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公开(公告)号:CN107016645A
公开(公告)日:2017-08-04
申请号:CN201710217966.4
申请日:2017-04-05
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 昆明能讯科技有限责任公司
Abstract: 本发明提出了一种基于LAS的输电走廊航拍照片拼接方法,利用LAS数据提取地理高程,根据高程将照片切片为多张三角区域图片,再将三角区域的照片按照俯视视角进行拼接,有效的减少地图变形和失真的情况,提升了输电线路走廊地图制作质量。
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公开(公告)号:CN107103599A
公开(公告)日:2017-08-29
申请号:CN201710221254.X
申请日:2017-04-06
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 昆明能讯科技有限责任公司
CPC classification number: G06T7/0008 , G06Q10/06316 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06T2207/10028 , G06T2207/30108
Abstract: 本发明涉及一种基于LiDAR的输电线路树木隐患预测分析方法,步骤是:a、利用激光雷达装置采集输电线路通道及周边树木的激光点云数据和高清影像数据;b、根据激光点云数据判断树木到输电线路的距离是否满足当前输电线路的安全运维规程的规定,如不满足,则对此树木进行处置;c、根据不同树木的生长速度的经验数值判断树木成长为隐患的时间节点;d、多次采集激光雷达数据和高清影像数据,不断修正不同地区不同树木的生长速度,并由此更新树木成长为隐患的时间节点。
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公开(公告)号:CN107784395A
公开(公告)日:2018-03-09
申请号:CN201711056761.9
申请日:2017-10-27
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 昆明能讯科技有限责任公司
Abstract: 一种基于LSTM人工神经网络的输电线路覆冰厚度预测方法,采用输电线路杆塔历史覆冰厚度数据、输电杆塔上设置的拉力终端监测数据、实时电压监测终端数据和气象终端监测数据,通过数据融合,利用LSTM人工神经网络算法技术,根据气象的实时变化,动态得预测输电线路上的覆冰厚度,并结合输电杆塔的设计承受覆冰厚度,对覆冰杆塔是否安全做出预警,相比起传统的人工观冰等方法既节省了人力物力,又有更好的时效性,又比摄像头监测资本投入小,维护成本低,可以更及时的发现存在安全隐患的输电杆塔。
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公开(公告)号:CN107767389A
公开(公告)日:2018-03-06
申请号:CN201711056800.5
申请日:2017-10-27
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 昆明能讯科技有限责任公司
CPC classification number: G06T7/168 , G06T7/60 , G06T2207/10028 , G06T2207/20061
Abstract: 本发明提供基于机载激光点云数据的输电线自动提取方法,随着激光雷达技术的发展和应用,机载激光雷达也被逐渐地引入到输电线路巡视作业中,激光雷达对输电线路走廊进行扫描后会产生大量的点云数据,从点云数据中提取输电导线和输电杆塔是后续数据分析的基础。但采用传统的人工分类方法,工作量较大、非常耗时。本发明提出的基于机载激光点云数据的输电线自动提取方法,本方法分别采用自适应TIN剔除地面点,采用八邻域法、基于高度、基于密度的多种滤波器,过滤掉不相关的点数据,保留输电导线和杆塔的点。最后,通用直线方程去拟合输电导线,用基于形状的滤波器去提取输电杆塔。
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公开(公告)号:CN107832875A
公开(公告)日:2018-03-23
申请号:CN201711022704.9
申请日:2017-10-27
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 昆明能讯科技有限责任公司
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545 , G06Q10/04 , G06K9/6269 , G06N3/126 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种改进遗传算法优化支持向量机的输电线路雷击缺陷预测方法,属于人工智能技术领域。首先,根据输电线路雷击缺陷发生的可能因素建立预测模型输入的特征向量;其次,对样本进行采样处理;然后改进遗传算法,并将改进遗传算法去优化支持向量机惩罚参数,之后用样本训练支持向量机,得到预测模型;最后,将模型应用于输电线路雷击缺陷预测。本发明为输电线路雷击缺陷预测提供了一种科学,合理的预测模型,进一步降低电网因雷击事故而遭受的经济损失,保障电网安全稳定运行。同时,在很大程度上为输电线路雷击缺陷预测方面进行了探索。
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公开(公告)号:CN106202274A
公开(公告)日:2016-12-07
申请号:CN201610506195.6
申请日:2016-06-30
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 昆明能讯科技有限责任公司
Abstract: 一种基于贝叶斯网络的缺陷数据自动文摘分类方法,包括:a.对每条缺陷数据中缺陷表象、缺陷部位、缺陷描述、缺陷设备、缺陷原因各象限中的文本信息进行整合,将整合后的缺陷记录作为一个文本分析对象;利用中文分词系统对缺陷文本样本进行分词;b.利用贝叶斯分类算法,分别对缺陷样本数据进行设备名称、缺陷部位、缺陷类型三个分析维度的文摘分类,得到部分缺陷维度的分类类型;c.根据缺陷数据内部各维度之间的关联关系,利用已分类出的部分缺陷维度文摘构建缺陷文摘信息的贝叶斯网络模型,得到缺陷模型的学习规则;d.对实际缺陷数据进行自动文摘和分类处理,从而规范缺陷数据,为设备缺陷相关的分析应用提供基础数据。
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公开(公告)号:CN119418460A
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202411629045.5
申请日:2024-11-15
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明实施例公开了一种山火监测装置、方法、存储介质及设备,装置应用于35kV或110kV输电线路上,包括:电场传感器,用于监测输电线路周围的电场强度;烟雾微粒传感器,用于监测空气中的烟雾微粒;电流传感器,用于监测流经输电线路的线路电流;定位模块,用于采集与电场强度、烟雾微粒和线路电流对应的时间节点和位置参数;服务器分别与电场传感器、烟雾微粒传感器、电流传感器、定位模块连接,用于将电场强度、烟雾微粒和线路电流与故障特征库进行匹配,判断当前时间节点和位置参数发生线路故障的风险。通过服务器将监测数据与故障特征库进行匹配,判断当前时间节点和位置参数下发生线路故障的风险,提高故障诊断的准确性和效率。
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公开(公告)号:CN116125893A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202310153652.8
申请日:2023-02-22
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G05B19/042 , G06F18/23 , G06N3/006 , G06N3/04 , G06N3/088
Abstract: 本发明实施例公开了一种机器人集群控制方法及相关设备,所述方法包括:将搜索到的机器人个体通过生长神经气体网络划分为至少两个不同聚类集群,并动态调整不同聚类集群之间的交互拓扑结构,以匹配没有期望输出的输入数据,得到目标机器人集群网络;采用GWO的包围猎物方法对所述目标机器人集群网络进行搜索,确定所述目标机器人集群中的学习目标与所述学习目标的位置,以协调机器人集群运动。通过GNG网络将搜索到的个体划分为多个聚类,还可以生成不同聚类之间的交互拓扑结构,并且随着迭代次数的增加,可以逐渐加强开发,更适合处理固定维度的多模态基准函数、复合基准函数和经典工程问题。
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公开(公告)号:CN115617633A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211354724.7
申请日:2022-11-01
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F11/34 , G06F16/2455
Abstract: 本发明实施例公开了一种覆冰监测终端维护方法及相关设备,所述方法包括:获取覆冰监测终端针对输电线路的监测数据,所述监测数据包括所述输电线路的拉力值;基于预设箱线图判断所述监测数据是否异常;若所述监测数据异常,则所述覆冰监测终端存在异常,针对所述覆冰监测终端生成维护策略,完成对所述覆冰监测终端的维护。通过将所述监测数据与预设箱线图进行对比,直接判断出存在的异常数据,进而根据异常数据来源准确查找异常的覆冰监测终端,可帮助运维人员快速准确的维护覆冰监测终端。
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公开(公告)号:CN115170411A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210732294.1
申请日:2022-06-24
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于控制点的激光点云数据纠偏方法及相关装置,其中,该方法包括:获取每一个杆塔的定位点云坐标,计算每相邻两个杆塔的定位点云坐标之间的斜率值,从所有杆塔中选取疑似杆塔,获取各个疑似杆塔的控制点的旋转矩阵,基于旋转矩阵对原始点云坐标进行纠偏,得到控制点的目标点云坐标,采用目标点云坐标替换原始点云坐标。通过对疑似杆塔的控制点的点云坐标进行纠正,能够实现将点云进行分段,通过纠正段间的误差使得原始激光点云数据的精度纠正得更高,其次,通过选取杆塔的控制点来进行纠正,实现了在减少原始激光点云数据的纠偏数量的情况下又保证了纠偏的有效性。
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