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公开(公告)号：CN117961891A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410102859.7
申请日：2024-01-24
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开提出一种随动控制方法、装置及系统，应用于带机械臂的巡检机器人，该方法包括：在巡检机器人的工作模式切换为随动控制模式的情况下，位移至机器人操作位置并控制机械臂调整为初始姿态；确定待操作对象相对于巡检机器人的位置信息，并向控制设备发送位置信息，其中，待操作对象为按钮或旋钮；接收控制设备发送的机械臂操作指令和末端操作指令，其中，机械臂操作指令由控制设备根据位置信息生成；根据机械臂操作指令，控制机械臂的末端到达待操作对象的位置；基于末端操作指令控制机械臂的末端对待操作对象进行相应操作。由此，可以基于巡检机器人和控制设备实现对待操作对象的远程控制操作，提升操作过程的安全性和操作效率。
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公开(公告)号：CN118337147A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410450808.3
申请日：2024-04-15
Applicant: 华能吉林发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
IPC: H02S50/10 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/0442 , G01R31/00 , G01M11/00 , G01M11/02
Abstract: 本申请公开了一种光伏组件衰减值的确定方法及装置、存储介质及电子装置，涉及电力系统技术领域，该方法包括：获取传感装置对光伏组件进行监测得到的传感数据，其中，所述光伏组件位于所述传感装置的感应区域内；根据对所述传感数据进行分析的分析结果确定出所述光伏组件的多维度性能数据；对所述多维度性能数据进行特征提取操作，得到多维度特征向量，将所述多维度特征向量输入长短期记忆网络模型，得到所述长短期记忆网络模型输出的目标功率值；根据所述目标功率值和初始功率值计算所述光伏组件的功率衰减值。采用上述技术方案，解决了光伏组件衰减值的确定效率不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN118154778A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410237671.3
申请日：2024-03-01
Applicant: 华能吉林发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
IPC: G06T17/00
Abstract: 本公开是关于一种光伏场站的三维重建方法、装置及系统，涉及光伏电站技术领域。其中，方法包括：根据三维点云数据生成光伏电站中每个光伏组串的第一边界矢量图，根据图像数据生成正射影像，利用正射影像生成每个光伏组串的第二边界矢量图，将同一光伏组串的第一边界矢量图和第二边界矢量图进行融合处理，得到融合结果，利用匹配结果以及正射影像与第二边界矢量图的对应关系，将正射影像中的纹理信息映射到地形三维模型中，得到光伏电站的三维模型。本方案提高了光伏场站三维重建的精确度。
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公开(公告)号：CN118037860A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410301364.7
申请日：2024-03-15
Applicant: 华能吉林发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
Inventor： 吴昊 , 孟欣 , 静铁岩 , 许青松 , 陈德为 , 周凡 , 魏昂昂 , 葛戈 , 王恩民 , 于景龙 , 王介昌 , 张俊东 , 尹大为 , 翟强 , 杨健全 , 葛鎣 , 蔡俊龙
Abstract: 本申请提供了一种配准参数的确定方法及装置、存储介质、计算机程序产品，上述方法包括：确定目标设备上至少两类成像单元的成像圆心，并基于成像圆心确定至少两类成像单元的成像光轴，得到至少两类成像光轴；在完成平行状态调整的情况下，将红外成像单元对应的红外图像中心点对准靶标的中心点，并确定中心点与可见光单元对应的可见光图像中心点之间的偏移量，通过激光测距单元控制目标设备获取设置在不同预设间隔区间的靶标的红外图像以及可见光图像；基于预设图像处理流程对目标红外图像和目标可见光图像进行拟合，确定出不同距离下目标设备对应的配准参数。
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公开(公告)号：CN118690878A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410787880.5
申请日：2024-06-18
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
IPC: G06N20/20 , G06F18/214 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本申请公开了一种模型的训练方法和装置、存储介质及电子装置，上述方法包括：获取目标组件对应的多个环境参数，并将多个环境参数划分为第一环境参数集合和第二环境参数集合，环境参数包括：目标组件的第一辐射数据和第一温度数据；根据第一环境参数集合对基础学习器集合中的每个基础学习器进行训练，并将第二环境参数集合输入至训练后的基础学习器集合中，以得到基础学习器集合对应的第一预测数据集合，其中，第一预测数据集合包括：每个基础学习器预测的目标组件的发电功率；将第一预测数据集合输入至元学习器中，以对元学习器进行训练，得到训练后的功率预测模型，训练后的功率预测模型包括：训练后的基础学习器集合和训练后的元学习器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118432533A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410523511.5
申请日：2024-04-28
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
IPC: H02S50/00 , H02H1/00 , H02H3/04 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出一种光伏阵列电弧故障定位方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取光伏阵列中电弧产生的电磁辐射信号和光伏阵列所处环境的辐照度；确定电弧产生的电磁辐射信号的强度；将电磁辐射信号的强度和辐照度，输入至经过训练的距离预测模型中，以得到电弧到第一天线的第一距离，以及电弧到第二天线的第二距离；对于光伏阵列划分的每个平面网格单元计算每个平面网格单元的中心点到第一天线的第三距离，以及每个平面网格单元的中心点到第二天线的第四距离；根据第一距离、第二距离、多个第三距离和多个第四距离确定电弧故障所在的平面网格单元，从而可以实现对串联电弧故障精准、高效的定位。
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公开(公告)号：CN118154909A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410237669.6
申请日：2024-03-01
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
Abstract: 本申请提出一种光伏组件遮挡物的识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取光伏组件的激光雷达数据，以及基于激光雷达数据获取光伏组件的灰度图；获取与灰度图的大小相匹配的目标灰度矩阵；比对灰度图中的灰度值与目标灰度矩阵中对应位置的元素值；根据比对结果，识别光伏组件遮挡物。本申请基于灰度图识别光伏组件遮挡物，不受遮挡物形状的影响，识别精度较高。
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公开(公告)号：CN118071711A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410237670.9
申请日：2024-03-01
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
Abstract: 本公开是关于一种光伏组串故障诊断和定位方法、装置及系统，涉及光伏电站技术领域。其中，方法包括：获取光伏场站的三维点云数据，利用三维点云数据，生成光伏场站的地形图以及地形图中每个光伏组串的边界矢量，获取光伏场站中每个光伏组串的热红外图像，针对每个光伏组串，从光伏组串的热红外图像中提取光伏组串的边界信息，将热红外图像输入至预训练的深度学习模型，得到深度学习模型输出的故障位置信息，确定故障位置信息与边界矢量的对应关系，根据对应关系确定故障点在地形图中的相对位置。本方案可以提高了定位光伏组串故障的精确度。
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公开(公告)号：CN118674979A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410717785.8
申请日：2024-06-04
Applicant: 华能吉林发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
IPC: G06V10/764 , G06V20/17 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/82 , H04N23/11 , H04N23/57 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种检测结果的确定方法及装置、存储介质及电子装置，涉及光伏设备检测领域，该方法包括：获取对光伏设备进行图像采集得到的初始图像，其中，初始图像至少包括以下之一：可见光图像，红外光图像；将初始图像输入训练好的多任务学习模型，根据多任务学习模型输出的故障类型确定光伏设备的检测结果，其中，多任务学习模型包括：多个子任务学习模型，多个子任务学习模型共享基础特征提取层，基础特征提取层用于提取初始图像的基础图像特征向量，且多个子任务学习模型用于基于基础图像特征向量输出初始图像的不同故障类型。采用上述技术方案，解决对光伏设备进行故障巡检时，故障检测准确度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117935246A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410140604.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 华能吉林发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
IPC: G06V20/62 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/34 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本申请提出一种基于深度学习技术的仪表示数识别方法及装置，涉及图像处理技术领域，其中，方法包括：根据拍摄环境对原始图像进行预处理以获取预处理图像；确定所述预处理图像中的仪表盘区域，并提取所述仪表盘区域中的仪表盘图像；将所述仪表盘图像输入神经网络模型以提取目标像素集；根据所述目标像素集中的像素类型进行对应的处理以确定仪表示数。通过提取仪表盘图像中的目标像素集并识别对应的像素类型，实现了根据图像读取仪表盘的示数，降低了仪表盘示数读取误差，提高了仪表盘示数读取的准确度和效率。
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