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公开(公告)号：CN119335263A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411480273.0
申请日：2024-10-23
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种输电电缆线路核相装置及方法，所述装置包括电流采集装置，由信号交互的电流采集单元和数据处理单元组成；所述电流采集单元用于采集参考输电电缆线路与待核相输电电缆线路中每相线路的末段电缆一侧金属护层接地线的电流数据；所述数据处理单元用于接收电流采集单元的所述电流数据，并计算获取对应线路中每相线路的末段电缆一侧金属护层接地线的电流矢量数据；还包括，数据分析装置，用于接收数据处理单元的所述电流矢量数据，获取对应线路中每相线路末段电缆两侧电流矢量数据的矢量和作为其对应线路的电容电流，并基于所述电容电流进行分析以完成核相。本发明应用时能保障设备和人员安全，操作简单、方便、高效，核相结果精准。
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公开(公告)号：CN117498296A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311202929.8
申请日：2023-09-18
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于注意力时空同步图卷积网络的多风电场功率预测方法，包括以下步骤：采集某大型风电基地的多风电场历史功率数据和气象信息数据；利用输入层对原始功率数据进行预处理；利用相邻时间步风电场功率间的动态关系构建局部时空图；利用时空嵌入层补充时空关联信息；利用时空同步图卷积模块捕获局部时空图的局部时空相关性，利用时序上排列的此类模块组成时空同步图卷积层学习输入时窗的全局时空相关性，堆叠多层时空同步图卷积层提取更深层的时空特征；利用注意力层量化气象信息对风电时空特征的影响；最后将时空特征导入输出层得到多风电场的功率预测结果。本发明方法可准确捕捉多风电场功率数据的时空相关性，获得准确的短期功率预测结果。
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公开(公告)号：CN115293415A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210900738.8
申请日：2022-07-28
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种计及时间演变和空间相关的多风电场短期功率预测方法，主要分为四个模块：输入模块进行数据的采集和预处理工作，对象是目标地区多风电场的历史功率和气象预测数据；时间演变模式追踪模块通过门控循环单元和多核卷积层分别提取历史风电数据的时序性和多周期性时间演变模式；空间相关模式注意模块引入时变模式注意力机制对多空间变量的不同时间演变模式赋予相关性权重；最后输出模块输出多风电场功率日前预测场景。本发明通过构建具有深度学习能力的时空融合多风电场短期功率预测模型，完整考虑了风电序列的时间演变模式，弥补了现有多种模型静态提取空间依赖关系的缺陷，达到了提升预测精度和稳健性的目的。
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公开(公告)号：CN114792158A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210339153.3
申请日：2022-04-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于时空融合图神经网络的多风电场短期功率预测方法，它包括以下步骤，步骤1：采集目标大型风电基地的若干目标风电场小时级的历史功率数据和外部气象信息数据；步骤2：将步骤1中的功率数据与气象数据映射到高维空间；步骤3：对由步骤2获得的数据进行处理，提取单个风电场功率数据的时序特征；步骤4：提取多个风电场功率数据间的空间特征；步骤5：交替进行以上两个步骤，将得到的时序特征和空间特征连接起来，以获得多风电场功率数据耦合的时空特征；步骤6：获得多风电场最终的功率预测结果。本发明的目的在于克服现有技术在进行多风电场短期功率预测时不能结合其功率数据深层时空特征的问题，提供了一种多风电场功率预测技术。
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公开(公告)号：CN103778476B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201310277073.0
申请日：2013-07-03
Applicant: 国家电网公司 , 湖北省电力公司孝感供电公司 , 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频分析的输电导线舞动实时监测与预测方法,包括以下步骤：采集原始图像；在监控终端对原始图像进行图像处理，并对处理后得到的输电导线上的特征目标点进行自动识别，分别获得目标点的位置坐标；对预处理后的图像进行分析，获得输电导线目标点的位置坐标，同时计算导线覆冰的厚度；根据连续图像文件目标点的垂直坐标，统计相邻极大值或极小值间连续图片的张数，再根据相邻两张图片的时间间隔，计算得到导线的舞动频率；对输电导线未来的舞动情况进行仿真预测分析。本发明利用视频图像技术分析输电导线的舞动状况，避免了在输电导线上安装大量硬件传感器，节省了硬件开销的同时，减少了额外的硬件维护工作量，亦便于管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106368720A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610883135.6
申请日：2016-10-10
Applicant: 三峡大学
IPC: E21D11/10
CPC classification number: E21D11/107
Abstract: 本发明公开了胎式衬砌与泡沫混凝土联合使用的支护结构及施工方法，它包括胎体，所述胎体的两侧浇筑泡沫混凝土，所述泡沫混凝土的两侧面通过倒扣密封，所述倒扣的一端锚固在岩体的内部，另一端固定安装有工字钢，所述工字钢将泡沫混凝土密封在两个倒扣之间；所述胎体分为三段结构，在隧道左右两侧各安装一段，在隧道拱顶安装有一段，其拱顶的胎体和左右两侧的胎体之间通过箍筋固定相连，所述箍筋和胎体之间的间隙采用泡沫混凝土进行填充；所述隧道左右两侧胎体的顶部和底部各安装有一个自动卸压阀，所述隧道拱顶的胎体中部安装有一个自动卸压阀。造价低，施工容易，实用性强，达到更好的安全要求的支护结构。
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公开(公告)号：CN103338336B
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201310276695.1
申请日：2013-07-03
Applicant: 国家电网公司 , 湖北省电力公司孝感供电公司 , 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种架空输电线路通道烟火预警的视频检测方法，包括嵌入式计算机系统，所述嵌入式计算机系统包括DSP及其外围芯片，其外围的芯片包括编码芯片、解码芯片、存贮芯片和CPLD器件，该方法包含以下步骤：视频信息预处理，视频背景建模和背景更新，数学形态学处理二值差分图像，移动目标图像的值质心坐标计算和质心移动曲线获取和移动目标质心运动曲线的利亚普诺夫指数计算。本发明使用结构简单的嵌入式系统，在线视频信息的智能处理具有节约数据通讯流量和成本优势；消除树叶在视频检测过程中的翻动造成像素值剧烈变化对图像前景检测的影响；并有效消除烟火检测过程中的人畜车辆移动和树荫云影移动造成的误报警。
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公开(公告)号：CN103778476A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201310277073.0
申请日：2013-07-03
Applicant: 国家电网公司 , 湖北省电力公司孝感供电公司 , 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频分析的输电导线舞动实时监测与预测方法,包括以下步骤：采集原始图像；在监控终端对原始图像进行图像处理，并对处理后得到的输电导线上的特征目标点进行自动识别，分别获得目标点的位置坐标；对预处理后的图像进行分析，获得输电导线目标点的位置坐标，同时计算导线覆冰的厚度；根据连续图像文件目标点的垂直坐标，统计相邻极大值或极小值间连续图片的张数，再根据相邻两张图片的时间间隔，计算得到导线的舞动频率；对输电导线未来的舞动情况进行仿真预测分析。本发明利用视频图像技术分析输电导线的舞动状况，避免了在输电导线上安装大量硬件传感器，节省了硬件开销的同时，减少了额外的硬件维护工作量，亦便于管理。
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公开(公告)号：CN103338336A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310276695.1
申请日：2013-07-03
Applicant: 国家电网公司 , 湖北省电力公司孝感供电公司 , 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种架空输电线路通道烟火预警的视频检测方法，包括嵌入式计算机系统，所述嵌入式计算机系统包括DSP及其外围芯片，其外围的芯片包括编码芯片、解码芯片、存贮芯片和CPLD器件，该方法包含以下步骤：视频信息预处理，视频背景建模和背景更新，数学形态学处理二值差分图像，移动目标图像的值质心坐标计算和质心移动曲线获取和移动目标质心运动曲线的利亚普诺夫指数计算。本发明使用结构简单的嵌入式系统，在线视频信息的智能处理具有节约数据通讯流量和成本优势；消除树叶在视频检测过程中的翻动造成像素值剧烈变化对图像前景检测的影响；并有效消除烟火检测过程中的人畜车辆移动和树荫云影移动造成的误报警。
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公开(公告)号：CN113890109B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202111035137.7
申请日：2021-09-05
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/46 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了具有时间空间相关性的多风电场功率日场景生成方法，包括：获取多风电场的日场景数据集；利用张量自组织映射神经网络对日场景数据集进行聚类；对各聚类簇分别构建变分自编码器，从日场景数据中提取隐含特征；利用隐含特征对各簇日场景数据进行随机模拟和抽样，得到日场景隐含变量数据集；对日场景隐含变量数据集进行解码重构，得到各簇重构的日场景数据；将各簇重构的日场景数据进行聚合，得到重构的日场景数据集。本发明对日场景样本聚类后再分别对各聚类簇的样本降维、重构，提高了重构生成的日场景数据的精度，本发明通过考虑场景数据的时间空间相关性，显著降低了重构的空间和时间相关性误差，强化了生成场景的特征表达能力。
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