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公开(公告)号：CN110909497A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911116158.4
申请日：2019-11-14
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 合肥工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种高压开关设备在冲击电压下的暂态电场计算方法，属于高压开关设备绝缘设计与数值仿真领域，包括如下步骤：对雷电、操作冲击电压波形进行傅里叶分解，确定冲击电压波形的直流分量与各次谐波分量峰值、频率等参数；拟合分析高压开关设备绝缘材料介电频谱测量数据，得出绝缘材料直流电导率、直流分量及各谐波分量下对应的相对介电常数；建立高压开关设备电场有限元分析模型，计算直流分量及各谐波分量作用下的电场分布并进行线性叠加，得出高压开关设备在冲击电压下的暂态电场分布。本发明综合考虑了高压开关设备绝缘材料转向极化过程，与传统方法相比，高压开关设备在雷电、操作冲击电压下暂态电场计算的准确度提高了4.46％。
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公开(公告)号：CN109709459A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910081286.3
申请日：2019-01-28
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 田宇 , 李宾宾 , 罗沙 , 邱欣杰 , 王刘芳 , 张健 , 柯艳国 , 陈庆涛 , 程登峰 , 朱胜龙 , 李坚林 , 季坤 , 甄超 , 叶剑涛 , 杨为 , 朱太云 , 陈忠 , 张国宝 , 赵恒阳 , 周立军 , 曹飞翔 , 吴琼 , 金甲杰 , 牛立群 , 曹涛 , 杨正好
IPC: G01R31/12
Abstract: 一种用于局部放电在线监测数据的图谱分析方法，可解决目前局部放电的测量和信号处理，成本较高的技术问题。包括以下步骤：S100、首先通过读取示波器的实验波形获取放电相位和对应的放电量两列数据；S200、将放电相位按照从小到大排序，对应的放电量也随之重新排序；S300、将一个周期即360°等分成N个相位区间，N取大于100的整数；S400、从第1个相位区间开始，直到第N个区间结束，在每个相位区间内查找数据，看是否有步骤S200中的放电相位数据落在其中；S500、输出每个区间内的最大放电量、平均放电量、放电次数；本发明方法成本低，实用性、可操作性强。同时，该图谱分析方法除了能对局部放电图谱进行分析，也可以用于一般高电压实验结果的图谱分析。
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公开(公告)号：CN109031125A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811234401.8
申请日：2018-10-23
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明实施方式提供一种用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法，属于火电站发电机出口端短路故障技术领域。所述方法包括：采集短路电流波形数据；对采集的短路电流波形数据进行归一化处理，以得到处理后的电流数据；确定所述电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻，以计算短路合闸角对所述电流数据在时间域上进行积分以得到积分后的波形数据；计算第一时刻T1和第二时刻T2；计算第一时间常数Ta1和第二时间常数Ta2；计算所述直流时间常数的相对偏差x；判断所述相对偏差x是否小于或等于偏差阈值δ；在判断所述相对偏差x小于或等于所述阈值δ的情况下，时间常数计算结果为所述直流时间常数。
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公开(公告)号：CN119399455B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510013197.0
申请日：2025-01-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽明生恒卓科技有限公司 , 合肥工业大学
IPC: G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T11/00 , G06V10/28 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种目标检测方法，包括读取摄像机的当前帧图像和当前帧之前的序列帧图像，对序列帧图像和当前帧图像分别进行处理生成环境背景图像和新图像；采用背景差分法计算新图像与环境背景图像之间的差异，依据自适应差分阈值将差异结果二值化得到二值图像，并采用边缘检测算法获取二值图像中的轮廓边缘；计算轮廓边缘的最小矩形边界框作为动态区域边界框，并采用矩形提取策略得到包含动态区域的图像；将包含动态区域的图像输入至目标检测模型中得到目标检测结果，目标检测模型为预先采用考虑气象因素的数据集训练得到；本发明避免目标区域占比过低造成无法进行目标识别的问题，且采用考虑气象因素的数据集训练模型，提高了模型泛化能力。
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公开(公告)号：CN119693727A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411827937.6
申请日：2024-12-12
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司宣城供电公司
IPC: G06V10/771 , G01N21/952 , G01N21/88 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种配电电缆绝缘老化和受潮缺陷特征参量提取方法，涉及电力设备状态检测领域，包括：获取电缆绝缘老化和受潮缺陷的至少一个特征参量；获取特征参量在电缆表面的至少一个视觉识别特征，汇总为视觉识别特征集合；建立视觉识别特征对特征参量的影响函数；基于提取难度系数和重要程度系数，对视觉识别特征集合进行删减处理，得到视觉识别优化集合；得到视觉识别特征的实际识别数据；基于实际识别数据，计算得到特征参量的实际数据。通过形成视觉识别特征集合和建立视觉识别特征对特征参量的影响函数，使得识别优化集合中的视觉识别特征足够反应出特征参量，同时，使得特征参量的提取过程的复杂度有所下降。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119687403A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411746918.0
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于动态特征监测的穿墙套管温度优化检测方法，涉及穿墙套管温度检测领域，包括：基于蒸汽传输通道在墙体内的具体走向，在穿墙套管内部布置特征感应装置；分析震动感应装置接收的震动信号，通过信号特征计算蒸汽传输通道内产生流体冲击的具体位置；若直线套管段发生多次震动，基于分组后的震动信号特征，综合评估直线套管段内蒸汽传输通道的蒸汽泄露风险；对风险套管段进行温度监测，通过计算穿墙管套温度传播速度，分析蒸汽传输通道的泄露区域；对蒸汽传输通道线路中可疑泄露点的穿墙套管温度进行进一步精确检测，基于穿墙套管温度确定蒸汽是否泄露。
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公开(公告)号：CN119619952A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411761638.7
申请日：2024-12-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
IPC: G01R35/00 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种直流测量设备误差劣化形式的自主辨识方法及系统，方法包括：基于投运后正常运行状态和不同误差劣化形式下直流测量设备所测得的历史数据，建立评估标准量；基于所测得的历史数据，建立直流测量设备计量误差劣化形式的数学模型；基于评估标准量，提取不同误差形式的特征样本集；基于特征样本集，建立直流测量设备误差形式辨识模型并进行训练；当评估标准量检测直流测量设备计量误差状态为异常时，利用建立的直流测量设备计量误差劣化形式的数学模型，对直流测量设备的计量误差，进行在线检测，并应用训练好的直流测量设备误差形式辨识模型，进行在线辨识，本发明可以帮助工作人员及时检测出直流测量设备的异常状态。
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公开(公告)号：CN119482752A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411466668.5
申请日：2024-10-21
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种构网型变流器系统标幺值建模方法，属于虚拟同步发电机控制技术领域，包括电路参数基准值的选取以及控制参数基准值的选取原则，所述电路参数包括系统视在额定功率、系统额定角速度、三相系统额定线电压、相角、阻抗和电感；所述控制参数包括有功控制环惯量、有功控制环阻尼、无功控制环惯量和无功控制环阻尼；先选定系统视在额定功率的基准值、系统额定角速度的基准值以及三相系统额定线电压的基准值的取值，然后根据此确定其它电路参数基准值以及控制参数基准值。本发明填补了GFMC系统标幺化时电路参数与控制参数选取准则的空缺，所提供的标幺值模型为大规模GFMC集成建模的简化计算提供了便利。
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公开(公告)号：CN119342249A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411443407.1
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H04N21/2343 , G06V20/40 , G06V10/771 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/092 , H04N21/4402 , H04N21/442
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的弱网环境视频压缩方法，涉及视频压缩技术领域，本发明包括以下步骤：步骤一：利用深度学习模型对视频内容进行特征提取；步骤二：根据提取的特征和实时网络条件，动态调整视频压缩参数；步骤三：使用自适应编码策略对视频进行压缩；本发明，通过采用基于深度学习的视频压缩方法，显著提升了弱网环境下的视频压缩效率和适应性，利用深度学习模型对视频内容进行特征提取，能够智能识别视频中的关键信息，如运动矢量、纹理复杂度和场景变化，从而实现更精准的压缩策略，不仅优化了视频数据的压缩率，还确保了在多变的网络条件下保持视频播放的流畅性和稳定性。
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公开(公告)号：CN115081342B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202210883962.0
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
Inventor： 李宾宾 , 秦琪 , 陈艺 , 汪玉 , 赵龙 , 包佳佳 , 杨瑞雪 , 王鑫 , 金雨楠 , 范明豪 , 马亚彬 , 翟玥 , 陈庆涛 , 黄杰 , 刘鑫 , 孙伟 , 李帷韬 , 李奇越 , 罗欢
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTNet的重点控排企业“碳耗‑能耗‑产出”预测方法，包括：1、对采集到的“碳耗‑能耗‑产出”数据进行预处理并划分数据集；2、设计基于长期和短期时间序列的深度神经网络结构3、基于长期和短期时间序列的深度神经网络结构得到测试集样本的预测结果。本发明通过基于LSTNet深度神经网络来提供时间序列的细粒度分析，可以动态的捕获数据在时域和频域上的特征，以提高动态预测精度，满足了准确化快速化的实际需求。
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