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公开(公告)号:CN116006013A
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202310083200.7
申请日:2023-02-08
摘要: 本发明涉及一种杆塔升降装置,包括升降杆和线路收放装置,升降杆包括固定杆体和在固定杆体上升降的升降杆体,固定杆体和升降杆体上均设有横担,线路收放装置设置在固定杆体的横担上,线路收放装置数量至少为一个,线路收放装置随着升降杆体的升降用于对线路进行收放。本申请通过升降杆对架空线路进行升高和降低,线路收放装置对线路进行放出和收纳来满足升降杆的升降,两者之间相互配合使架空线路的高度发生变化,方便使不同高度船只通过,有效解决了目前架空线路高度固定无法实现不同船只柔性通行的问题。
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公开(公告)号:CN117609278A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311774783.4
申请日:2023-12-21
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F16/242 , G06F16/23 , G06F16/215 , G06F18/22 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及数据识别技术领域,公开了基于深度度量学习的多模态电力数据管理方法与系统,本发明提供的方法包括:获取多模态电力数据库;获取预定电力数据模态属性集;基于预设电力数据模态属性对多模态电力数据库进行特征识别,获得多个数据模态特征;基于多个数据模态特征进行深度度量学习,获得多个深度模态特征;基于预设电力数据模态属性,根据多个深度模态特征进行深度学习,构建电力数据多模态搜索模型;根据电力数据多模态搜索模型对多模态电力数据库进行数据管理。通过本发明提供的方法实现多模态数据的统一管理,提高电力数据的多模态搜索能力和多模态相似匹配准确性,提高电力数据的多模态搜索能力,以及多模态相似匹配准确性。
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公开(公告)号:CN118862378A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202310477888.7
申请日:2023-04-28
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司
IPC分类号: G06F30/18 , G06F30/23 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要: 本发明提供了一种仿真计算模型构建、仿真评估方法、系统、设备和介质,包括:基于获取的区域内各电网设施的结构关联信息,构建串联所述各电网设施的数字孪生模型;将获取的区域内各电网设施的灾损限值和所述数字孪生模型中对应的电网设施建立关联,得到所述区域内电网设施的灾害信息化模型;利用有限元分析法,对所述灾害信息化模型进行网格剖分,形成不同的网格单元,得到区域内电网设施的仿真计算模型;本发明通过使用预先建立的仿真计算模型对电网设施灾害的风险等级进行仿真评估,将区域电网设施作为一个整体评估单元,有利于增加区域电网中各类设施之间的关联性,进而能够提高区域内各电网设施灾害的仿真评估结果的准确性。
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公开(公告)号:CN117744779A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311842952.3
申请日:2023-12-28
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明涉及信息抽取技术领域,具体涉及一种电力设备舆情事件抽取方法、装置、设备及介质。方法包括:获取历史时刻的电力设备舆情事件;对电力设备舆情事件进行词嵌入、词性嵌入、实体类型嵌入和外部知识嵌入,得到样本数据;采用强化学习模型结合领域专业词汇集合对样本数据进行电力设备舆情事件的学习训练,得到电力设备舆情事件抽取模型;采用电力设备舆情事件抽取模型进行电力设备舆情事件抽取。本实施例通过应用强化学习框架,模型可以自主地学习电力设备多个舆情事件句子之间的语义关联,并充分利用已经抽取的事件信息。由于电力设备舆情事件之间往往有很强的语义关联,通过强化学习来利用关联信息,可以使多个事件的抽取得到更好的结果。
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公开(公告)号:CN117556086A
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202311368456.9
申请日:2023-10-20
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/9032
摘要: 本发明涉及多跳路径查询技术领域,具体涉及一种多跳路径查询方法、装置、计算机设备及存储介质,本发明在图数据库中同时确定多组路径查询单元,基于每组路径查询单元中相互通信且相邻的第三实体和第四实体之间的包含关系、实体类型,通过路径关联度初始值更新第四实体的路径关联度当前值,当查询到目标实体,并将第四实体的路径关联度当前值作为目标实体的路径关联度最终值,并从目标实体的所有目标查询路径中选取最优查询路径以得到目标实体,可以实现基于图数据库缩小目标实体的多跳路径的查询范围,以免在图数据库中基于编写的属性信息逐次查询目标实体,进而达到简化查询过程以及提高查询效率的目的。
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公开(公告)号:CN115056335B
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202210467876.1
申请日:2022-04-29
申请人: 国网山东省电力公司寿光市供电公司 , 国家电网有限公司
发明人: 刘发成 , 赵洪波 , 刘效勇 , 陈明 , 魏晓东 , 田兴华 , 石志刚 , 齐亮 , 王剑 , 刘涛 , 邱合锦 , 王志国 , 赵建敏 , 闫海 , 张高明 , 唐志兴 , 张肖元 , 刘立军 , 黄志伟 , 魏红蕾
摘要: 本公开公开的一种防火泥软化成型工具及方法,包括:通过防火泥整体预软化模块对防火泥进行加热预软化;通过防火泥撮合模块对预软化后防火泥进行撮合;通过防火泥粗成型模块将撮合后防火泥进行加压成型;通过防火泥切割刀对加压成型后的防火泥进行切割。能够完成防火泥的软化成型,提高防火泥的封堵效率。
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公开(公告)号:CN117473719A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311364600.1
申请日:2023-10-20
申请人: 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/08 , G06F113/04
摘要: 本发明公开了一种输电线路传感器装置内部加热器的优化配置方法,其包括步骤:基于实际的传感器装置建立传感器装置仿真模型;在传感器装置仿真模型内设置仿真加热器;仿真模拟仿真加热器对传感器装置仿真模型内的加热,监测传感器装置仿真模型内若干个监测点的温升均匀性数据、温升值、湿度降低值;构建基于所述温升均匀性数据、温升值、湿度降低值以及仿真加热器的功率数据的评价函数;计算不同的仿真加热器配置模式下的评级函数的值;当评价函数的值满足设定的条件时,采用该仿真加热器配置模式在实际的传感器装置内配置实际的加热器。相应地,本发明还公开了一种输电线路传感器装置内部加热器的优化配置系统。
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公开(公告)号:CN117454191A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311374963.3
申请日:2023-10-23
申请人: 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 北京诺德威电力技术开发有限责任公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明涉及一种状态监测方法及系统,属于电力系统监测技术领域。技术方案是:配置数据采集软件的参数信息,建立数据采集传输连接;利用数据自适应采集算法采集谐波工况下高压并联电容器的实时数据;利用历史数据对实时数据进行假设检验;利用基于时序变动特征的数据描述方法得到实时数据的变动趋势;基于实时数据的变动趋势,对谐波工况下高压并联电容器的状态进行监测。本发明的有益效果是:通过对谐波工况下高压并联电容器的实时数据进行假设检验,并利用基于时序变动特征的数据描述方法得到的实时数据的变动趋势,对谐波工况下高压并联电容器的状态进行监测,提高了谐波工况下高压并联电容器的状态监测的准确性。
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公开(公告)号:CN116824812A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310354385.0
申请日:2023-04-04
申请人: 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G08B21/18 , G06F18/213 , G06F18/23
摘要: 本发明涉及杆塔防护技术领域,尤其涉及一种杆塔载荷预警方法、装置、终端及存储介质,本发明方法首先获取多个因素数据集;然后对多个因素数据集进行特征提取和加权处理获得因素向量;接着确定与因素向量距离最小的类中心作为目标类中心;最后根据目标类中心、影响类的类半径以及因素向量与目标类中心之间的距离,确定载荷预警等级。本发明基于因素数据集采用相关性分析的方法确定特征滤波向量,基于滤波向量提取有用的特征,并基于特征构建线性载荷模型,通过载荷模型确定各个特征的系数,构架因素向量,最后通过归类的方法,根据所属类确定预警等级,因此,预警等级划分更科学,更有依据,从而解决了外部因素带来的风险量不容易被确定的问题。
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公开(公告)号:CN110969306B
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN201911235433.4
申请日:2019-12-05
申请人: 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0985
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的配电低压台区负荷预测方法及装置,其中,方法包括以下步骤:采集配电低压台区量测数据;根据配电低压台区量测数据,通过Adam优化算法,基于反向传播算法迭代更新神经网络权重,并生成预测模型的输入值,训练预测模型;在预测模型满足预设条件后,采集当前配电低压台区量测数据,并将当前配电低压台区量测数据输入训练后的预测模型,得到配电低压台区负荷预测结果。该方法基于LSTM模型,并结合Wide模块与Deep模块的信息表达特性,搭建了一种全新的负荷预测模型,从而提高低压配电台区负荷预测精度。
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