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公开(公告)号：CN112598379A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011495666.0
申请日：2020-12-17
申请人： 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种电力行业仪器仪表成本效益分析系统与方法，所述电力行业仪器仪表成本效益分析系统与方法，该系统包括：无感数据采集模块，用于实时识别和记录进入仓库的人员信息和采集出入库的分析对象信息；档案存储模块，用于对无感数据采集模块采集到的分析对象的基本信息进行存储；库存管理模块，用于根据无感数据采集模块采集到的数据信息，结合物联网数据自动生成分析对象的出入库信息；效益分析模块，用于结合档案模块、无感数据采集模块和库存管理模块的数据信息，进行分析对象的成本效益分析。本发明技术方案能够实现对仪器仪表的各类日常操作的无感数据采集，在保证数据的准确性、完整性的基础上，进行全方位的成本效益分析。
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公开(公告)号：CN117706282A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410167088.X
申请日：2024-02-06
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC分类号： G01R31/08 , G01R21/133 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F18/241 , H02J3/00
摘要： 本发明公开台区分时分相线损监控方法和系统，该方法包括，步骤一：通过设置在台区A相、B相和C相线路首端、尾端和负载上的电表每小时收集一次台区各个相位线路上的电气特征参数；步骤二：将收集的电气特征参数传输至服务器；步骤三：服务器对电气特征参数进行标准化处理；步骤四：构建BP神经网络模型，并基于标准化处理后的电气特征参数进行训练迭代；步骤五：通过BP神经网络模型每小时预测一次台区的分时分相线损率；步骤六：将BP神经网络模型预测的台区分时分相线损率与标准的线损率对比，对线损率高的台区相位进行预警显示。本发明可以定时检测台区内每相线路的线损率，防止线损率过高引起的损失，更快定位出现问题的相位。
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公开(公告)号：CN113469178B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110755988.2
申请日：2021-07-05
申请人： 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06V30/146 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的电力表计识别方法，其步骤包括：1、采用深度学习目标检测网络YOLOv4来检测图片中电力表计的位置；2、使用深度学习实例分割网络Mask R‑CNN对表计目标区域做指针掩膜定位；3、使用线性回归算法对指针掩模进行线性拟合，计算出指针的斜率；4、最后基于表计类别信息和配置参数计算得到其数值。本发明方法精度高、速度快、鲁棒性强，相比传统技术大大减少了手工特征的设计，并且适用于多种电力场景。
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公开(公告)号：CN113705923A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111041769.4
申请日：2021-09-07
申请人： 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于智能算法的负荷预测方法，是针对提取出完整的变压器电力负荷数据，对于提取到的负荷数据，首先搭建基于渐消记忆指数加权法的噪声估值优化的容积卡尔曼滤波模型对负荷值进行预测，获取负荷预测结果和预测误差序列，对预测误差数据进行野值处理，采用GM‑BP模型对预测误差数据进行预测，用以修正基于渐消记忆指数加权法的噪声估值优化的容积卡尔曼滤波模型预测结果，得到最终的负荷预测结果。本发明改善传统负荷预测模型时效性和准确性不足的问题，从而能提高电网负荷预测的能力，为电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度提供重要保障。
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公开(公告)号：CN117277069A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311208990.3
申请日：2023-09-19
申请人： 国网安徽省电力有限公司明光市供电公司
IPC分类号： H02B1/20 , H02B1/56 , H02B1/28 , H02B15/00 , H02B1/30 , H02B1/32 , H02B3/00 , H02H7/22 , B08B1/00
摘要： 本发明公开了一种电力调度用控制台，包括外设结构，所述外设结构的内壁固定安装有主机结构，所述外设结构的内壁固定安装有接线结构，所述外设结构的内壁固定安装有储线结构，所述外设结构的内壁固定安装有保险结构，所述接线结构的底部设置有储线结构，所述储线结构的底部设置有保险结构。通过转动轴和圆板为线路提供存储的空间和整洁的理线方便检测线路，连接盘和保险端通过保险丝连接实现通路，当保险丝因为短路过载等原因时，保险丝烧断，保险端在重力的作用下与连接盘分离，停留在绝缘杆上，实现对电路的保护，多结构的保险结构可以让控制台在发生短路过载等意外时，不会干扰其他电路的调控，和损坏其他电路，让调控更加的安全。
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公开(公告)号：CN113052876B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110448773.6
申请日：2021-04-25
申请人： 合肥中科类脑智能技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的视频接力跟踪方法及系统，属于视频追踪技术领域，包括以下步骤：S1：获得目标位置和目标深度特征；S2：进行IOU匹配；S3：进行特征相似性度量；S4：目标接力跟踪。本发明采用无锚框的目标检测算法作为变电监控环境中的检测算法，并针对变电场景选择合适主干网络并训练特定目标检测器，以适应不同硬件设备的部署；采用基于深度学习的特征提取网络提取的鲁棒特征用于跨摄像头目标关联匹配，可以提高变电站监控智能化水平，以应对无人值守环境下大场景或大范围内实现可疑目标检测和连续跟踪，值得被推广使用。
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公开(公告)号：CN114091912B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202111397806.5
申请日：2021-11-19
申请人： 王坤 , 国网安徽省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北明软件有限公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F40/284
摘要： 本发明公开了一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，涉及中压配电网异动分析技术领域，解决了中压电网异动数据不完整导致的异动分析不准确的技术问题；包括以下步骤：步骤一：进行中压用户停电事件准实时补全，步骤二：中压用户非计划停电实时研判；步骤三：分析存储数据库中的变电站全停记录，判断停电原因；包括获取电网运行记录；建立电力词库；建立停电原因分析模型；获取停电影响线路；获取停电影响变电站；关联中压实际用户停上电事件与电网运行记录；调用停电原因分析模型研判实际中压用户停上电事件停电原因；步骤四：通过构建知识图谱体系进行非计划停电业务数据智能检索。本发明设计合理，便于中压电网拓扑异动分析。
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公开(公告)号：CN114707946A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210122020.0
申请日：2022-02-09
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 上海欣能信息科技发展有限公司
发明人： 黄道友 , 康健 , 罗沙 , 方登洲 , 王坤 , 刘锋 , 郭振宇 , 黄道均 , 汪伟伟 , 卢海亮 , 徐承森 , 项治国 , 周章斌 , 王彬 , 钟跃 , 张沈祥 , 徐金成 , 王少伟 , 史俊杰 , 于乐意
摘要： 本发明涉及一种基于虚拟现实技术的技改大修项目评审系统，包括：看板应用，包括电网画像展示模块和评审信息展示模块；所述的电网画像展示模块用于通过三维建模技术展示输电线路；所述的评审信息展示模块用于展示项目评审汇总信息；评审应用，包括评审会议管理模块、虚拟会议管理模块和智慧评审管理模块；所述的评审会议管理模块用于生成和查询评审会议计划；所述的虚拟会议管理模块用于针对评审项目进行线上评审会议；所述的智慧评审管理模块用于为线上评审会议提供项目资料和辅助工具。与现有技术相比，本发明提高了技改大修评审工作效能。
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公开(公告)号：CN113065564A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110450274.0
申请日：2021-04-25
申请人： 合肥中科类脑智能技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种嵌入式端的表计主刻度线实时分割方法，属于图像分割技术领域，包括以下步骤：S1：分割网络训练；S2：通道裁剪处理；S3：减少参数量；S4：知识蒸馏。本发明采用模型裁剪和知识蒸馏的技术对Unet网络进行压缩和训练，并将网络应用在表计主刻度线分割任务中，相比基于图像处理的分割技术，具有精度更高、泛化性能更好的特点；相比基于原始深度学习的方案，具有速度更快、模型更小、更适合在嵌入式端进行部署的特点，值得被推广使用。
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公开(公告)号：CN113052139A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110448771.7
申请日：2021-04-25
申请人： 合肥中科类脑智能技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习双流网络的攀爬行为检测方法及系统，属于机器视觉对行为识别技术领域，包括以下步骤：S1：目标检测、跟踪并编号；S2：裁剪目标视频片段；S3：随机采样；S4：动作分类。本发明通过学习得到的分类网络具有很好的鲁棒性，在不同光照、不同天气下也能精准分类，实现复杂条件下的多人行为检测；并对视频进行裁剪，去掉多余的背景信息大幅提高了算法执行效率，利用行人跟踪随机采样的方法使检测效率得到有效提升，值得被推广使用。
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