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公开(公告)号：CN118887133A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410917014.3
申请日：2024-07-10
Applicant: 北华大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
IPC: G06T5/73 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于深度卷积网络的配电房烟雾图像去烟雾方法，属于计算机视觉技术领域，包括构建含有烟雾的配电房图像去烟雾网络模型训练数据集和测试数据集；构建含有烟雾的配电房图像纹理特征提取网络分支，图像特征提取主干网络以及配电房烟雾图像重构网络；利用训练数据集对上述构建的网络进行训练，得到最优的网络模型；利用测试数据集对训练后的网络模型进行测试，将满足测试结果的网络模型作为最终去烟雾网络模型；否则调整参数继续训练；将真实含烟雾的配电房图像输入到训练后网络模型中，得到去除烟雾后的配电房图像。本发明在实现配电房烟雾图像去烟雾的同时，提高图像清晰度，更好的保留局部细节信息。
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公开(公告)号：CN116861348A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310666750.1
申请日：2023-06-07
Applicant: 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
Inventor： 郭铁滨 , 姜科宇 , 李爽 , 刘赟静 , 张家兴 , 关潇卓 , 杨烁 , 高冶 , 付饶 , 李达 , 姜丽 , 公晶 , 赵才博 , 于明 , 梁玉珠 , 张楠 , 申海 , 张圆圆 , 崔舒雯 , 王健楠 , 刁乃浔 , 石根华
IPC: G06F18/2433 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于实际距离建立集群分析的光伏电站异常检测方法，属于数据异常检测技术领域，该方法如下：获取分布式光伏发电客户的用户信息和历史发电数据，根据用户信息和历史发电数据进行关联分析，得到每个光伏发电客户每日每时段的发电数据表；将分布式光伏发电客户的地址信息转换为空间经纬度数据，通过构建经纬度坐标转换为实际距离函数，计算每一个光伏发电客户与其他所有光伏发电客户之间的实际距离，设定一个实际距离的阈值半径，在阈值范围内的其他光伏发电客户与该用户视为一个集群，通过对该集群进行发电特性分析，进而分析分布式光伏电站是否异常发电。
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公开(公告)号：CN113452036B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110692193.1
申请日：2021-06-22
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
Abstract: 本发明公开了基于动态任务系数的储能辅助风电一次调频控制方法，其特点是，以最大频率偏差为界将储能调频过程划分为惯性响应阶段与一次调频阶段，在惯性响应阶段，采用虚拟惯性控制和虚拟下垂控制；在一次调频阶段，采用虚拟下垂控制和虚拟负惯性控制，其次，基于双曲正切函数分别构建适应于惯性响应阶段和一次调频阶段的动态任务系数模型，根据频率偏差变化率和频率偏差的变化，动态调整一次调频过程中虚拟惯性控制、虚拟负惯性控制以及虚拟下垂控制所承担的调频任务比例，根据储能荷电状态和系统最大频差来调整负惯性控制调节系数，在频率恢复期间加速频率恢复；在虚拟下垂控制的基础上，提出变系数虚拟下垂控制，使得下垂系数随SOC自适应变化，具有科学合理，适用性强，既能够保证调频效果，又能够保证储能SOC的状态等优点，能够维持储能长期稳定出力。
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公开(公告)号：CN106408837A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610996459.0
申请日：2016-11-13
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 , 东北电力大学
CPC classification number: G08B17/005 , G08B25/10
Abstract: 本发明是一种基于无线传感器网络森林火灾定位监测系统，其特点是，包括：火情参数采集节点、路由节点、网关节点和远程火情监控中心，火情参数采集节点主要负责监测区域内的火情参数采集并将其传送给路由节点，路由节点负责将多个节点收集到的参数信息进行打包处理，并发送到网关节点，再由网关节点通过智能切换选择合适的方式发送至Internet，最终到达远程火情监控中心。具有结构合理，智能化程度高，成本低廉，工作可靠，适用性强，效果佳等优点，能够实现火点定位，区域内火情参数实时显示，查询历史火情数据和火灾报警。测试实验表明，能够及时提供信息警示，准确率高达97.5％。
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公开(公告)号：CN118499335A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410676905.4
申请日：2024-05-29
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
Abstract: 一种自紧防松紧固螺栓装置属于螺栓自紧防松技术领域，包括螺栓模块、外壳模块和螺母模块。其中，螺栓模块包括螺栓主体、螺栓插销、螺栓棘爪和螺栓卡簧；外壳模块固定在需要紧固的工件的两侧表面上，外壳模块内壁设置有棘齿形状结构；螺母模块包括螺母主体、螺母棘爪、螺母卡簧和螺母插销。本发明在螺栓主体或螺母主体旋开时，螺栓棘爪或螺母棘爪因为处于张开状态因此与外壳模块内壁设置的棘齿卡住，从而限制螺栓模块和螺母模块的转动。拆卸时，通过扎带将螺栓棘爪和螺母棘爪勒紧，使其处于闭合状态，即可将螺栓模块和螺母模块轻松旋开。本发明具有能够自紧防松紧固、可重复使用、拆装效率高、成本低的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116912118A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310850872.6
申请日：2023-07-12
Applicant: 北华大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
IPC: G06T5/00 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/048
Abstract: 一种基于生成对抗网络的变电站监控图像去雾方法属于图像处理技术领域。本发明设计了多尺度特征提取模块、注意力模块和边缘增强模块；还设计了基于上述模块的生成网络，在对变电站监控图像去雾的同时，更好的保留图像边缘信息和颜色信息，使得去雾后的图像更清晰，更自然；设计了多尺度对抗网络，更好的提取特征信息，提高对抗网络的对图像是否是真实图像还是生成图像的判决能力，进而提高生成网络的图像去雾能力。采用本发明提出的方法对变电站监控图像进行去雾，可以有效的去处除图像中的雾霾，而且更够更好的保留图像的颜色信息和物体的边缘信息，去雾后的图像视觉效果更好。
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公开(公告)号：CN116436038A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310524346.0
申请日：2023-05-11
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
IPC: H02J3/24 , H02J3/32 , H02J3/30 , H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 一种降低火电机组调频损耗的混合储能双层优化配置方法，属于火电机组混合储能技术领域，设计了混合储能配置双层模型，底层模型由计及储能荷电状态恢复的混合储能控制策略与火电‑混合储能调频响应模型组成，为上层模型提供各调频资源出力和储能SOC状态；上层模型是以全寿命周期内成本收益之差最小和AGC综合评判指标Kp最大的多目标优化配置模型，为底层模型的控制策略提供储能功率和能量约束。引入优劣解距离法多目标粒子群算法求解该双层模型，避免了传统多目标粒子群算法在Pareto解集中确定全局最优的偶然性。本发明既能提高机组的调频性能，也能降低火电机组调频损耗，实现降低储能全周期寿命成本的混合储能系统双层优化配置方法。
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公开(公告)号：CN112712191A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011121779.4
申请日：2020-10-20
Applicant: 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 , 南京白泽电力科技有限公司
Inventor： 付饶 , 阚中锋 , 徐玮 , 齐五军 , 肖徐兵 , 杨烁 , 高冶 , 关潇卓 , 李达 , 梁玉珠 , 张楠 , 荆琪雯 , 张圆圆 , 韩冬 , 李花顺 , 宋文国 , 牛铎程 , 李春艳 , 王昕冉 , 姜伟
Abstract: 本发明是一种能源互联网深度融合的能源利用方法，其特点是，它包括综合能源管理系统架构、综合能源系统管理模式的设计、采用复合模式、综合能源管理系统硬件架构、综合能源管理系统软件架构、系统功能规划等内容，具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN119066561A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410993976.7
申请日：2024-07-24
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01R19/00 , G01R25/00 , G01R21/06 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电力系统主导失稳模式识别方法，包括：读取电力系统各节点时间窗内电压、相角、有功和无功功率数据；借助节点相关性法计算电力系统的节点相关系数矩阵，利用spearman方法计算时间步相关系数矩阵；将节点相关系数矩阵引入图卷积神经网络模型，以及时间步相关系数矩阵融入双向门控循环单元模型，得到可深度挖掘时空信息的GCN‑BiGRU模型；利用多头注意力机制构建时空一体层，挖掘经GCN与Bi‑GRU处理后的关键空间与时序特征，通过降维、重塑和拼接相结合的方式融合时空信息；构建带权重的交叉熵函数作为训练中的损失函数，解决主导失稳模式样本各类别数量不均衡的问题；根据最终损失优化深度神经网络模型并进行主导失稳模式辨识。
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公开(公告)号：CN118887124A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410916844.4
申请日：2024-07-10
Applicant: 北华大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 基于生成对抗网络的电缆隧道无人机巡检图像去噪方法，属于计算机视觉技术领域，包括构建用于电缆隧道无人机巡检图像去噪模型训练的训练数据集和测试数据集；构建生成网络和对抗网络，利用训练数据集对生成网络和对抗网络进行交替训练，得到最优的已训练模型；利用测试集对已训练模型进行测试，若测试结果满足要求，则将该模型作为最终的电缆隧道无人机巡检图像去噪模型；若不满足调整参数，继续训练；将电缆隧道无人机巡检含噪图像，输入到最终去噪模型，得到去噪后的电缆隧道无人机巡检图像。本发明可提高电缆隧道无人机巡检图像去噪后的图像质量，同时更好的还原图像细节信息。
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