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公开(公告)号：CN108808274A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810833795.2
申请日：2018-07-26
Applicant: 国家电网公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力公司安庆供电公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Abstract: 本发明公开的属于电力作业安全设备技术领域，具体为一种新型接地装置，包括接地针，所述接地针的连接端口分别连接有检测装置和接地线，所述检测装置的端口和接地线的另一端均连接接地棒的端口，所述接地棒连接有检测行程开关，该发明提出的一种新型接地装置，以弱电回路检测原理为依据，在不改变接地棒原有机械结构和作用的基础上增加检测装置和两个行程检测开关来测量接地棒和线缆的咬合程度以及接地棒与接地针是否有效连接，实现对电力作业安全实时管控，为作业施工环节提供技术支撑，方便施工人员全面了解安全操作相关信息，进行正确的施工操作，提醒施工人员组织安全防护措施，防止作业施工环节的失误。
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公开(公告)号：CN107944396A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711207726.2
申请日：2017-11-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Inventor： 张金锋 , 朱克亮 , 李亮 , 汪和龙 , 孙明刚 , 钱朝军 , 桂亮 , 孙楷淇 , 王磊 , 席照才 , 邵先锋 , 王振海 , 唐杰 , 张骥 , 马玲官 , 李强 , 朱能富
CPC classification number: G06K9/00771 , G06K9/3233 , G06K9/44 , G06K9/4604 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度学习的刀闸状态识别方法，包括以下步骤：获取训练模型；通过训练模型对输入图像进行预测获得预测框的概率；利用滑动窗口策略选择候选区域并获得标签；对候选区域进行删选获取候选矩形框；对候选矩形框进行直线拟合得到精确矩形框；对精确矩形框内的刀闸和绝缘子状态进行判断，完成刀闸状态的识别。本发明采用基于空间加权的池化策略改进的卷积神经网络在图像集上获得训练模型；然后通过训练模型来检测绝缘子和刀闸的潜在位置，依据与绝缘子的连通性来识别多种刀闸的闭合或断开状态，能够精确地定位绝缘子和刀闸的位置，显著提高刀闸状态识别的精度。
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公开(公告)号：CN109831030B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910060754.9
申请日：2019-01-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC: H02J13/00 , G01R31/327
Abstract: 本发明公开了一种基于红外检测的智能硬压板包括：基板；固定安装在所述基板正面的第一基座、第二基座；可转动连接在第一基座、第二基座之间的连接片；设置在连接片上端并对连接片转动前后的位置进行固定的转锁机构；设置在第一基座与第二基座且正对连接片的位置的红外监测装置；设置在基板上并与连接片电性连接的电机。本发明还公开了一种基于红外检测的智能硬压板的保护方法以及一种基于红外检测的智能硬压板的保护系统。本发明通过智能硬压板加装远程可控电机，可以实现远程切换智能硬压板放置状态，真正做到无人值守，可以有效防止误操作以及检修维护期间的人身伤害，消除一定的安全隐患同时有效提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114257980A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111479175.1
申请日：2021-12-06
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC: H04W4/38 , H04L67/12 , H04L41/0654
Abstract: 本发明涉及一种基于簇状网络的数据交互系统，包括：二次系统应用平台，用于执行大数据量的并发计算任务，完成人工智能、大数据应用计算任务的远程配置；接入节点，用于配置计算模型并执行就地运算；汇聚节点，用于接收并执行边缘计算任务；传感器，用于接收并执行边缘计算任务，进行数据上传策略配置、采样频率配置。本发明还公开了一种基于簇状网络的统数据交互系统的交互方法。本发明采用簇状的网络拓扑结构具有具备自治协同和故障自愈功能，数据传输更加安全，实现了数据的“一次采集，处处应用”，免去了数据转换的繁琐，方便应用，提升效率。
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公开(公告)号：CN111884345A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010823708.2
申请日：2020-08-17
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Abstract: 本发明公开一种具备图像智能分析的输电线路图像监测设备，包括高清摄像机，用于画面实时监测，人工智能核心板与所述高清摄像机通过网线连接，无线通信模块安装在所述人工智能核心板上，控制板与所述人工智能核心板电性连接，电源组件，包括被所述控制板控制放电的磷酸铁锂电池和与所述磷酸铁锂电池电性连接并对所述磷酸铁锂电池供电的太阳能电池板，利用人工智能技术，在图像监测设备部署自研图像智能分析算法，实现离线就地分析采集的图像，智能识别监测区域的异常和缺陷，及时将预警信息标注在图片中并上传到远程服务器，降低了远程服务器的压力，提高了预警效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112491131A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011318743.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Abstract: 本发明公开基于金属空气电池的变电站移动应急电源系统，包括：应急电源车和应急馈线电源车；所述应急电源车包括应急电池电源、电池管理单元、直流变换器、馈线开关、监控装置、通信管理单元、交流变换器；所述监控装置与直流变换器、通信管理单元、交流变换器连接；所述通讯管理单元与电池管理单元连接，所述应急电池电源与电池管理单元连接，所述应急电池电源的输出端连接交流变换器的输出端，所述交流变换器的输出端连接直流变换器，所述直流变换器和交流变换器的输出端馈线开关，所述馈线开关的输出端通过连接馈线与应急馈线电源车连接。本发明采用模块化设计，操作简单方便；提高了移动应急电源设备的利用率，增加直流供电系统的应用可靠性。
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公开(公告)号：CN112510813A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011319347.4
申请日：2020-11-23
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Abstract: 本发明公开基于锌空气电池的电源系统控制系统，包括：燃料电池系统、锂电池组和电力变换系统；燃料电池系统包括燃料电池、直流转换器、第一人机交互界面和系统ECU；燃料电池与直流转换器连接，燃料电池和直流转换器均与系统ECU连接；系统ECU与第一人机交互界面连接；锂电池组包括锂电池、电池管理系统、第二人机交互界面和PLC控制器；锂电池与电池管理系统连接，PLC控制器与电池管理系统连接，PLC控制器与第二人机交互界面连接；电力变换系统包括充电机和逆变器，充电机和逆变器与PLC控制器连接；系统ECU与调试上位机和PLC控制器连接。本发明还提出一种锌空气电池应急电源控制方法。本发明使系统通信兼容性更强，可靠性更高，提高系统的响应速率。
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公开(公告)号：CN109831030A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910060754.9
申请日：2019-01-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC: H02J13/00 , G01R31/327
Abstract: 本发明公开了一种基于红外检测的智能硬压板包括：基板；固定安装在所述基板正面的第一基座、第二基座；可转动连接在第一基座、第二基座之间的连接片；设置在连接片上端并对连接片转动前后的位置进行固定的转锁机构；设置在第一基座与第二基座且正对连接片的位置的红外监测装置；设置在基板上并与连接片电性连接的电机。本发明还公开了一种基于红外检测的智能硬压板的保护方法以及一种基于红外检测的智能硬压板的保护系统。本发明通过智能硬压板加装远程可控电机，可以实现远程切换智能硬压板放置状态，真正做到无人值守，可以有效防止误操作以及检修维护期间的人身伤害，消除一定的安全隐患同时有效提高工作效率。
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公开(公告)号：CN119416146A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411434215.4
申请日：2024-10-15
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2411 , G06F18/2135 , G06F18/2453 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于变电站多源数据的深度融合方法，包括：据PCA算法，将方差最大的方向作为主要特征，在各个正交方向上将数据离散标在坐标轴上，对数据进行降维，再对数据归一化处理，得到一组归一化后的数据，组成归一化数据集；对归一化后的数据进行降维，得到降维后的数据；对降维后的数据进行SVM多分类，再进行特征融合，得到筛选后的特征凸显的数据。本发明加快了基于变电站多源数据的深度融合速度，同时又能减少冗余数据对样本分析造成的干扰，本发明创新性的使用了PCA数据降维方法，将过程噪声与量测噪声都考虑在数据处理计算方案中，同时又使用了SVM多分类方法快速区分数据，建立分析图和为样本学习提供策略。
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公开(公告)号：CN107944396B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201711207726.2
申请日：2017-11-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Inventor： 张金锋 , 朱克亮 , 李亮 , 汪和龙 , 孙明刚 , 钱朝军 , 桂亮 , 孙楷淇 , 王磊 , 席照才 , 邵先锋 , 王振海 , 唐杰 , 张骥 , 马玲官 , 李强 , 朱能富
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度学习的刀闸状态识别方法，包括以下步骤：获取训练模型；通过训练模型对输入图像进行预测获得预测框的概率；利用滑动窗口策略选择候选区域并获得标签；对候选区域进行删选获取候选矩形框；对候选矩形框进行直线拟合得到精确矩形框；对精确矩形框内的刀闸和绝缘子状态进行判断，完成刀闸状态的识别。本发明采用基于空间加权的池化策略改进的卷积神经网络在图像集上获得训练模型；然后通过训练模型来检测绝缘子和刀闸的潜在位置，依据与绝缘子的连通性来识别多种刀闸的闭合或断开状态，能够精确地定位绝缘子和刀闸的位置，显著提高刀闸状态识别的精度。
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