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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN218759058U
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202222436603.9
申请日：2022-09-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种适用于软土地区的装配式变电站架构，包括装配式墙板组件及筏板基础，筏板基础包括底板及可调支撑板组，筏板基础包括底板及可调支撑板组，可调支撑板组包括倾斜连接板及水平支撑板，倾斜连接板的一端与水平支撑板相连，多个可调支撑板组分别从底板的下方左右两侧由上至下拼接形成阶梯状结构，并在底板的下方中间处相互靠拢；在软土地区安装时，上部结构的载荷可分别由倾斜连接板及水平支撑板传递至地基基础上，并通过多个可调支撑板组进行分散，可提高地基基础的整体稳定性；使得其整体可适用于软土地基上，并较大限度的减少施工后沉降及开裂的现象。
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公开(公告)号：CN112215956A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011279779.7
申请日：2020-11-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于实景三维重建技术的工程进度辅助管理系统，包括数据导入模块、数据接收模块、数据处理模块、总控模块、无人机终端、智能控制终端与信息发送模块。本发明通过使用无人机终端进行现场指定区域进行图片数据采集和将通过倾斜摄影三维重建技术对施工数据进行实景三维模型构建施，能够让施工人员更好的了解到施工状况，并且根据典型工期智能排定施工计划，从而更好制定和实施施工计划，有效的缩短了平均工期并有效的降低了工程延期的状况发生，同时在恶劣天气时会处理无人机停飞指令，有效的减少了无人机因为极端天气损坏的状况发生，从而有效降低了该系统的使用成本，让该系统更加值得推广使用。
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公开(公告)号：CN118534378A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410580367.9
申请日：2024-05-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
IPC: G01R31/72 , G01R35/02 , G01R19/00 , G01R15/18 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06F18/24 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0895 , H02J13/00
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，提供基于半监督学习的电流互感器调控方法。所述方法包括：交互电力监测设备提取历史电流信号，实时采集电流互感器信号得第一电流信号；标记历史信号，结合半监督学习构建极性分析模型；输入第一电流信号预测极性，校验后得第一极性校验结果；分解校验结果，遍历错误成因库得第一极性错误成因；筛选校正方案得第一校正方案，编码后生成第一校正指令；传输至电机执行校正操作。本申请解决了传统电流互感器极性校验方法效率低下、易受人为因素影响，且无法适应电力系统规模扩大和复杂性增加的技术问题，实现了通过半监督学习算法，对电流互感器极性进行智能诊断和校正，提高电力系统的稳定性和安全性的技术效果。
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公开(公告)号：CN112215584A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011278332.8
申请日：2020-11-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种三维重构进度管控系统及管控方法，包括项目总览、预警推动和统计分析，三维重构进度管控系统与信息采集模块连接；信息采集模块：通过无人机定期施工现场巡拍，三维重建生成实景三维模型，还原面积施工点实景；项目总览：将信息采集模块的信息处理后的施工点实景导入，实时项目建设具体情况；预警推动：根据项目总览的具体情况对各建设路线进行风险等级判断，及时发送给接收方，接受方进行及时调整；实现基建项目全寿命三维数字化管控，对实际工程进度进行定量预测，便于相关管理人员随时掌握实际进度情况，再进行预警处理，大大提高工程进度管控水平，降低工程进度控制受人员水平的影响程度。
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公开(公告)号：CN118534378B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410580367.9
申请日：2024-05-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
IPC: G01R31/72 , G01R35/02 , G01R19/00 , G01R15/18 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06F18/24 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0895 , H02J13/00
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，提供基于半监督学习的电流互感器调控方法。所述方法包括：交互电力监测设备提取历史电流信号，实时采集电流互感器信号得第一电流信号；标记历史信号，结合半监督学习构建极性分析模型；输入第一电流信号预测极性，校验后得第一极性校验结果；分解校验结果，遍历错误成因库得第一极性错误成因；筛选校正方案得第一校正方案，编码后生成第一校正指令；传输至电机执行校正操作。本申请解决了传统电流互感器极性校验方法效率低下、易受人为因素影响，且无法适应电力系统规模扩大和复杂性增加的技术问题，实现了通过半监督学习算法，对电流互感器极性进行智能诊断和校正，提高电力系统的稳定性和安全性的技术效果。
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