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公开(公告)号：CN114673638B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210578950.7
申请日：2022-05-26
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南通大学 , 株洲时代新材料科技股份有限公司
摘要： 本发明公开一种风力发电机叶片覆冰监测方法及装置，方法包括：连续采集风力发电机叶片的动态图像信息；计算动态图像信息与预设的参考图像信息之间的相似度，并判断某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的相似度是否大于预设阈值；若大于预设阈值，则获取风力发电机叶片旋转一周的时间长度，并基于时间长度计算得到风力发电机叶片的转速；根据转速获取风力发电机叶片的静态图像信息；根据计算静态图像信息中深度相机至风力发电机叶片的第一垂直距离与预设垂直距离的差值，使得到叶片的实际覆冰厚度。实现了能够在风力发电机工作时采集叶片的深度信息，通过和无覆冰状态的深度信息对比，得到实际覆冰厚度的目的。
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公开(公告)号：CN114673638A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210578950.7
申请日：2022-05-26
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南通大学 , 株洲时代新材料科技股份有限公司
摘要： 本发明公开一种风力发电机叶片覆冰监测方法及装置，方法包括：连续采集风力发电机叶片的动态图像信息；计算动态图像信息与预设的参考图像信息之间的相似度，并判断某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的相似度是否大于预设阈值；若大于预设阈值，则获取风力发电机叶片旋转一周的时间长度，并基于时间长度计算得到风力发电机叶片的转速；根据转速获取风力发电机叶片的静态图像信息；根据计算静态图像信息中深度相机至风力发电机叶片的第一垂直距离与预设垂直距离的差值，使得到叶片的实际覆冰厚度。实现了能够在风力发电机工作时采集叶片的深度信息，通过和无覆冰状态的深度信息对比，得到实际覆冰厚度的目的。
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公开(公告)号：CN116663710A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310514177.2
申请日：2023-05-09
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种风电场覆冰停机预测方法，包括：定义覆冰程度和覆冰速度，建立数学式刻画风机覆冰停机物理过程；定义风机覆冰温度，用一个风机覆冰停机函数建立风机覆冰停机与气象温度与风机覆冰温度的温度差、相对湿度以及时间之间的函数关系；根据历史覆冰停机数据与气象数据，利用函数拟合的方法得到风机覆冰停机函数的具体函数表达式和参数；结合气象预报数据，利用风机覆冰停机函数预测未来各台风机可能会出现覆冰停机的时间段。本发明预测准确率高、实用性强，且精确至小时级别，为风电场在寒潮期间提高预测准确率以及适时准备覆冰防范工作提供解决方案。
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公开(公告)号：CN115423810B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211375227.5
申请日：2022-11-04
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06T5/00 , G06T7/11 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种风力发电机组叶片覆冰形态分析方法，具体步骤如下：采集风力发电机组叶片侧面图像数据集，通过判断叶片长度像素值的极值，获取风力发电机组任一叶片与地面垂直时的侧面图像，对数据做增强处理；构建基于ω型神经网络的图嵌入式叶片覆冰区域分割网络，分割出与地面垂直的风机叶片的覆冰区域；最后将覆冰区域厚度的像素值转换为实际覆冰厚度，并对覆冰区域进行形态分析。本发明的有益效果是：本发明仅凭摄像头采集图像信息搭配基于图嵌入式叶片覆冰区域分割网络的非接触式风力发电机组叶片覆冰分割监测算法完成对风力发电机组叶片覆冰厚度测量和覆冰的形态分析。
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公开(公告)号：CN115423810A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211375227.5
申请日：2022-11-04
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T5/00 , G06T7/11 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种风力发电机组叶片覆冰形态分析方法，具体步骤如下：采集风力发电机组叶片侧面图像数据集，通过判断叶片长度像素值的极值，获取风力发电机组任一叶片与地面垂直时的侧面图像，对数据做增强处理；构建基于ω型神经网络的图嵌入式叶片覆冰区域分割网络，分割出与地面垂直的风机叶片的覆冰区域；最后将覆冰区域厚度的像素值转换为实际覆冰厚度，并对覆冰区域进行形态分析。本发明的有益效果是：本发明仅凭摄像头采集图像信息搭配基于图嵌入式叶片覆冰区域分割网络的非接触式风力发电机组叶片覆冰分割监测算法完成对风力发电机组叶片覆冰厚度测量和覆冰的形态分析。
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公开(公告)号：CN113609898B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110700027.1
申请日：2021-06-23
申请人： 国网山东省电力公司泗水县供电公司 , 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
发明人： 邱勇 , 孙启将 , 马宪玉 , 王超 , 赵汉青 , 董政 , 张堃 , 刘慧明 , 王新 , 马新禧 , 牛政道 , 葛鹏飞 , 宋甲勇 , 杨连生 , 张艳琴 , 杨文卿 , 司永强 , 乔炎 , 崔本涛
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06T7/33
摘要： 本发明公开了基于SAR图像的输电线路覆冰监测方法，包括：获取不同时相同一区域的多时相SAR图像，采用SAR图像对应的光学图像进行配准，得到配准后的目标SAR图像；构建SAR图像中覆冰输电线路的语义模型，完整的描述SAR图像中覆冰输电线路的散射特性和几何特征，提取覆冰输电线路的轮廓图像特征；将覆冰输电线路的轮廓图像特征输入Wishart分类器中，输出图像的分类结果；根据分类结果生成差分影像，得到变化检测结果。本发明克服了光学图像受环境条件的制约，采用合成孔径雷达图像进行输电线路状态变化的分析，采用统一地区不同时相的图像得到输电线路是否覆冰以及监测覆冰的严重程度，为下一步输电线路覆冰的灾害的防治提供了信息指导。
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公开(公告)号：CN115190730A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210712051.1
申请日：2022-06-22
申请人： 国网山东省电力公司泗水县供电公司 , 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： 本发明提出了一种通信机柜的理线装置及通信机柜，包括：理线架，在所述理线架内部设置多层理线槽，每一层的理线槽并列排列且上下对称设置，在理线槽相对面上设置有多个可调节的抵紧装置。理线槽并列排列且上下层的理线槽对称设置，能够根据线缆分类放置的对应的理线槽内，便于线缆的后期的寻找。抵紧装置的设置，通过滑轨和滑块以及磁铁的配合设置，能够根据理线槽的内的线缆的多少进行灵活调节，从而对放置在理线槽内的线缆起到稳固的作用。
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公开(公告)号：CN113609898A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110700027.1
申请日：2021-06-23
申请人： 国网山东省电力公司泗水县供电公司 , 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
发明人： 邱勇 , 孙启将 , 马宪玉 , 王超 , 赵汉青 , 董政 , 张堃 , 刘慧明 , 王新 , 马新禧 , 牛政道 , 葛鹏飞 , 宋甲勇 , 杨连生 , 张艳琴 , 杨文卿 , 司永强 , 乔炎 , 崔本涛
摘要： 本发明公开了基于SAR图像的输电线路覆冰监测方法，包括：获取不同时相同一区域的多时相SAR图像，采用SAR图像对应的光学图像进行配准，得到配准后的目标SAR图像；构建SAR图像中覆冰输电线路的语义模型，完整的描述SAR图像中覆冰输电线路的散射特性和几何特征，提取覆冰输电线路的轮廓图像特征；将覆冰输电线路的轮廓图像特征输入Wishart分类器中，输出图像的分类结果；根据分类结果生成差分影像，得到变化检测结果。本发明克服了光学图像受环境条件的制约，采用合成孔径雷达图像进行输电线路状态变化的分析，采用统一地区不同时相的图像得到输电线路是否覆冰以及监测覆冰的严重程度，为下一步输电线路覆冰的灾害的防治提供了信息指导。
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公开(公告)号：CN117552938A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311672676.0
申请日：2023-12-07
IPC分类号： F03D80/40 , G06V20/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种用于风力发电机叶片的覆冰类型检测系统，包括通过摄像装置采集风力发电机叶片的图像数据；采用MobileNetv3替换YOLOv8算法的主干网络Darknet53，构建YOLO‑ICR算法整体网络架构；YOLO‑ICR算法分析采集的图像数据，得出的实际覆冰类型以及预测未来的覆冰类型趋势；将S2步骤中的分析的检测结果发送给维护人员，及时对风力发电机维护；并存储检测结果形成样本数据库，用于预测未来覆冰走向；风力发电机叶片的覆冰类型检测系统具有高精度、实时性、预测性、自适应性，能够及时发现并识别风力发电机叶片的覆冰情况，为维护人员提供及时有效的处理措施，从而保障风力发电机的稳定运行和安全性。
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公开(公告)号：CN116309712A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310249317.8
申请日：2023-03-15
申请人： 南通大学
摘要： 本发明涉及电子信息技术领域，尤其涉及一种基于深度相机的功能运动分析系统及方法，包括：利用深度相机获取多帧的深度图片和彩色图片；获取人体的16个骨骼关键点，并获取坐标信息；将骨骼点进行拼接，根据相对运动的面简化深度空间内的三维坐标，进行角度测算；基于深度信息对站定时人体测算前后移动，进行距离测算；设定活动区域的阈值，排除其他人的干扰；衡量特殊运动完成度，并进行评价。本发明具有身体姿态评估测试，功能性平衡分析，特殊情况下的运动角度监测等功能；采用无接触式测量需求数据，确保了安全；并将三维信息转换成二维信息，提升技术指标计算的效率；拥有独立的评分算法，对所有功能性运动进行评分，指导后续训练科学化开展。
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