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公开(公告)号：CN116245016A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310033771.X
申请日：2023-01-10
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/23 , G06F113/04 , G06F119/02
摘要： 本发明提供了一种适用于数据资源不均衡的海量分布式光伏预测方法，包括以下步骤：步骤1：对全域内的分布式光伏电站进行运行数据梳理；步骤2：对全域内的分布式光伏电站的气象数据进行插值计算；步骤3：对数据特征进行预设权值处理；步骤4：对强数据站点进行出力曲线预测；步骤5：对全域气象特征进行聚类；步骤6：对弱数据站点进行出力曲线预测。应用本技术方案可实现有效解决在数据资源不均衡条件下海量分布式光伏电站无法进行高效预测出力曲线的问题。预测结果显示，与单一预测方法相比，采用该组合预测方法得到的结果精度更高，且在气象数据缺乏、发电功率数据质量低情况下也能得到精确的预测结果。
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公开(公告)号：CN116091858A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211347620.3
申请日：2022-10-31
申请人： 北京邮电大学 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V20/50 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06N3/096
摘要： 本发明提供一种半监督学习电力设备目标检测模型训练方法、检测方法及装置，所述方法包括：采用带有真实标签的电力设备图像训练第一初始神经网络模型得到教师模型，将无标签的电力设备图像输入教师模型得到带有伪标签的电力设备图像，利用带真实标签的电力设备图像和数据增强后的带有伪标签的电力设备图像训练第二初始神经网络模型迭代得到学生模型，作为电力设备目标检测模型。本发明能够减少电力设备图像标注时的人力物力需求，提高了标签效率，构建了更多数量的样本以训练得到检测能力更强的电力设备目标检测模型。
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公开(公告)号：CN114172077A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111480829.2
申请日：2021-12-07
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 浙江清华长三角研究院
IPC分类号： H02G1/02
摘要： 本发明涉及一种用于10KV线夹打胶绝缘的装置，包括机架，所述机架上部设置有固定板，所述固定板上设有能同步相向或相背离运动的前罩壳固定器和后罩壳固定器，所述前罩壳固定器和后罩壳固定器相向一侧分别设置有在两者靠拢时用以配合包裹住线夹的半绝缘罩壳；所述机架上设有注胶筒，所述注胶筒连接有向半绝缘罩壳内注胶的注胶管。本发明用于10KV线夹打胶绝缘的装置设计合理，无需人工操作，实现自动化作业，操作方便，能够快速准确对10KV线夹进行打胶绝缘，效率高；在传统线夹安装的基础上，加入注胶功能，使得安装好的线夹安全性极高；而且通用性强，可适应多种规格的导线接火。
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公开(公告)号：CN113927284A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111237834.0
申请日：2021-10-25
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 浙江清华长三角研究院
IPC分类号： B23P19/06
摘要： 本发明涉及电力设备作业工具技术领域，具体涉及一种双螺钉自动拧紧装置，包括机架，所述机架的上部转动连接有纵向设置的第一转轴和第二转轴，所述第一转轴和第二转轴的一端均具有用于与并沟线夹的螺栓相连接的驱动端头，第一转轴和第二转轴的另一端经离合器齿轮组相连接，所述机架的下部设置有驱动第一转轴和第二转轴经离合器齿轮组实现单独旋转或同步旋转的驱动机构。该装置适用于电缆自动接火机构上的并沟线夹，从根源上解决双螺钉自动拧紧的问题。
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公开(公告)号：CN113489007A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110959499.9
申请日：2021-08-20
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 福州大学 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于边缘物联代理的光伏出力预测方法及系统。该方法基于边缘物联代理结构，利用Non‑MPPT算法解决两级式光伏发电系统出力过剩问题。光伏阵列正常运行时，通过修正光伏阵列环境参数，实时调节其输出电压，使其输出最大功率，实现光伏阵列最大功率跟踪。若出现部分遮荫，则基于光伏模块分布式优化斩波器，实现不同环境条件下光伏模块分散控制。而当出现区域电网光伏发电系统出力过剩，则根据光伏阵列实际光照强度分区管理，并对其出力份额重新分配，并根据分配功率额度推导光伏阵列对应输出电压，进而使光伏发电系统输出功率按主网需求快速调节。本发明能够有效减轻大量数据同时传输到管控中心的通信堵塞情况，提高调控的效率和实时性。
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公开(公告)号：CN109412106A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811227156.8
申请日：2018-10-22
申请人： 福建网能科技开发有限责任公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02G15/103 , H01B17/56
摘要： 本发明涉及一种三相接表线绝缘保护罩,所述的三相接表线绝缘保护罩包括包括上表盖与下表盖，每个表盖下方各有接线入口供电线伸入，每个接线入口设有三个凹型开口，使接线入口变得更加柔性，操作更加方便快捷；上下表盖右侧设有卡扣紧固件可对上下表盖进行安装拆卸，上下表盖左侧设有可旋转的轴轴组件；下表盖两侧边共有四个螺孔耳，在接表线完成后可进行设备的牢固。三相接表线绝缘保护罩整体采用ABS材质进行制作，整体设计轻盈、细致，具有良好的绝缘防漏电、高抗冲、阻燃等特性，其使用寿命长。
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公开(公告)号：CN114200350B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111436133.X
申请日：2021-11-29
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司检修分公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 雷龙武 , 黄建业 , 杜厚贤 , 焦飞 , 刘冰倩 , 林爽 , 吴涵 , 杨彦 , 廖飞龙 , 郑州 , 秦炜淇 , 马国明 , 张猛 , 齐鹏 , 谈元鹏 , 张中浩 , 王昕 , 林忠立
摘要： 本发明提出一种基于振动信息的三相电力变压器故障诊断与定位方法及装置，其使用分布式光纤振动传感器对振动进行采集，可同时测量上百个测点的振动信号，以便建立变压器三维故障定位体系。使用冷却系统振动信号进行变压器箱体的振动的去噪，使用测量时实际施加的电压电流值对振动信号进行修正，可实现绕组变形、绕组松动与铁芯松动故障的识别与定位，解决了传统少测点、无修正的检测方法检测准确率低、故障定位精度低、适用范围小的问题。能够实时监测变压器工作状态，可实现绕组变形、绕组松动与铁芯松动故障的识别与定位，具有传统诊断方法不具备的故障类型判别准确、故障定位精度高、适用范围广、在线监测等诸多优点。
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公开(公告)号：CN117874612A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410011534.8
申请日：2024-01-03
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/241 , G06N3/088
摘要： 本发明提出一种基于人工智能的电力系统设备模型异常检测方法，通过无监督学习和神经网络模型相结合的方式，对传统的电力专用模型进行增强，通过狭义神经网络构建故障分类模型，能够实现对电力设备的准确故障分类诊断。最后，基于人工智能的故障检测方法能够实现在线故障诊断，及时预警和处理电力系统设备的故障问题。本发明运用了前沿的人工智能算法和技术，具有识别准确性高、故障诊断能力强的优点。可以应用于电力系统异常检测和在线故障诊断等领域，提高电力系统的安全稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117746105A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311647870.3
申请日：2023-12-01
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/56 , G06V10/30 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种电力设备标识的识别方法，涉及图像识别技术领域，步骤如下：图像采集：使用摄像设备对待识别的电力设备进行图像采集。图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作，以提高后续识别的准确性。特征提取：从预处理后的图像中提取特征。特征匹配：通过匹配特征与已知的电力设备标识数据库进行比对，找到与之相匹配的标识。标识输出：将识别到的电力设备标识输出到相关的系统或设备中。本发明公开了，采用图像采集、预处理、特征提取、特征匹配和标识输出的电力设备标识识别方法能够实现自动化、准确性高、一致性好的标识识别，为电力设备管理和运维提供了有益的效果和增强。
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公开(公告)号：CN117729540A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311740359.8
申请日：2023-12-15
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于统一边缘计算框架的感知设备云边安全管控方法，具体步骤包括：通过统一边缘计算框架采集各终端设备的身份信息，并利用差分运算对所有身份信息采集差分星座轨迹图，再通过所述差分星座轨迹图在云端处进行自适应身份认证的深度卷积神经网络训练，利用训练好的自适应身份认证网络进行终端设备身份识别；在云端处通过预训练的基于自动编码器与解码器的身份信息互易变换网络提取基站的身份信息特征构建上行身份信息及重构下行身份信息；根据上行身份信息与下行身份信息在云端处预训练一个基站身份识别网络，通过统一边缘计算框架下发到终端设备，并通过统一边缘计算框架进行基站与终端设备间的双向设备身份识别。
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