一种基于红外图像的电力设备运行状态探测方法

    公开(公告)号:CN114694050A

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202210223869.7

    申请日:2022-03-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于红外图像的电力设备运行状态探测方法,属于自动化领域。该方法包括以下步骤:S1:收集并整合电网各巡检平台数据,通过统一预处理,供后续算法使用;S2:基于Faster_RCNN算法,对电力设备进行识别并定位,制定电力设备对应状态的响应策略;S3:辅以温度阈值法,对电力设备状态检测进行辅助判定,并实施相应响应策略。改进现有的电力设备红外图像状态探测识别方案,能够用于电力设备红外图像状态探测识别与定位标记,通过算法模型自动处理红外图像信息,免去人工判别或用传统机器识别方法,建立更高效、更准确、更高泛化的的状态探测模型。

    一种基于边际电价的配电网动态实时拓扑实现方法

    公开(公告)号:CN114580125A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210223252.5

    申请日:2022-03-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于边际电价的配电网动态实时拓扑实现方法,属于自动化领域。该方法包括以下步骤:S1:对现有数据进行处理,基于电价数据、节点位置关系、天气情况和特殊条件建立数据库;S2:建立目标函数和约束条件;S3:基于0‑1规划判断开关及电源状态;S4:根据电源及开关状态绘制拓扑图。本发明能够基于数据驱动,无需额外新增专用的电力设备,可直接嵌入实际的运行系统,生成实时动态拓扑网络,作为现有方法的辅助决策方法,具有一定的前沿探索意义和实际应用价值。

    一种基于边际电价的配电网静态拓扑实现方法

    公开(公告)号:CN114329861A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111551526.5

    申请日:2021-12-17

    Abstract: 本发明涉及一种基于边际电价的配电网静态拓扑实现方法,属于自动化领域。该方法包括以下步骤:S1:整合以SCADA系统采集的大量配网运行拓扑结构和相对应的历史边际电价和时间数据;S2:基于CNN深度神经网络,将历史电价和时间数据为输入,对应配网拓扑作为期望输出,进行学习模型训练;S3:基于LSTM神经网络模型,对未来一天的电价进行预测,得到分时段的预测价格;S4:基于CNN深度神经网络,预测电价作为训练好的模型输入,输出对应的拓扑结构。从宏观的电力市场角度出发,挖掘出边际电价与配电网络拓扑之间的联系,利用历史边际电价数据预测未来电价,为保障电网系统的稳定性和安全性作基础。

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