好的卷积神经网络Mask R‑CNN模型中，通过模型输出图像中目标物体的位置和Mask。在步骤3中，将相机采集的RGB图像和DEPTH图像对齐，通过计算目标物体Mask区域内的像素点到双目相机之间的平均距离为目标物体到相机的距离。在步骤4中，通过机器人手眼标定将像素坐标和深度信息转换到机器人基坐标系下，通过机器人逆运动学求解各关节角姿态，驱动机器人运动完成抓取搬运任务。
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公开(公告)号：CN116895008A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310879503.X
申请日：2023-07-17
申请人： 中国长江三峡集团有限公司
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种裂缝识别模型确定和裂缝识别方法、装置、设备及介质，该裂缝识别模型确定方法包括：获取裂缝图像数据集、预设目标检测模型和预设目标检测模型的初始神经网络；在特征提取网络中添加预设检测层，得到目标特征提取网络；基于目标特征提取网络和特征融合网络确定目标检测网络；基于裂缝图像数据集，经过主干网络、目标检测网络和回归检测网络处理，得到目标裂缝识别模型。本发明通过在特征提取网络中添加预设检测层，增加了小尺寸目标的特征提取，提高了小目标的检测效率。进一步，利用主干网络和目标检测网络处理裂缝图像数据集，提高了图像检测准确率。
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