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公开(公告)号：CN108107444B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201711459790.X
申请日：2017-12-28
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司检修公司 , 国家电网公司
Abstract: 基于激光数据的变电站异物识别方法。目前进行异物识别，易受环境影响，建模复杂算法耗时。本发明步骤如下：首先利用激光雷达对多个区域采集激光数据，通过分析整理建成一个模型点云集合，再利用激光雷达对某一个需测定区域采集激光数据组成测试点云，通过计算将点云分布信息进行孤立点去除滤波，再统计点云数据在xyz轴三个方向上的分布直方图，经均匀采样滤波提取关键点并计算特征向量，建立kdtree匹配对索引，经过SVD进行转换矩阵求解，并转换测试点云坐标与模型点云进行ICP迭代配准，再通过kdtree计算点对配对距离筛选超距点，最后计算超距点集合的疏密性，判别是否是异物。本发明用于变电站异物识别。
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公开(公告)号：CN108107444A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711459790.X
申请日：2017-12-28
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司检修公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G01S17/88 , G06K9/6212 , G06T7/33 , G06T2207/10028
Abstract: 基于激光数据的变电站异物识别方法。目前进行异物识别，易受环境影响，建模复杂算法耗时。本发明步骤如下：首先利用激光雷达对多个区域采集激光数据，通过分析整理建成一个模型点云集合，再利用激光雷达对某一个需测定区域采集激光数据组成测试点云，通过计算将点云分布信息进行孤立点去除滤波，再统计点云数据在xyz轴三个方向上的分布直方图，经均匀采样滤波提取关键点并计算特征向量，建立kdtree匹配对索引，经过SVD进行转换矩阵求解，并转换测试点云坐标与模型点云进行ICP迭代配准，再通过kdtree计算点对配对距离筛选超距点，最后计算超距点集合的疏密性，判别是否是异物。本发明用于变电站异物识别。
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公开(公告)号：CN112934898A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110194827.0
申请日：2021-02-21
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司检修公司 , 国家电网有限公司 , 北京中科创世科技发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于电力设备带电的清洗养护装置，包括基座，基座的顶部中点固定连接有平台支架，平台支架的顶部活动设置有视觉摄像头，基座的顶部一侧固定连接有第一机械臂，基座的顶部另一侧固定连接有第二机械臂，基座的端角顶部均贯穿开设有圆孔，基座的底部表面开设有收纳槽，收纳槽的内部设置有吸盘，吸盘与收纳槽的内壁顶部固定连接有弹簧，基座的两侧内部均设置有配重块；视觉摄像头进行目标的跟踪和定位，第一机械臂与第二机械臂有利于目标清洗养护的操作执行，基座在安装过程中收纳槽内部的吸盘与地面相吸附，保证装置使用过程中不会发生位移，弹簧有利于吸盘的收纳与推出，基座的配重块保证操作执行过程中的稳定性。
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公开(公告)号：CN111598469A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010431283.0
申请日：2020-05-20
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司检修公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F16/178
Abstract: 本发明涉及一种直流功率计划曲线半自动导入功能系统的导入方法。现有直流功率控制手段，只能依靠运行人员手动整定或修改计划功率值来调整直流功率，导致每日因直流功率频繁调整操作量陡然增加,容易出现误操作和功率执行偏差。本发明包括如下步骤：调度单位按照电力交易协议制定.txt格式直流功率计划曲线文件；通过小邮件系统将.txt格式直流功率计划曲线文件发至换流站计划工作站，将图片格式直流功率计划曲线文件通过OMS系统发至换流站，换流站计划工作站接收.txt文件，并通过转换软件将文件转化为CSV格式文件，生成告警信息提醒运行人员有新的文件。本发明用于直流功率计划曲线半自动导入功能系统的导入方法。
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公开(公告)号：CN204242865U
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201420833945.7
申请日：2014-12-25
Applicant: 国家电网公司 , 国网黑龙江省电力有限公司检修公司
IPC: H01H9/20
Abstract: 一种500千伏换流站刀闸防误闭锁逻辑装置。变电站的电气误操作可能造成电网振荡瓦解等严重后果。一种500千伏换流站刀闸防误闭锁逻辑装置，其组成包括：隔离开关机构箱（1），隔离开关机构箱内具有四组端子排T4（20）、端子排T3（21）、端子排T2（22）、端子排T1（2），T1端子排40（5）、41端子（4）、42端子（3）通过软铜线与XJ3-G型断相与相序继电器1端子（7）、3端子（8）、5端子（12）连接，XJ3-G型断相与相序继电器5端子（18）、6端子（19）分别与机构箱内T1端子排16端子（24）、17端子（23）连接， XJ3-G型断相与相序继电器至T1端子排连接线放置在刀闸机构箱内电缆槽盒（6）内。本实用新型应用于500千伏换流站刀闸防误闭锁逻辑装置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104361406A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410603666.6
申请日：2014-10-31
CPC classification number: Y04S10/54 , G06Q10/06375 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站可利用太阳能发电量预测方法，包括如下步骤：(1)计算该光伏电站所在地区近若干年的年平均峰值日照小时数和该光伏电站的可装机容量；(2)通过年平均峰值日照小时数、可装机容量和光伏组件衰减率计算该光伏电站第n年的可利用太阳能发电量Wn和设定年数的总的可利用太阳能发电量W总。本发明的预测方法能够适用于各种区域和气象条件下，生成的各月份的太阳能日平均辐照度、年平均辐照度、可装机容量以及N年中每年的可利用太阳能发电量及可利用太阳能总量，具有代表性，提高了距离当地太阳辐射观测站较远地区或无太阳辐射观测站地区太阳能辐照数据的精确度，预测及评估结果客观合理。
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公开(公告)号：CN104408562B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201410689756.1
申请日：2014-11-25
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的光伏系统发电效率综合评估方法，使用BP神经网络实现对各评估指标的权重赋值，能够在训练过程中逐渐消弭人为因素对赋权的影响，实现权值修正，实现了对光伏发电系统的分级以及整体效率评估，能够有效判断光伏系统及其关键设备所处的运行效率水平，揭示影响光伏系统及其关键设备效率水平的关键因素，探索发电效率改进策略，促进光伏系统及其关键设备发电效率的提升。该方法能够为任一光伏电站提供可靠精准的多项量效率分析和综合评估分析结果，为光伏电站运维决策提供理论依据，为光伏电站设计优化提供数据支撑，进而提升光伏电站发电效率，提高发电量，增加经济效益，具有较强的应用价值。
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公开(公告)号：CN103996149B
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201410236503.9
申请日：2014-05-30
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国网宁夏电力公司 , 江苏省电力公司
Abstract: 本发明提供一种基于静态电压稳定性的区域电网风电布局分析方法，该方法包括：在区域电网的网络模型上搭建风电接入无功特性模型；获取正常运行方式和N‑1运行方式下风电接入变电站母线的PV曲线；根据PV曲线获得风电接入变电站母线的临界电压；获得母线的正常电压；分别获得正常运行方式和N‑1运行方式下可接入的风电容量，获得变电站母线的理论接纳风电容量，进而获得区域电网内风电接纳能力比，根据接纳能力比和区域电网风电接入总量获得区域电网内各母线风电布局。该方法利用变电站母线的极限风电接入容量，来判断该变电站接入容量的与其他变电站接入容量的相对配比，继而用于在给定规划容量下分配各变电站接入的容量。
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公开(公告)号：CN104361406B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201410603666.6
申请日：2014-10-31
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站可利用太阳能发电量预测方法，包括如下步骤：(1)计算该光伏电站所在地区近若干年的年平均峰值日照小时数和该光伏电站的可装机容量；(2)通过年平均峰值日照小时数、可装机容量和光伏组件衰减率计算该光伏电站第n年的可利用太阳能发电量Wn和设定年数的总的可利用太阳能发电量W总。本发明的预测方法能够适用于各种区域和气象条件下，生成的各月份的太阳能日平均辐照度、年平均辐照度、可装机容量以及N年中每年的可利用太阳能发电量及可利用太阳能总量，具有代表性，提高了距离当地太阳辐射观测站较远地区或无太阳辐射观测站地区太阳能辐照数据的精确度，预测及评估结果客观合理。
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公开(公告)号：CN104408562A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410689756.1
申请日：2014-11-25
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545 , G06Q10/0639 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的光伏系统发电效率综合评估方法，使用BP神经网络实现对各评估指标的权重赋值，能够在训练过程中逐渐消弭人为因素对赋权的影响，实现权值修正，实现了对光伏发电系统的分级以及整体效率评估，能够有效判断光伏系统及其关键设备所处的运行效率水平，揭示影响光伏系统及其关键设备效率水平的关键因素，探索发电效率改进策略，促进光伏系统及其关键设备发电效率的提升。该方法能够为任一光伏电站提供可靠精准的多项量效率分析和综合评估分析结果，为光伏电站运维决策提供理论依据，为光伏电站设计优化提供数据支撑，进而提升光伏电站发电效率，提高发电量，增加经济效益，具有较强的应用价值。
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