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公开(公告)号：CN119293430A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411313789.6
申请日：2024-09-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/20 , G01R31/327 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种断路器开断状态分析方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取待分析断路器的机械特性曲线；其中，所述机械特性曲线包括分闸行程曲线和合闸行程曲线；将所述机械特性曲线输入开断状态分析模型中，以使所述开断状态分析模型提取所述机械特性曲线的特征参量，并根据所述特征参量确定待分析断路器的静弧触头长度和待分析断路器的静弧触头状态；其中，所述特征参量包括：分闸时间、分闸速度、合闸时间、合闸速度、分闸超程和合闸开距；所述静弧触头状态包括：正常状态、潜在异常状态、异常状态和严重状态；根据待分析断路器的静弧触头长度和待分析断路器的静弧触头状态确定待分析断路器的开断状态。
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公开(公告)号：CN119066380A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411155690.8
申请日：2024-08-22
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/21 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , H02J13/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种多模态数据的特征数据提取方法、装置、设备以及存储介质，上述方法包括：获取电网设备的历史多模态数据，分别对历史时序数据、历史非结构化文本数据及历史图像数据进行主成分分析、按关键词进行抽取和标注及计算图像灰度值及对图像进行自适应增强，完成对历史多模态数据的清洗，以及多模态特征数据的提取。通过实施本发明，主成分分析实现了对历史时序数据的清洗；根据需要的关键词筛选文本数据，实现对历史非结构化文本数据的清洗；通过计算灰度值，再与预设基准图像的灰度值进行比对，实现对历史图像数据的清洗，最终获得电网多模态数据的特征数据。
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公开(公告)号：CN115982564A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211547608.7
申请日：2022-12-05
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/213 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开一种区域电离层电子密度计算方法、装置及计算机设备，所述方法包括：根据全部绝对STEC值、全部测站的坐标信息和所述GNSS卫星的坐标信息，计算信号射线穿过所述待层析区域内每个格网的截距长度，建立层析观测方程；根据所述各格网点位置，利用空基掩星电离层电子密度经验模型生成在所述层析时刻下各格网点电子密度先验初始值；根据所述层析观测方程对格网点电子密度先验初始值进行迭代修正，得到区域电离层电子密度分布。采用本发明，将约束后的模糊度浮点解做为下个历元的模糊度初值，消除模糊度参数小数部分的影响之余作为空基电离层经验模型的初始值大大加快收敛速度。
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公开(公告)号：CN115952379A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211576757.6
申请日：2022-12-08
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开的一种基于二次修正的站点温度预报方法及装置，通过获取并对目标区域的数值模式地形数据进行双线性插值处理，得到站点位置的第一海拔高度，并获取站点位置的真实海拔高度；根据第一海拔高度和真实海拔高度，利用温度垂直递减率计算站点位置的温度预报修正数据；基于数据插值方式，获取数值模式在站点位置的第一温度预报数据，将第一温度预报数据与温度预报修正数据进行相加，得到站点位置的第二温度预报数据；对第二温度预报数据进行卡曼滤波处理，得到站点位置的最终温度预报修正数据。与现有技术相比，本发明的技术方案基于数值模式地形修正及卡曼滤波，对站点位置的温度预报数据进行二次修正，能提高站点温度预报的准确性。
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公开(公告)号：CN119780920A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411780632.4
申请日：2024-12-05
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01S13/90 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种SAR影像叠掩检测方法、装置、设备以及存储介质，所述方法包括：获取当前检测区域的SAR时序影像数据、外部DEM数据和外部地表分类覆盖数据；根据所述SAR时序影像数据得到当前检测区域的区域幅度图，并对所述区域幅度图进行归一化处理；根据所述SAR时序影像数据得到对应的干涉相位图，并计算相干系数；对所述外部DEM数据进行归一化处理，继而将归一化后的区域幅度图、干涉相位图、相干系数、归一化后的外部DEM数据和外部地表分类覆盖数据进行波段拼接，生成对应的数据块，并将所述数据块输入至预设的叠掩识别模型，得到当前检测区域的叠掩识别结果。通过本发明可以提高SAR的叠掩识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119623331A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411664494.3
申请日：2024-11-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/13 , G06N3/042 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种配电网杆塔结构抗风能力评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取待评估配电网杆塔的气象数据和地形数据；气象数据包括：温度、湿度、风速和降雨强度；地形数据包括：土地类型、坡度、迎风坡或背风坡、以及冬季主风向与线路走向的夹角；将气象数据和地形数据输入至神经网络模型中，以使模型根据气象数据和地形数据，生成土壤抗剪强度；根据土壤抗剪强度，确定极限倾覆力矩以及对应的临界风速；根据临界风速，确定待评估配电网杆塔的抗风能力。通过实施本发明，能够考虑降雨对土壤的影响，提高了评估的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119599218A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411766206.5
申请日：2024-12-04
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种电力设备受涝预测方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：获取电力设备历史时段受涝数据和历史时段降雨量数据；根据电力设备历史时段受涝数据和历史时段降雨量数据构建待处理时间序列数据；将所述待处理时间序列数据输入受涝预测模型，以使所述受涝预测模型输出电力设备受涝程度预测值；其中，受涝预测模型通过以下方式构建：获取时间序列数据训练集；构建一初始的受涝预测模型，以所述时间序列数据训练集对初始的受涝预测模型进行迭代训练，直至所述初始的受涝预测模型收敛时，生成受涝预测模型；在每一迭代训练过程中，初始的受涝预测模型提取时间序列数据样本的时间序列特征，并根据时间序列特征输出预测电力设备受涝程度。
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公开(公告)号：CN118746848A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410806405.8
申请日：2024-06-21
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种定位无人机的卫星定位方法、装置、无人机终端和存储介质，其中方法包括：获取分区配置信息和若干卫星的卫星观测数据；根据卫星观测数据，计算终端位置信息；根据分区配置信息和终端位置信息，确定终端所在分区；获取终端所在分区的分区SSR改正数据；根据终端位置信息、卫星观测数据和分区SSR改正数据，计算卫星虚拟观测值；根据分区SSR改正数据和卫星虚拟观测值，构造OSR观测数据；将卫星虚拟观测值和OSR观测数据发送至无人机，以使无人机进行定位解算。本发明实现了SSR类型的数据到OSR类型数据的转换，解决了传统的定位技术无法应用于无人机的技术问题。
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公开(公告)号：CN117131318A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311119997.8
申请日：2023-08-31
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电力变压器油温预测方法和系统，包括：获取待预测油温变压器当前的第一顶层油温；根据预设的顶层油温预测模型，对预设的变压器负载系数、环境温度和所述第一顶层油温进行预测，得到所述待预测油温变压器未来的第二顶层油温；其中，所述预设的顶层油温预测模型是根据待预测油温变压器的历史数据，结合电力变压器动态热模型和含有自适应噪声参数估计器的扩展卡尔曼滤波算法而训练获得的；所述待预测油温变压器的历史数据包括变压器的负载系数、顶层油温数据和环境温度数据。本发明实现了对电力变压器顶层油温的准确预测。
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公开(公告)号：CN119669789A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411818807.6
申请日：2024-12-11
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/23 , G06F16/29 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于变分模态分解的滑坡形变预测方法、装置、终端设备及存储介质，上述方法包括：首先获取滑坡形变数据，并进行归一化得到目标滑坡形变数据；随后根据目标滑坡形变数据进行变分模态分解，得到形变模态分量以及中心频率值；然后将所有中心频率值进行聚类，确定周期项形变数据；随后将目标滑坡形变数据输入至预设趋势形变预测模型，得到趋势形变预测量；将周期项形变数据，以及滑坡形变趋势影响因子数据输入至预设周期形变预测模型，得到周期形变预测量；最后计算趋势形变预测量与周期形变预测量之和，得到滑坡形变预测值。通过实施本发明，可以降低原始滑坡形变数据中的数据噪声，增强清晰度，继而提高形变预测结果的准确性。
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