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公开(公告)号：CN109190305A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811221742.1
申请日：2018-10-19
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 北京殷图仿真技术有限公司 , 国家电网公司西南分部
Inventor： 刘明忠 , 郑永康 , 常晓青 , 姜振超 , 胡翔 , 夏云 , 胡明亮 , 滕予非 , 周文越 , 朱鑫 , 丁宣文 , 韩睿 , 刘佳钰 , 钟翀 , 熊俊 , 何笠 , 张茜
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了用于电力系统的全景实时仿真方法，包括：分别构建变电站一、二次系统模型；一次系统模型计算完每个步长得仿真数据后均写入实时数据库中，当一次系统模型计算完任一步长得仿真数据并写入实时数据库中后，二次系统模型采集实时数据库中的数据，同时一次系统模型将仿真数据传送至信号转换装置，若一次系统模型接收到二次系统模型发送的动作信息，并同时接收到信号转换装置返回给一次系统模型的信息，则根据当下所形成的拓扑结构进行仿真。本发明将一次系统仿真、二次设备仿真以及部分真实的二次设备三者之间协调、同步运行，具备互操作性，进而构成一个完整的仿真测试系统，能保证仿真平台与真实二次设备和虚拟数字保护的无缝对接。
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公开(公告)号：CN109190305B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201811221742.1
申请日：2018-10-19
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 北京殷图仿真技术有限公司 , 国家电网公司西南分部
Inventor： 刘明忠 , 郑永康 , 常晓青 , 姜振超 , 胡翔 , 夏云 , 胡明亮 , 滕予非 , 周文越 , 朱鑫 , 丁宣文 , 韩睿 , 刘佳钰 , 钟翀 , 熊俊 , 何笠 , 张茜
IPC: G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了用于电力系统的全景实时仿真方法，包括：分别构建变电站一、二次系统模型；一次系统模型计算完每个步长得仿真数据后均写入实时数据库中，当一次系统模型计算完任一步长得仿真数据并写入实时数据库中后，二次系统模型采集实时数据库中的数据，同时一次系统模型将仿真数据传送至信号转换装置，若一次系统模型接收到二次系统模型发送的动作信息，并同时接收到信号转换装置返回给一次系统模型的信息，则根据当下所形成的拓扑结构进行仿真。本发明将一次系统仿真、二次设备仿真以及部分真实的二次设备三者之间协调、同步运行，具备互操作性，进而构成一个完整的仿真测试系统，能保证仿真平台与真实二次设备和虚拟数字保护的无缝对接。
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公开(公告)号：CN119989024A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510064298.0
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F18/2321 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06Q50/06 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种服务端自适应参数聚合方法，为电网输电线路缺陷检测技术领域。包括对K个客户端进行联合训练，每个客户端加载本地数据集，进入等待初始化全局模型状态；向每个客户端下发全局模型，客户端进行加载并作为自身的初始训练本地模型参数；根据指定的训练轮次进行训练，若达到指定轮次，本次联合训练任务就结束，否则，每个客户端使用本地数据集进行训练，待K个客户端均训练完成；将计算得到的分层模型差异作为自适应聚合算法的伪梯度，并生成和存储二阶段全局模型。本发明对联合均值算法与自适应聚合算法进行融合，实现优势互补，更好地处理缺陷检测任务，减少误检和漏检，解决了数据不均衡、训练效率和模型泛化能力的问题。
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公开(公告)号：CN119358796B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411899778.0
申请日：2024-12-23
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/06 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供基于强化学习的电力巡检具身智能路径优化方法及系统，涉及供电系统领域，该方法包括：建立待巡检区域环境模型，包括多个待巡检节点；根据多个待巡检节点的历史运行信息，确定多个待巡检节点之间的风险关联关系，构建基于深度Q网络的巡检路径优化模型，其奖励函数与多个待巡检节点之间的风险关联关系、每个待巡检节点的实时风险值及巡检能耗相关；根据多个待巡检节点的实时运行信息和风险关联关系，确定每个待巡检节点的实时风险值；通过巡检路径优化模型根据每个待巡检节点的实时风险值，生成实时电力巡检优化路径，控制电力巡检具身机器人进行电力巡检，具有提高电力巡检的效率及响应电力故障风险的实时性，减少能耗的优点。
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公开(公告)号：CN119832204A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411889640.2
申请日：2024-12-20
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的变电站指针型表计读数方法及系统，该方法包括：获取变电站指针型表计图像；对所述变电站指针型表计图像中的表计进行基本信息人工标定及配置，得到变电站指针型表计配置信息；所述变电站指针型表计配置信息包括表计类型、N组刻度射线、M个需读数指针以及F组读数需求信息；根据所述变电站指针型表计配置信息，基于批梯度下降算法优化目标检测模型，对所述变电站指针型表计图像进行智能检测与角度映射，得到读数值。本发明提高了读数的通用性、精度，并降低了对图像质量的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119822402A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411776128.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种监测环保气体特征物CO的气敏材料、制备方法和应用，涉及气敏材料技术领域。制备方法包括：将五水四氯化锡、氢氧化钠和聚乙烯吡咯烷酮溶解，加入氟化铵，在155℃~165℃下反应，产物烘干后在295℃~305℃下煅烧得到SnO2纳米颗粒；将SnO2去离子分水散液与MoS2纳米片乙二醇分散液进行超声混合，然后烘干，得到带有介孔的中空纳米管结构的MoS2/SnO2复合材料，其中乙二醇与去离子水的体积比为0.9~1.1:1。本发明的MoS2/SnO2气敏材料，具有密度低、高孔隙容积、大比表面积、结构稳定性强等优点。应用于CO电阻式传感器中，对CO具有良好的选择性，灵敏度高，且长期稳定性好。
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公开(公告)号：CN118764140B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410971533.8
申请日：2024-07-19
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H04L1/1829
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种智能电网感知层簇协作ARQ方法；包括：构建智能电网感知层通信模型，将传感器节点划分为第一类节点和第二类节点；初始化第一类节点重传总次数；采用无协作ARQ重传次数分配算法计算得到第二类节点重传次数分配方案；采用全协作方法计算得到第一类节点分配重传方案；合并两类节点重传次数分配方案为电网ARQ重传次数分配方案；更新第一类节点重传总次数，重复求解电网ARQ重传次数分配方案，得到所有电网ARQ重传次数分配方案，选择传输链路丢包率最小的方案作为最佳电网ARQ重传次数分配方案并执行；本发明可满足电网业务的低时延要求，减少数据传输失败次数，降低重传所需的能量开销。
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公开(公告)号：CN119557817A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510125530.7
申请日：2025-01-27
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06F16/334
Abstract: 本发明公开了一种基于正负样本融合的端到端异常检测方法、系统及介质；涉及异常检测技术领域；本方案在传统充检测技术基础上进行方法上的改进，充分利用了正负样本的优势，提高异常检测的准确率和召回率；通过构建生成异常数据集、真实异常数据集和真实异常图文描述对，对应构建出训练集A、训练集B和训练集C，以训练集A、训练集B和训练集C分阶段训练所述端到端异常检测网络；确保端到端异常检测网络能够有效学习到异常的特征，并减少误报。
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公开(公告)号：CN119540861A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411608757.9
申请日：2024-11-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06T7/13 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种电力部件缺陷图像生成方法、系统、设备及介质，方法包括以下步骤：获取监测区域的实时远景拍摄图像数据，并进行预处理得到预处理后实时远景拍摄图像数据，采用构建的电力设备目标检测模型对所述预处理后实时远景拍摄图像数据进行目标检测，得到实时电力设备目标图像数据；采用构建的电力部件缺陷识别模型对所述实时电力设备目标图像数据进行电力部件缺陷识别，得到实时电力部件缺陷识别结果；根据实时电力部件缺陷识别结果生成实时电力部件缺陷图像。该方法能对远景图像中的电力设备进行检测，准确定位电力设备，并对单个电力部件进行缺陷识别，生成针对性的彩色电力部件缺陷图像，进行直观展示。
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公开(公告)号：CN118868135B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411353921.6
申请日：2024-09-27
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H02J3/18 , G06N3/0442 , H02J3/01
Abstract: 本申请公开了一种构网型静止无功发生器参数优化方法及系统，涉及构网型静止无功发生器参数优化领域，方法包括：随机生成构网型静止无功发生器的电流内环控制器的多组控制参数；采用双向长短时记忆神经网络构建超调量与电网的短路比、控制参数之间的第一函数映射，响应时间与电网的短路比、控制参数之间的第二函数映射，以及稳定裕度与电网的等效电感、控制参数之间的第三函数映射；采用粒子群算法对多组控制参数进行随机选择，将随机选择结果和电网当前时刻的短路比分别输入第一函数映射、第二函数映射，随机选择结果和电网当前时刻的等效电感将第三函数映射，直至稳定裕度差值、超调量和响应时间达到最小值时，输出最优控制参数。
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