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公开(公告)号：CN111461138A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010148465.7
申请日：2020-03-05
申请人： 云南电网有限责任公司玉溪供电局
摘要： 本发明提供了一种基于LiDAR点云数据的电力线自动提取方法，包括如下步骤：S1.获取输电线路的点云数据，对原始的LiDAR点云数据进行预处理；S2.基于格网高差和高程阈值对预处理后的点云数据进行处理，将电力线点云和非电力线点云进行分离，以提取电力线点云；S3.利用Hough变换识别直线模型思想对所提取的电力线点云做进一步优化提取；S4.根据提取到的电力线点云数据，利用二次多项式模型对每档导线进行分段拟合得到重建后的电力线模型。本发明所述的一种基于LiDAR点云数据的电力线自动提取方法，实现LiDAR点云数据中电力线的自动提取和重建，极大地提高了激光雷达点云数据的分类效率，对输电线路的改造、隐患分析以及线路的故障排查有重要的意义。
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公开(公告)号：CN111210049B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201911236602.6
申请日：2019-12-05
申请人： 云南电网有限责任公司玉溪供电局
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/08 , H01M10/12
摘要： 本发明涉及一种基于LSTM的变电站铅酸阀控蓄电池退化趋势预测方法，该方法以历史电压、内阻数据为样本，通过EEMD进行多尺度分解，计算各分量含有率，忽略掉含有率数值较小的分量。将浮充时长、均充次数、筛选后的电压分量、筛选后的内阻分量分别进行归一化处理，作为LSTM神经网络的输入，进而分别预测各分量退化趋势，最后将所得结果进行集成，即为最终的预测结果。本方法可为变电站工作人员及时检修或更换电池提供依据，进而在保证蓄电池供电可靠性的同时，提高蓄电池利用率，保障变电站的可靠运行和电网安全。将本发明用于变电站直流系统中，相比现有的方法，能够更加准确、快速地预测蓄电池在给定使用计划对应时间段内的退化趋势。
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公开(公告)号：CN111143973A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911236574.8
申请日：2019-12-05
申请人： 云南电网有限责任公司玉溪供电局
IPC分类号： G06F30/20 , H01M8/04992 , G06F111/10
摘要： 本发明涉及一种基于高斯过程回归的阀控式铅酸蓄电池的退化趋势预测方法，属于铅酸蓄电池寿命预测的人工智能技术领域。该方法考虑了变电站蓄电池均充、浮充的运行特点及其对蓄电池退化的影响，采用GPR对蓄电池退化趋势进行了预测。本发明方法实现了变电站直流系统蓄电池电压及内阻的准确预测，进而了解其退化趋势，可用来指导电网变电站中的阀控式铅酸蓄电池运维工作，对于提高变电站的安全可靠性，无疑是有着非常重大的意义。
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公开(公告)号：CN109933924A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910207295.2
申请日：2019-03-19
申请人： 云南电网有限责任公司玉溪供电局
发明人： 李瑞津 , 施迎春 , 张学敏 , 叶文华 , 陈海涛 , 杨隽 , 周伟 , 郭伟 , 岳斌 , 毕小熊 , 常鹏 , 邓云书 , 李涛 , 乔连留 , 朱川升 , 肖金泉 , 邵武 , 胡云 , 刘斌 , 李波
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明提出了一种基于LM法参数估计的继电保护装置寿命预测方法。本发明根据继电保护装置历史运行状态信息，统计继电保护装置的历史运行故障率数据；建立威布尔分布模型；建立阿瑞尼尔斯模型；建立基于阿瑞尼尔斯模型和威布尔分布的联合失效率模型；利用LM法对联合失效率模型的参数进行估计，得到估计形状参数和估计比例常数；依据联合失效率模型、估计形状参数和估计比例常数，通过可靠性公式对保护装置的寿命进行预测。本发明实现了对继电保护装置的寿命进行准确预测，从而极大的提升了状态检修工作的效率，使得运维检修人员及时掌握保护装置运行状态，防止设备出现安全事故，保证供电的安全可靠。
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公开(公告)号：CN115689493B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202211432539.5
申请日：2022-11-16
申请人： 云南电网有限责任公司玉溪供电局
发明人： 唐伟 , 于虹 , 李少华 , 胡云 , 雷亚兰 , 杨本富 , 杜耀文 , 周帅 , 郭磊 , 韩宗宝 , 禹海斌 , 乔连留 , 尹红 , 王文杰 , 杨杰 , 林绍恒 , 费云漫 , 袁通海 , 朱玉鑫 , 杜海春 , 罗红波 , 徐丽丽 , 李建东 , 方艳斌 , 申云朝
IPC分类号： G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要： 本发明涉及电网运行管理技术领域，具体地说，涉及一种基于神经网络的电网操作票自动审核评级方法。以流程创造者为开发基础，搭建流程创建机器人，流程机器人按照预定流程完成操作票的爬取，爬取出的操作票送入错误信息提取程序中，错误信息提取程序完成错误信息提后将错误内容送入神经网络中完成异常操作等级判断。本发明设计可以实现以人工智能技术弥补人工审核的疏漏，填补五防校核的盲区，大幅提高审核的准确率；其相比于人工审核效率高、更可靠，减少时间资源浪费，还可以根据不同工作要求输出评判结果以供工作人员使用参考，减少人工审核可能出现的错误。
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公开(公告)号：CN115689493A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211432539.5
申请日：2022-11-16
申请人： 云南电网有限责任公司玉溪供电局
发明人： 唐伟 , 于虹 , 李少华 , 胡云 , 雷亚兰 , 杨本富 , 杜耀文 , 周帅 , 郭磊 , 韩宗宝 , 禹海斌 , 乔连留 , 尹红 , 王文杰 , 杨杰 , 林绍恒 , 费云漫 , 袁通海 , 朱玉鑫 , 杜海春 , 罗红波 , 徐丽丽 , 李建东 , 方艳斌 , 申云朝
IPC分类号： G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要： 本发明涉及电网运行管理技术领域，具体地说，涉及一种基于神经网络的电网操作票自动审核评级方法。以流程创造者为开发基础，搭建流程创建机器人，流程机器人按照预定流程完成操作票的爬取，爬取出的操作票送入错误信息提取程序中，错误信息提取程序完成错误信息提后将错误内容送入神经网络中完成异常操作等级判断。本发明设计可以实现以人工智能技术弥补人工审核的疏漏，填补五防校核的盲区，大幅提高审核的准确率；其相比于人工审核效率高、更可靠，减少时间资源浪费，还可以根据不同工作要求输出评判结果以供工作人员使用参考，减少人工审核可能出现的错误。
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公开(公告)号：CN111143973B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201911236574.8
申请日：2019-12-05
申请人： 云南电网有限责任公司玉溪供电局
IPC分类号： G06F30/20 , H01M8/04992 , G06F111/10
摘要： 本发明涉及一种基于高斯过程回归的阀控式铅酸蓄电池的退化趋势预测方法，属于铅酸蓄电池寿命预测的人工智能技术领域。该方法考虑了变电站蓄电池均充、浮充的运行特点及其对蓄电池退化的影响，采用GPR对蓄电池退化趋势进行了预测。本发明方法实现了变电站直流系统蓄电池电压及内阻的准确预测，进而了解其退化趋势，可用来指导电网变电站中的阀控式铅酸蓄电池运维工作，对于提高变电站的安全可靠性，无疑是有着非常重大的意义。
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公开(公告)号：CN110797842A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201810870866.6
申请日：2018-08-02
申请人： 云南电网有限责任公司玉溪供电局
IPC分类号： H02H7/00
摘要： 一种干式空心并联电抗器的过压保护方法，采用过压保护电路对干式空心并联电抗器进行过压保护；过压保护电路包括阻容保护装置(20)以及避雷器(Ar)；阻容保护装置(20)与干式空心并联电抗器(10)并联，避雷器(Ar)与阻容保护装置(20)的吸收电容器(C)并联；干式空心并联电抗器(10)、阻容保护装置(20)以及避雷器(Ar)构成负载电路，过电压保护电路还包括与负载电路以及供电单元(30)连接成回路、用于接通或断开供电单元(30)给负载电路的供电的零电压断路器(40)。本发明的过压保护方法保障了干式空心并联电抗器的安全，实用性强。
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公开(公告)号：CN111063580B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201911260815.2
申请日：2019-12-10
申请人： 云南电网有限责任公司玉溪供电局
IPC分类号： H01H33/668
摘要： 本发明涉及一种断路器灭弧室真空度带电检测装置及方法，属于电力系统电气设备缺陷检测技术领域。该装置包括He‑Ne激光器、硅片、第一聚焦器、斩波器、第二聚焦器、第三聚焦器、第一平面反射镜、第二平面反射镜、第五聚焦器、第四聚焦器、热释电红外探头这些部件。本发明检测装置能够实现真空断路器真空度检修的常态化，及时可靠的发现安全隐患，确保系统的安全，具有价格低廉，成像速度快、携带方便、测试稳定等优点。
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公开(公告)号：CN106651002A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611009937.0
申请日：2016-11-17
申请人： 云南电网有限责任公司玉溪供电局
摘要： 本申请揭露一种基于正弦余弦算法(sine cosine algorithm，SCA)的大规模电动汽车充放电多目标优化方法，该方法通过相似分群的方法将大规模电动汽车进行分群归类，使用SCA算法进行电动汽车群体充放电策略的制定，以实现电网侧削峰填谷、用户侧充电费用最小的目标。另外，所采用的正弦余弦算法是一种较新的智能算法，相比于经典的遗传算法(Genetic Algorithm，GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)等，具有收敛速度更快，全局收敛性更强等特点，从而使电动汽车充放电计划制定地更为合理。
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