-
公开(公告)号：CN118117523A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410468486.5
申请日：2024-04-18
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H02G7/14 , H02G1/04 , F16F15/02 , F16F15/023 , F16F15/067
摘要： 本发明公开了一种抗扭转滑动连接金具、设备及其安装方法，涉及电力设备减隔震技术领域，包括：同心共轴且从内到外依次设置的连接环具和固定环具，所述连接环具用于将硬管母导线套设在内；所述连接环具和固定环具之间留有环向间隙；所述环向间隙的环向方向上均布有若干限位结构，所述限位结构包括高强支承弹性件，所述高强支承弹性件用于为所述连接环具提供径向压力；所述环向间隙的环向方向上还均布有若干复位结构，所述复位结构包括粘滞阻尼器，所述粘滞阻尼器用于为所述连接环具提供预拉力。采用本方案，通过限位结构、复位结构以及连接环具的组合，以解决由于耦合支柱类电力设备滑动连接金具在地震作用下转动效应带来的扭矩过大的问题。
-
公开(公告)号：CN117725454B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410176515.0
申请日：2024-02-08
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/23213 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/088
摘要： 本发明提供了一种输电线路缺陷特征分布学习方法，属于电网输电线路缺陷检测技术领域，该方法包括获取输电线路缺陷数据集，并初始化受限玻尔兹曼机参数；利用受限玻尔兹曼机得到重构后的输电线路缺陷数据；对重构后的输电线路缺陷数据进行聚类，得到输电线路缺陷数据的伪标签；根据输电线路缺陷数据的伪标签，对受限玻尔兹曼机参数进行更新；针对达到迭代次数时，得到最优受限玻尔兹曼机，并利用最优受限玻尔兹曼机，对输电线路缺陷特征分布进行判别。本发明以受限玻尔兹曼机结构为基础，引入类簇分布和自监督判别特征学习的思想，能够大幅提升编码数据的可判别性，并且具有较好的稳定性。
-
公开(公告)号：CN117725454A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410176515.0
申请日：2024-02-08
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/23213 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/088
摘要： 本发明提供了一种输电线路缺陷特征分布学习方法，属于电网输电线路缺陷检测技术领域，该方法包括获取输电线路缺陷数据集，并初始化受限玻尔兹曼机参数；利用受限玻尔兹曼机得到重构后的输电线路缺陷数据；对重构后的输电线路缺陷数据进行聚类，得到输电线路缺陷数据的伪标签；根据输电线路缺陷数据的伪标签，对受限玻尔兹曼机参数进行更新；针对达到迭代次数时，得到最优受限玻尔兹曼机，并利用最优受限玻尔兹曼机，对输电线路缺陷特征分布进行判别。本发明以受限玻尔兹曼机结构为基础，引入类簇分布和自监督判别特征学习的思想，能够大幅提升编码数据的可判别性，并且具有较好的稳定性。
-
公开(公告)号：CN116562583A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310600211.8
申请日：2023-05-25
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N20/10 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F17/18
摘要： 本发明公开了一种多维度水资源供需预测方法及系统，涉及需水预测技术领域，包括以下步骤：确定待预测区域在多个因素指标影响下的历史序列年的用水量数据，并利用其建立高维特征空间回归方程；通过在高维特征空间的回归方程中引入松弛变量、拉格朗日乘子，得到拉格朗日函数；利用卡罗需库恩塔克KKT条件将拉格朗日函数转换为支持向量机SVM的函数；根据支持向量机SVM的函数，构建支持向量机SVM；利用粒子群优化算法PSO对支持向量机SVM中的惩罚因子、核函数参数进行优化后，实现对待预测区域的目标年需水量进行预测。本发明实现了准确了解目标年水资源供需形势，有利于制定针对性水资源管控措施，以最大限度提高水资源长期价值。
-
公开(公告)号：CN107567103A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201711026811.9
申请日：2017-10-27
申请人： 国网四川省电力公司电力应急中心 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 发明公开了一种自组织网络基于业务负载的时隙按需分配方法，其特征在于，包如下步骤：步骤(1)：根据节点信息分别计算节点当前业务负载μ、获得节点在当前竞争时隙内的多跳贝叶斯算法计算的竞争概率pb；步骤(2)：计算节点的混合竞争概率pc；步骤(3)：以混合竞争概率pc主动发起参与时隙竞争；步骤(4)：判断竞争结果，步骤(5)：依照多跳贝叶斯算法调整上一竞争周期内的竞争概率pb获得新的竞争概率pb，之后进行步骤(6)；步骤(6)：以节点当前业务负载μ和新的竞争概率pb重新计算节点的混合竞争概率pc为新的混合竞争概率pc；以新的混合竞争概率pc代替上一竞争时隙的混合竞争概率pc，并循环进行步骤(3)、(4)、(5)、步骤(6)的处理过程。
-
公开(公告)号：CN106404071A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610963936.3
申请日：2016-10-28
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号： G01D21/02
CPC分类号： G01D21/02
摘要： 本发明公开了一种脆弱地质环境下输电线路杆塔状态在线监测装置及其检测方法，利用应变传感器的特殊的位置布局，获得能辨识杆塔状态的数据，从而达到杆塔的在线监测目的，起到杆塔不安全的情况下做到及时报警。输电线路杆塔状态在线监测装置，包括至少2个应变传感器，所述应变传感器安装在塔身与塔基之间的横隔上，横隔包括矩形框式的横隔主材和设置横隔主材内的横隔斜材，相邻横隔斜材交叉设置，应变传感器设置在非同一个横隔斜材上，2个应变传感器的布置方向的夹角小于180度且大于0度。
-
公开(公告)号：CN117556224B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410046240.9
申请日：2024-01-12
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q50/08 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电网设施风险评估技术领域，公开了一种电网设施抗震风险评估系统、方法及存储介质，一种电网设施抗震风险评估方法包括：采集电网设施的电网设备的信息以及电网设备之间的互作用信息；基于电网设备的信息构建参数作用图；通过节点数据联系的电网设备的信息进行特征提取来生成节点特征，通过第二边数据联系的电网设备之间的互作用信息进行特征提取来生成第二边特征；将参数作用图、节点特征和第二边特征输入关系模式识别神经网络中，关系模式识别神经网络输出评估特征向量；根据评估特征向量分析评估结果；本发明利用深度学习来模拟地震发生时电网设备之间的耦合影响，对电网设施进行整体的准确抗震风险评估。
-
公开(公告)号：CN117556224A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410046240.9
申请日：2024-01-12
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06Q50/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电网设施风险评估技术领域，公开了一种电网设施抗震风险评估系统、方法及存储介质，一种电网设施抗震风险评估方法包括：采集电网设施的电网设备的信息以及电网设备之间的互作用信息；基于电网设备的信息构建参数作用图；通过节点数据联系的电网设备的信息进行特征提取来生成节点特征，通过第二边数据联系的电网设备之间的互作用信息进行特征提取来生成第二边特征；将参数作用图、节点特征和第二边特征输入关系模式识别神经网络中，关系模式识别神经网络输出评估特征向量；根据评估特征向量分析评估结果；本发明利用深度学习来模拟地震发生时电网设备之间的耦合影响，对电网设施进行整体的准确抗震风险评估。
-
公开(公告)号：CN117405024A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311390523.7
申请日：2023-10-25
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01B11/02
摘要： 本发明公开了基于视觉识别的电力设备位移检测复原装置及方法，涉及故障识别领域，其技术方案要点是：图像监测装置，用于判断电力设备各个测点的位移变化是否超过设定的位移限值；位移传感器，用于在电力设备各个测点超过设定的位移限值时，发送超限信号；复位调平装置，用于在接收所述超限信号时，依据所述位置信息调节电力设备所处的位置，以使电力设备恢复至水平状态。本发明解决了现有技术无法实现对电力设备在正常使用过程中或者在震中震后异常响应的实时调整问题。
-
公开(公告)号：CN106504210A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610966787.6
申请日：2016-10-28
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号： G06T5/00
CPC分类号： G06T5/005 , G06T2207/10032
摘要： 本发明公开了一种MODIS影像数据缺失修复方法，所述方法包括：S1：获得MODIS图像的拍摄时间t，根据时间t获取该时间点空气地面监测站的实时AQI值；S2：利用地面监测站站点的经纬度坐标信息来匹配遥感影像像元，将地面监测数据添加到遥感影像中；S3：对添加完地面监测数据后的遥感影像，利用空间插值的方法对遥感影像中的无值区域进行插值修复，实现了当MODIS影像缺失时，能够对影像数据进行修复，能够准确进行空气质量预测的技术效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
22 条记录 (耗时 0.039 秒)
