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公开(公告)号：CN116994331B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202310659825.3
申请日：2023-06-02
申请人： 国网山东省电力公司邹城市供电公司 , 国网山东省电力公司济宁供电公司
摘要： 本发明公开了一种配电网违规作业检测方法及系统，涉及图像检测技术领域。包括步骤：获取高空作业现场图像和当前天气信息，确定现场图像影响因素，对现场图像进行预处理去除图像影响因素；采用不同的卷积神经网络分别对预处理后的图像进行人像特征和场景特征的提取；结合场景特征和天气信息确定检测目标，采用目标检测模型对人像特征进行目标检测，根据检测结果检测作业装备是否违规；根据人像特征提取关节点位置得到行为特征，利用分类器对关节点位置进行分类，根据分类结果检测作业行为是否违规。本发明能够去除环境因素影响，提高图像质量，针对不同天气对不同违规作业标准进行切换和识别，进一步提高高空违规作业识别的准确度。
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公开(公告)号：CN115255194A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210735996.5
申请日：2022-06-27
申请人： 国网山东省电力公司邹城市供电公司 , 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及电力施工技术领域，具体公开了一种拉线制作器，包括挤压杆与固定管，所述挤压杆与固定管相互靠近的一侧均设置有连接座，两个所述连接座相互铰接，所述连接座的内侧设置有挤压滚轮，所述挤压杆的末端连接有握把。通过驱动组件、第一铰接座、第二铰接座、挤压杆与固定管、挤压滚轮的配合使用，可以通过电推杆驱动推动板转动，使得连动杆转动，进而带动挤压杆转动，钢绞线进行挤压弯折，也可以通过采用手动转动挤压杆的方式进行弯折，同时还通过限位块的弧面挤压转动块向外翻转，当限位块与转动块相互错位时，通过扭转弹簧的弹力带转动块复位，对固定杆与挤压杆进行限位，可进行定型放置一段时间，避免松开时钢绞线由于应力回弹。
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公开(公告)号：CN115255194B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210735996.5
申请日：2022-06-27
申请人： 国网山东省电力公司邹城市供电公司 , 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及电力施工技术领域，具体公开了一种拉线制作器，包括挤压杆与固定管，所述挤压杆与固定管相互靠近的一侧均设置有连接座，两个所述连接座相互铰接，所述连接座的内侧设置有挤压滚轮，所述挤压杆的末端连接有握把。通过驱动组件、第一铰接座、第二铰接座、挤压杆与固定管、挤压滚轮的配合使用，可以通过电推杆驱动推动板转动，使得连动杆转动，进而带动挤压杆转动，钢绞线进行挤压弯折，也可以通过采用手动转动挤压杆的方式进行弯折，同时还通过限位块的弧面挤压转动块向外翻转，当限位块与转动块相互错位时，通过扭转弹簧的弹力带转动块复位，对固定杆与挤压杆进行限位，可进行定型放置一段时间，避免松开时钢绞线由于应力回弹。
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公开(公告)号：CN116994331A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310659825.3
申请日：2023-06-02
申请人： 国网山东省电力公司邹城市供电公司 , 国网山东省电力公司济宁供电公司
摘要： 本发明公开了一种配电网违规作业检测方法及系统，涉及图像检测技术领域。包括步骤：获取高空作业现场图像和当前天气信息，确定现场图像影响因素，对现场图像进行预处理去除图像影响因素；采用不同的卷积神经网络分别对预处理后的图像进行人像特征和场景特征的提取；结合场景特征和天气信息确定检测目标，采用目标检测模型对人像特征进行目标检测，根据检测结果检测作业装备是否违规；根据人像特征提取关节点位置得到行为特征，利用分类器对关节点位置进行分类，根据分类结果检测作业行为是否违规。本发明能够去除环境因素影响，提高图像质量，针对不同天气对不同违规作业标准进行切换和识别，进一步提高高空违规作业识别的准确度。
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公开(公告)号：CN118348277A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410352200.7
申请日：2024-03-26
申请人： 国网山东省电力公司邹城市供电公司
摘要： 本发明属于风速预测技术领域，提出了一种三维超声测风方法及系统，包括：步骤1，按照地面固定坐标系，利用超声波测风仪采集三维风速分量时序，利用矢量法计算出平均风速，获取风电机组功率，利用平均风速和风电机组功率计算出机前风速；步骤2，计算得到多个时刻的机前风速，作为历史风速数据；步骤3，利用LSTM构建风速预测模型，步骤4，将训练和测试样本输入到风速预测模型中，得到训练好的风速预测模型，再计算当前时刻的机前风速，将当前时刻的机前风速作为模型的输入数据输入到模型中，最终得到未来下一时刻的风速数据。解决了机舱尾部测风仪测得风速与机前风速之间存在偏差的问题。
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公开(公告)号：CN118553267B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411025327.4
申请日：2024-07-30
申请人： 国网山东省电力公司邹城市供电公司
IPC分类号： G10L25/30 , G10L25/51 , G10L21/14 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于电力设备局部放电声音的故障识别方法及系统，涉及电力设备放电声音识别技术领域，包括：获取电力设备在模拟放电故障下和正常工况下的声音数据，并对获取到的声音数据进行预处理；将经过预处理后的声音数据转换为第一声谱图；基于注意力机制对深度卷积神经网络模型进行改进，对改进深度卷积神经网络模型进行训练，得到故障识别模型。本发明通过获取模拟放电故障下和正常工况下的声音数据，并对声音数据进行去噪和增强，并对放电故障下和正常工况下的声音数据进行融合来无限近似实际应用中工况，极大程度上提高了识别效果。
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公开(公告)号：CN118553267A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411025327.4
申请日：2024-07-30
申请人： 国网山东省电力公司邹城市供电公司
IPC分类号： G10L25/30 , G10L25/51 , G10L21/14 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于电力设备局部放电声音的故障识别方法及系统，涉及电力设备放电声音识别技术领域，包括：获取电力设备在模拟放电故障下和正常工况下的声音数据，并对获取到的声音数据进行预处理；将经过预处理后的声音数据转换为第一声谱图；基于注意力机制对深度卷积神经网络模型进行改进，对改进深度卷积神经网络模型进行训练，得到故障识别模型。本发明通过获取模拟放电故障下和正常工况下的声音数据，并对声音数据进行去噪和增强，并对放电故障下和正常工况下的声音数据进行融合来无限近似实际应用中工况，极大程度上提高了识别效果。
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