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公开(公告)号：CN110990785A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911178372.2
申请日：2019-11-27
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明专利公开了一种基于多目标的智慧园区综合能源系统优化调度方法，包括以下步骤：确定并获取综合能源系统运行基本参数；制定智慧园区多目标运行的评价指标；建立综合能源系统日前经济调度阶段的优化调度模型；采用混合线性整数规划求解器对建立的多目标优化调度模型进行求解。通过构建调度周期内运行成本最小化的目标函数，在满足功率平衡和安全约束的基础上，从能耗、环保和可靠性角度建立评价指标和约束条件，优化系统内储能、柔性负荷和热电联供可控机组的启停和出力状态，实现智慧园区综合能源系统多目标优化调度。本发明既能实现系统的经济环保运行，又能保证系统的多种供能可靠性，保证了综合能源系统安全稳定和高效经济运行。
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公开(公告)号：CN108631324A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810554329.0
申请日：2018-05-31
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC: H02J3/16
Abstract: 一种电网多无功电压装置无功分配协调控制系统及方法，包括服务器、AVC控制器、远动机、以太网和无功调节设备。AVC控制器用来采集无功调节设备和系统信息并且实现自动电压控制功能；服务器用来产生系统的无功调节指令；远动机用来将AVC控制器采集到的信息上送给服务器并且接收来自服务器的无功调节指令；无功调节设备主要包括各光伏逆变器和SVG，用来调节系统的无功功率；以太网用来远动机、AVC控制器和无功调节设备之间的数据通信。本发明能够控制光伏并网点电压在合理范围内，有利于实现大规模光伏电站的安全稳定并网，对后续的研究具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108899919A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810959462.4
申请日：2018-08-21
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Haar小波变换的有源配电网动态无功优化调度方法，包括以下步骤：步骤一：获取日前风电、光伏及负荷的预测数据；步骤二：对配网净负荷功率预测曲线进行分段，然后对分段结果进行聚合；步骤三：建立CB及DG的无功出力模型；步骤四：建立起包括电压稳定指标等在内的综合目标函数；步骤五：以CB的无功出力为控制变量，计算每个分段内CB的投切容量；步骤六：以DG的无功出力为控制变量，计算日前24小时每个小时内的无功出力；步骤七：制定CB及DG的日前无功调度计划。本发明考虑了高比例DG接入对配电网安全稳定运行的影响，构建了计及静态电压稳定指标的配电网日前动态无功优化调度模型。
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公开(公告)号：CN118537400A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410595763.9
申请日：2024-05-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06T7/73 , G01S17/86 , G01S7/497 , G01S7/48 , G06T7/33 , G06T7/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种视觉与激光雷达融合的巡检目标点检测方法、系统、介质及设备，对视觉摄像头与激光雷达传感器进行空间配准，得到激光雷达传感器到视觉摄像头的变换矩阵M和视觉摄像头的内参矩阵K；通过视觉摄像头与激光雷达传感器分别获取同一时刻下的视觉图像和点云数据，将点云数据根据变换矩阵M和内参矩阵K投影到图像坐标系与视觉图像对齐，得到稀疏深度图并与视觉图像堆叠，形成多通道特征图；将多通道特征图送入目标检测网络，获取巡检目标点的检测结果；将多通道特征图送入深度补全网络，获取稠密深度图；将巡检目标点的检测结果和稠密深度图在图像坐标系中对齐，获取巡检目标点所在的像素点位置，结合内参矩阵K，依据针孔相机成像原理，由像素坐标系到相机坐标系反向解算得到巡检目标点的三维空间位置。本发明增强了网络特征提取能力，能够降低巡检目标点的误检漏检概率，能够在点云部分缺失的情况下依然输出较为准确的深度信息，并且降低了算法部署与应用难度。本发明可用于解决现有算法特征提取效率低、检测精度不足、误检漏检等技术问题。
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公开(公告)号：CN117724509A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311726441.5
申请日：2023-12-15
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种考虑障碍物的无人机路径规划方法和系统，其中方法包括根据障碍物中心点位置，构建全局地图；确定当前时刻全局地图上目标无人机从第一目标任务点转移到第二目标任务点的概率；更新下一时刻全局地图上所有路径上的信息素浓度；判断下一时刻的第二目标任务点是否为终点；如果否，则在下一时刻确定全局地图上目标无人机从第一目标任务点转移到第二目标任务点的概率；如果是，则获取全局地图上无人机从起点到终点中最大概率对应的路径，以作为第一路径；对第一路径进行平滑规划，得到第二路径，以第二路径为全局地图上最终的无人机路径。本发明能够获得全局路径信息，局部规划不易受到局部最优解的困扰，能够发现全局地图上更优的路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118444578B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410906470.8
申请日：2024-07-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于反向传播神经网络的自适应无人机控制方法及系统，包括：建立四旋翼无人机坐标系，并基于坐标系构建四旋翼无人机的动力学模型，包括位移动力学模型和姿态动力学模型；基于四旋翼无人机的位移动力学模型和姿态动力学模型，构建线性自抗扰控制器；构建反向传播神经网络，通过反向传播神经网络调节线性自抗扰控制器中线性扩展状态观测器的带宽增益值；设计质量变化自适应律，基于质量变化自适应律和扩张状态观测器构成的线性自抗扰控制器对四旋翼无人机进行自适应控制。本发明能够针对无人机不同的工作场景，对控制器参数进行实时调整，实现观测器带宽参数的自整定；既考虑了系统的内外扰动，又对负载质量变化具有较强的适应性。
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公开(公告)号：CN118691487A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411184162.5
申请日：2024-08-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 一种面向三维数字电网的高低精度DEM的融合方法和系统。该方法包括，获取电力线路通道范围内的激光点云数据，根据激光点云数据生成高精度DEM地形数据；获取输电线路相关区域大全部范围内的低精度DEM数据，基于TMS global‑geodetic规则和四叉树结构对低精度DEM数据进行裁切，得到不同级别的低精度DEM数据切片；将高精度DEM地形数据的外接矩形设置为缓冲区，将对应坐标的低精度DEM地形数据填充到缓冲区中；基于四叉树结构对高精度DEM数据和缓冲区进行裁切，形成带缓冲区的高精度外接矩形文件数据切片，将低精度DEM地形数据切片和带缓冲区的高精度外接矩形文件数据切片融合为3D Tlies地形数据图层。本发明将高精度地形与低精度地形融合发布，实现平滑过渡。
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公开(公告)号：CN118689878A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411165165.4
申请日：2024-08-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 一种电力海量激光点云数据的检索方法和系统。该方法包括搭建Hadoop分布式架构，基于所述Hadoop分布式架构部署空间数据库，将空间数据库作为电网设备激光点云数据的初级存储结构；基于所述空间数据库构建二八树层次结构，将不同等级的电网设备激光点云数据切片存储在所述二八树层次结构中，并构建所述空间数据库节点到二八树层次结构的映射；分层检索所述二八树层次结构中的电网设备点云数据。本发明的方案实现了电网设备点云的数据组织结构和数据格式转换、点云数据模型的组织与空间索引机制以及分布式存储。
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公开(公告)号：CN118535755A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410617702.8
申请日：2024-05-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G06F16/51 , G06F16/583 , G06T17/00 , G06T17/05 , G06V20/64 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种基于分布式的点云数据管理方法、系统、设备和介质，涉及电数字数据处理领域，方法包括：对采集的点云数据进行分类处理，一类点云数据对应电网中的一类设备；基于分类结果将点云数据存储至分布式的存储节点中；根据用户申请从分布式的存储节点中检索到对应的存储节点，并从存储节点中获取点云数据，利用点云数据重构电网三维模型。系统包括点云数据分类模块、点云数据存储模块和点云数据重构模块。本发明通过将点云数据拆分为地理信息、标准信息和差异信息并分布存储，能够大大降低数据量，并通过对三类信息进行重组来还原三维信息，能够有效提高模型的重建效率。
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公开(公告)号：CN118428675A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410581992.5
申请日：2024-05-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/2415 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种面向输变配巡检固定机巢选址的深度强化学习方法，涉及无人机电力巡检技术领域。该方法包括如下步骤：建立朴素贝叶斯分类模型，根据杆塔自身属性、历史异常情况、附近的自然环境，预测不同杆塔风险概率，衡量不同杆塔的重要程度；根据预定区域内多个塔杆的历史运行数据，获取不同杆塔的日常巡检频率；使用图注意力网络对拟巡检的输变配设施进行图嵌入；建立基于马尔可夫过程的深度强化学习模型并对其进行训练，获取策略参数；在真实的待巡检数据集中选取目标位置的数据信息，将其输入深度强化学习模型，完成固定机巢的选址任务。本发明所述的方法旨在确定机巢选址方案，通过精准的风险评估和算法支持实现机巢的最优选址。
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