- 专利标题: 基于深度学习的输电线路灾害状态监测系统及其方法
-
申请号: CN202410606232.5申请日: 2024-05-16
-
公开(公告)号: CN118168613B公开(公告)日: 2024-07-19
- 发明人: 裴英晛 , 寿增 , 许睿超 , 王铎 , 眭冰 , 凌兆伟 , 刘嘉明 , 张瑶瑶 , 刘宁 , 张海 , 靳双源 , 刘正祎 , 李智 , 祝子豪 , 郭禹婷
- 申请人: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司
- 申请人地址: 辽宁省抚顺市新抚区西一路13号
- 专利权人: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司
- 当前专利权人: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司
- 当前专利权人地址: 辽宁省抚顺市新抚区西一路13号
- 代理机构: 南京鑫之航知识产权代理事务所
- 代理商 汪庆朋
- 主分类号: G01D21/02
- IPC分类号: G01D21/02 ; G01R31/08 ; G01S19/14
摘要:
本发明公开了基于深度学习的输电线路灾害状态监测系统及其方法,包括用于获取预设监测区域内的输电线路的位置的区域定位模块,获取预设监测区域的冬季历史气象信息的信息获取模块,用于采集输电线路表面的冰雪覆盖厚度的导线覆冰监测模块,用于分析计算输电线路表面在遭遇不同冰雪覆盖厚度的情况下电流和电压的融合计算单元,以及监测中心。本发明通过对监测区域冬季的历史气象条件和过往所发生的冰冻灾害对输电线路的影响的采集,能在未来时段发生冰雪灾害时,对输电线路整体的运行状态进行更快的分析预判,以对冰冻灾害所能造成的影响进行深度学习,对输电线路的稳定运行起到了良好防护的作用。
公开/授权文献
- CN118168613A 基于深度学习的输电线路灾害状态监测系统及其方法 公开/授权日:2024-06-11