-
公开(公告)号：CN118584982B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411077045.9
申请日：2024-08-07
申请人： 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G05D1/46 , H02G1/02 , H02G7/16 , B64D1/18 , G06T7/13 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06T5/20 , G06T7/70 , B05B12/00 , B05B13/02
摘要： 本发明属于输电线路维护技术领域，涉及一种输电线路无人机自适应除冰剂喷射控制方法及系统，该方法通过开展输电线路喷射除冰剂试验，构建验证集和训练集；通过对卷积神经网络模型进行优化，训练得到除冰剂质量计算模型；使无人机搭载U形喷头卡住输电线路；使喷射除冰剂通过U形喷头喷射至输电线路上，除冰剂质量计算模型实时输出喷射至输电线路上的除冰剂质量，通过自适应算法改变飞行的位置以调整U形喷头的位置，达到最佳喷射位置后，随后保持U形喷头与输电线路的相对位置不动，无人机沿着输电线路往前飞行喷射除冰剂，直至完成一档输电线路的除冰。本发明可提高无人机除冰剂喷射的效率和抗干扰能力。
-
公开(公告)号：CN118762332A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411239725.6
申请日：2024-09-05
申请人： 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/44 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种作业现场安全检测方法、安全检测系统及安全围栏，该方法包括如下步骤：采用扩充数据训练特征提取模型，采用特征提取模型的输出训练特征降维模型，采用特征降维模型的输出训练分类器模型，将各训练好的模型应用于施工作业现场检测，其中，特征提取模型采用基于环形动态优化算法的神经网络，特征降维模型采用基于对偶损失的自编码神经网络，分类器模型采用基于曲率感知权重更新的极限学习机算法；本发的特征提取模型可根据不同的训练阶段调整优化策略，模拟生物周期以应对不同数据特性，提升了特征提取的效率和准确性；通过自编码器进行特征降维，并采用基于对偶损失的方法，可有效挖掘数据内在结构，提高降维数据的表征能力。
-
公开(公告)号：CN118659522A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410680260.1
申请日：2024-05-29
IPC分类号： H02J13/00 , H02J3/14 , H02J3/00 , H02J3/24 , H04W4/50 , H04L69/14 , H04L69/164 , H04L67/12 , G06N20/10
摘要： 本发明属于电力通讯及精准负荷控制技术领域，公开了一种基于5G通信的电力精准负荷控制方法，通过5G通信结合多通道并行处理技术实现负荷状态数据的采集，并利用UDP协议进行信息传输，实现电力精准负荷控制系统的主站、子站与负荷终端的信息通讯；提出了一种多维度和多回路反馈优化精准切负荷算法模型，融合了不同区域的终端用电重要层级、中断最小负荷准则、中断响应时效和SVM负荷预测，不仅考虑了最小切除负荷量和中断响应时效，同时对事件处理终端用户的用电负荷进行预测分析，将结果反馈到优化解上，选择最佳精准中断负荷优化解。本发明不仅提升了配电网精益化的管理质效，同时达到优化电力负荷实现精准控制的目的。
-
公开(公告)号：CN118643993A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411112877.X
申请日：2024-08-14
申请人： 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G01M13/00
摘要： 本发明公开了一种适用于有载分接开关故障发生概率的综合评定方法，包括如下步骤：采用改进优劣解距离法对有载分接开关运行状态的特征参量进行综合判定，计算有载分接开关的故障概率；所述改进优劣解距离法是基于德尔菲法的思想，结合层次分析法对原优劣解距离法加以改进而得到；本发明结合德尔菲法和层次分析法，综合考量多个专家的经验，通过多次反馈、修正，最终得到特征参量的权重，提高了特征参量权重判定的合理性；本发明基于层次分析法进行赋权，对原优劣解距离法进行了改进，提高了有载分接开关故障发生概率综合评定结果的可靠性。
-
公开(公告)号：CN118554462A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410641754.9
申请日：2024-05-23
申请人： 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司
摘要： 本发明属于电力系统安全稳定控制技术领域，公开了一种电网紧急切负荷精准控制方法，获取离线安全稳定控制系统切负荷策略，通过安控系统监测电网发生N‑2故障，根据离线策略获取切负荷量ΔP1；同时获取故障后电网在线运行数据，进行电网风险评估；若风险评估指标在可接受范围内则下发切负荷ΔP1策略；当存在正备用不足风险时，计及负荷优先级、控制代价、风险是否仍然存在寻优追加切负荷量ΔP2，下发追加后切负荷ΔP1+ΔP2策略；当存在负备用不足风险时，计及控制代价、风险是否仍然存在寻优减少切负荷量ΔP3，下发减少后切负荷ΔP1‑ΔP3策略。本发明在紧急情况下，通过对电网风险评估和负荷优先级划分，实现电网负荷的精准切除，保证电网的稳定性和关键负荷的供应。
-
公开(公告)号：CN118154997B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410573473.4
申请日：2024-05-10
申请人： 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 山东送变电工程有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种绝缘子质量检测方法，包括如下步骤：采集绝缘子图像进行标注缺陷，对标注后的图像进行数据扩充；构建改进特征提取模型、特征降维模型和分类器，采用扩充后的数据对改进特征提取模型进行训练，使用训练好的改进特征提取模型的输出对特征降维模型训练，使用训练好的特征降维模型的输出对分类器训练，将训练好的改进特征提取模型、特征降维模型和分类器投入绝缘子质量检测；本发明利用模态转换机制生成对抗网络来生成多样化的训练数据，采用蚁群优化神经网络与气味散发机制，引入基于气味散发模型的蚁群优化神经网络算法进行特征提取，采用改进稀疏自编码神经网络用于特征降维，提高了绝缘子检测过程中的稳定性和准确性。
-
公开(公告)号：CN118419306A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410676576.3
申请日：2024-05-29
申请人： 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种巡线无人机升降系统与方法，涉及巡线无人机技术领域，本发明通过设有的升降支撑机构，当无人机机体下降时，升降支撑机构的其中一个延伸撑杆先与地面接触，第一平行四边形杆组发生形变，随着形变量的不断增加，随着无人机机体的继续下降，无人机机体速度逐渐减小，减震器的弹簧不断被压缩或拉长，无人机机体的动能逐渐转化为减震器的弹性势能，就可以完成无人机机体的降落，重心始终作用在重心处的定位连杆上，使得可以让无人机适应不同环境地面的降落使用，避免了因地面不同造成无人机降落后无人机翻倒造成损坏的情况发生，提高了无人机降落的稳定性，也确保了无人机降落的安全性，进而提高了无人机的使用寿命。
-
公开(公告)号：CN118262183B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410688862.1
申请日：2024-05-30
申请人： 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G01B15/02 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于X光图像的架空导线覆冰厚度测量方法及系统，该方法采用多种材料和线径的架空导线开展覆冰试验；利用BiFPN模块对YOLOv8模型颈部网络的融合模块进行替换，构建并训练架空导线覆冰X光图像智能分割模型，采用突触流分数对架空导线覆冰X光图像智能分割模型中的主干网络进行剪枝操作，得到轻量化架空导线覆冰X光图像智能分割模型；利用轻量化架空导线覆冰X光图像智能分割模型对现场拍摄的架空导线覆冰X光图像进行分割，输出覆冰区域二值图像，通过图像处理算法提取覆冰区域二值图像最大像素厚度和平均像素厚度，反演得到实际覆冰厚度。本发明提高了覆冰厚度测量的准确性和便捷性。
-
公开(公告)号：CN118133146B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410573443.3
申请日：2024-05-10
申请人： 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/006 , G06N3/092
摘要： 本发明公开了基于人工智能的物联网风险入侵识别方法，包括如下步骤：采用训练后的基于对称投影的生成对抗网络进行数据扩充，分别将基于多角度麻雀优化算法的神经网络、基于马尔科夫决策过程的自编码神经网络和改进随机森林算法作为特征提取模型、特征降维模型和分类器并进行训练，使用训练后的特征提取模型、特征降维模型和分类器进行物联网风险入侵识别；本发明在处理物联网风险入侵数据时，通过引入对称投影机制，可有效地捕获数据的内在结构和多样性；通过基于混沌理论的损失函数能够自适应地调整，通过模拟麻雀的行为策略，优化神经网络中的权重和结构；通过编解码过程和强化学习优化，有效降低特征维度，提升了风险入侵识别的准确率。
-
公开(公告)号：CN118296504A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410713927.3
申请日：2024-06-04
申请人： 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/243 , B07C5/34 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/213
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的密封圈品质检测方法，包括以下步骤：步骤S1：采集密封圈的图像数据，并对采集的密封圈数据进行标记；步骤S2：训练生成对抗网络模型并输出扩充图像数据；步骤S3：训练基于透射效应优化的神经网络模型，将步骤S2的扩充图像数据导入基于透射效应优化的神经网络模型，输出提取的图像特征；步骤S4：训练基于交替约束的自编码神经网络，训练后的基于交替约束的自编码器对图像特征进行降维，输出降维图像特征；步骤S5:训练基于冗余和冗余剔除的深度森林分类器，训练后的基于冗余和冗余剔除的深度森林分类器对降维图像特征进行分类。本发明了提供了一种更加快捷准确的密封圈品质检测方法。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
287 条记录 (耗时 0.08 秒)
