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公开(公告)号：CN112394348A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201910751639.6
申请日：2019-08-14
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC: G01S13/50
Abstract: 本发明涉及一种用于输电线路防外破的雷达监测装置，包括发射装置、接收装置和PC；所述发射装置包括信号处理机、信号产生模块、上变频模块、带通滤波器、功率放大器、环形器和天线；所述接收装置包括隔离器、低噪声限幅放大器、带通滤波器、STC组件、低噪声放大器、下变频模块和数据处理机；信号处理机接收中频模拟信号，完成信号检测，得到目标的点迹；数据处理机接收目标点迹数据，进行目标凝聚并对目标进行分类等处理，并将处理结果传输到PC，PC在PPI显示界面或数字地图上显示目标。本发明利用雷达遥测技术实现重要输电通道外破监测，具有监测覆盖广、精确度高、方便维护等优势。
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公开(公告)号：CN112507035A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011341844.4
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线路多源异构数据统一标准化处理系统，它的数据获取模块采集输电线路多源异构数据；标准化模块将结构化数据转换成标准数据格式，对非结构化数据中的文本数据进行词法、语法和/或语义分析得到标准化文本数据；数据融合模块得到知识图谱。本发明分别对结构化数据、文本数据、图像或视频数据等多源数据进行标准化处理，抽取实体、属性、关系信息，对同一实体进行属性合并，并建立实体与图像目标识别结果之间的关联关系，实现了输电线路多源数据的预处理和有效融合，为输电线路的安全稳定运行提供决策支撑，提高了输电线路监测数据可信度。
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公开(公告)号：CN113179498A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110476554.9
申请日：2021-04-29
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 南瑞集团有限公司
Inventor： 白冰洁 , 谷山强 , 方玉河 , 李健 , 李哲 , 陶汉涛 , 张磊 , 陈扬 , 许远根 , 王钊 , 张波 , 邓璐 , 王宇 , 黎炎 , 韩冬 , 林卿 , 陈玥 , 吴大伟 , 姜志博 , 李旺
Abstract: 本发明属于输变电监控技术领域，公开了一种输变电在线监测数据自组网通信方法。包括：S1.各监测终端自组网至对应的汇聚节点模块；S2.汇聚节点模块与覆盖范围内的各监测终端建立数据通信，实现数据的接收、加密和发送；S3.上层接入节点模块与各汇聚节点建立通信；S4.多种类数据接入和格式化处理；S5.边缘计算处理后数据信息筛选和上传。本发明还提供一种计算机网络系统，包括存储有在线监测数据和程序的输变电在线监测模块及处理电路，通过处理电路可以调用该输变电在线监测模块，以执行上述输变电在线监测数据自组网通信方法。本发明现场设备集成度高，占用资源少，通信流畅，实时性好，适合分布式输变电设施的监控。
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公开(公告)号：CN113033837A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110245717.2
申请日：2021-03-05
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种输电线路暂态波形的人工智能故障辨识系统及方法，该系统包括信号预处理模块、人工标注模块、波形识别模块、训练与调优模块和性能测试与优化模块，基于该系统实现故障辨识的方法主要包括以下步骤：针对原始波形信号进行故障类型人工标注生成数据标签，建立输电线路暂态波形故障样本库；基于滑动窗口方法完成输电线路暂态波形信号预处理，获得对应的序列图像数据；搭建深度学习模型，实现输电线路暂态波形识别；对深度学习模型进行参数训练与调优；对深度学习模型进行性能测试，并完成针对性优化以提升性能。经过测试，该方法可以快速实现输电线路暂态波形辨识，识别准确率达到92.67％，能够代替人类专家开展此方面工作。
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公开(公告)号：CN112330164B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011243157.9
申请日：2020-11-09
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于消息总线的数据质量治理系统，本发明通过消息总线接收多个数据发送端的发送的电力监测数据并分类保存；确定电力监测数据质量评估指标，构建数据质量规则校验库；采用基于灰狼‑天牛须搜索算法优化的k‑means聚类法对电力监测数据进行聚类，将电力监测数据划分成多个数据子集；对每个数据子集，通过LOF异常值检测算法进行准确性评估，通过所述数据质量规则校验进行完整性、一致性、可用性、实时性评估；通过改进的层次分析法计算各评估指标的权重，计算电力监测数据质量综合评价结果。本发明实现了电力监测数据多维度质量评估，提高了电力监测数据质量治理的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112330164A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011243157.9
申请日：2020-11-09
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于消息总线的数据质量治理系统，本发明通过消息总线接收多个数据发送端的发送的电力监测数据并分类保存；确定电力监测数据质量评估指标，构建数据质量规则校验库；采用基于灰狼‑天牛须搜索算法优化的k‑means聚类法对电力监测数据进行聚类，将电力监测数据划分成多个数据子集；对每个数据子集，通过LOF异常值检测算法进行准确性评估，通过所述数据质量规则校验进行完整性、一致性、可用性、实时性评估；通过改进的层次分析法计算各评估指标的权重，计算电力监测数据质量综合评价结果。本发明实现了电力监测数据多维度质量评估，提高了电力监测数据质量治理的可靠性。
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公开(公告)号：CN119990740A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411984280.4
申请日：2024-12-31
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司宣城供电公司
Inventor： 李健 , 谷山强 , 李哲 , 陶汉涛 , 许衡 , 王宇 , 肖云 , 汤亮亮 , 张磊 , 吴大伟 , 雷梦飞 , 李丰全 , 谢迎谱 , 任华 , 刘泽 , 王健 , 陈辉荣 , 陈扬 , 张晓琴 , 何一川 , 刘子皓 , 苏杰 , 万家伟 , 王佩 , 章涵 , 徐霞 , 林卿
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种输电线路雷击风险评估系统和方法及存储介质，包括：将山体和山体周围的平地区域分为若干个提取区段，根据提取区段的地闪密度变异系数和平地区域的平均地闪密度变异系数划分介观地形的边界，将介观地形的边界到山体顶点的范围划分为介观尺度地形；根据介观尺度地形的空间电场建立介观地形雷电下行先导分形发展模型，并将该模型进行仿真计算，得到介观地形地面落雷分布；以介观地形地面落雷分布作为复杂地形各区域的地闪密度，根据地闪密度和雷电观测数据计算复杂地形各区域的输电线路雷击跳闸率，并通过输电线路雷击跳闸率评估复杂地形各区域的雷击风险。本发明更精细化的实现复杂地形地区的输电线路雷击风险评估。
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公开(公告)号：CN114966233B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210528564.7
申请日：2022-05-16
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Inventor： 谷山强 , 张永刚 , 李健 , 吴大伟 , 李哲 , 陶汉涛 , 张磊 , 林卿 , 姜志博 , 白冰洁 , 李旺 , 温宽 , 鄢佩瑶 , 刘泽 , 王宇 , 胡杨 , 石泽灏 , 刘玉欢
IPC: G01R29/08 , G01W1/16 , G06N3/047 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于深度神经网络的雷电预报系统，其特征在于，它包括雷电数据处理模块、雷电与气象参量关联性分析模块、训练样本的类别平衡模块和超参数优化模块；本发明以目标区域的历史雷电定位数据和气象数据为基础，通过卡方统一性检验提取了与雷电活动强关联的气象参量，采用自适应综合过采样技术对训练集中的有雷样本进行过采样，训练了以时空变量和气象参量为输入、以雷电发生概率为输出的深度神经网络预测模型，并采用贝叶斯算法优化了超参数组合，提高了雷电预报准确性。
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公开(公告)号：CN113204903A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110474699.5
申请日：2021-04-29
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00 , G01S7/41 , G01S13/95 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明属于雷电预警技术领域，公开了一种预测雷电的方法。包括数据预处理，雷电预测和输出预测结果三个阶段，其中数据预处理阶段用图像表征待处理数据的属性并模糊处理；雷电预测阶段是运用卷积运算抽取所述经模糊处理图像的特征，通过循环神经网络编码后得到反映雷电属性变化的函数，再进行反卷积运算将该函数表征的雷电属性未来变化状况解码为动态灰度图像；该方法消除了非对流性回波或非闪电位置回波导致的冗余和干扰，构建了与雷电发生直接相关的雷暴云团的局部空间特征和时序变化规律，从而提高了雷电预测的准确率。
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公开(公告)号：CN109061317B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201810772012.4
申请日：2018-07-13
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种融合甚高频和雷声探测的雷电全过程监测方法及系统，该系统包括：一个数据处理中心站、至少五个甚高频探测站和至少一个雷声探测站；所述甚高频探测站用于雷电甚高频信号的探测、采集以及处理；所述雷声探测站用于采集声音信号；所述甚高频探测站和雷声探测站通过网络将数据发送至数据处理中心站；所述数据处理中心站在接收到各个探测站的探测数据后通过甚高频以及雷声三维定位算法和数据聚类融合处理方法，得出闪电发生发展以及击穿全过程通道的三维监测结果。本发明融合了甚高频和雷声探测及定位方法，能够提供雷电初始击穿、梯级先导以及回击等全过程的雷电通道高精度反演通道，便于综合多角度的理解闪电的放电机制。
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