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公开(公告)号：CN119939694A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202311853477.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司物资公司 , 国网湖北省电力有限公司中超建设管理公司
Inventor： 廖晓红 , 熊一 , 徐灵风 , 孙利平 , 祁博亮 , 汪子兵 , 杨林 , 李智威 , 熊川羽 , 马莉 , 张童彦 , 舒思睿 , 张洪 , 许汉平 , 周蠡 , 蔡杰 , 陈然 , 周英博 , 贺兰菲 , 王巍 , 张赵阳 , 李吕满 , 余璐 , 明月
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 一种不同场景下的输电线路跨越架选型方法及系统，该方法先构建影响输电线路跨越架运用成本的因素集，并采用正交实验法从因素集中筛选出主要因素，然后基于主要因素计算输电线路中各跨越点采用不同类型跨越架的运用成本，以运用成本最小的跨越架类型作为优选的跨越架类型。本发明以运用成本最小为目标确定输电线路中各跨越点采用的跨越架类型，保证了输电线路跨越架施工的经济性，同时，采用正交实验法进行因素筛选，对各因素的分析更为全面、立体，使得后续的运用成本计算以及设备选型结果更为精准。
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公开(公告)号：CN119887614A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411660848.7
申请日：2024-11-20
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06T7/00 , G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06T7/62
Abstract: 一种基于改进Yolov5的输电线路杆塔缺陷检测方法及系统，方法首先基于采集待检测输电杆塔图像数据，构建数据集，然后在Yolov5算法的骨干网络中，使用可变形卷积代替常规卷积、简化空间金字塔池模块SimSPPF并与ECA注意力机制融合、采用SIoU损失函数定义惩罚机制；通过上述手段对Yolov5算法进行改进并构建目标检测模型，最后训练并优化该模型进行缺陷检测；本发明通过可变形卷积能够获取更大的感受野，以便能更好地捕捉输电线路杆塔的缺陷特征，而简化空间金字塔池模块并使其与ECA注意力机制融合，在减轻计算负担的同时，还能进一步筛选和强化可变形卷积所捕捉到的缺陷特征，之后运用SIoU损失函数，重新定义惩罚机制，有效提升了在复杂背景下输电杆塔缺陷检测的精度。
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公开(公告)号：CN119850988A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202311771618.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北科能电力电子有限公司 , 国网湖北省电力有限公司
Inventor： 陈然 , 周蠡 , 蔡杰 , 张洪 , 贺兰菲 , 李智威 , 许汉平 , 徐昊天 , 孙利平 , 廖晓红 , 周英博 , 熊川羽 , 马莉 , 张赵阳 , 熊一 , 王巍 , 李吕满 , 舒思睿 , 何峰 , 李晶晶 , 刘万方
IPC: G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 一种面向数字孪生的输电线路设备感知方法及系统，该方法先基于输电线路设备及环境的状态数据构建输电线路孪生模型，然后基于输电线路孪生模型，将输电线路场景模型和输电线路物理实体之间的实时状态数据进行映射与关联，以完成虚实数据融合处理，再利用改进的YOLOv4网络模型对输电线路设备进行识别，且改进的YOLOv4网络模型采用K‑means++算法对数据集进行目标框聚类。本发明通过结合数字孪生的输电线路模型与改进的YOLOv4网络模型，来实现输电线路设备的识别仿真，有效提高了目标识别的准确性及输电线路的运维效果。
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公开(公告)号：CN119539330A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411409843.7
申请日：2024-10-10
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 张洪 , 艾福洲 , 周蠡 , 陈然 , 许汉平 , 蔡杰 , 贺兰菲 , 徐昊天 , 李吕满 , 周英博 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 李智威 , 马莉 , 乔诗慧 , 熊一 , 张赵阳 , 舒思睿
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/0442 , G06N5/01
Abstract: 一种输电线路工程数字化施工方案自动生成方法，方法先对输电线路工程数字化施工方案进行分解，构建输电线路工程数字化施工方案的自动生成模型，该自动生成模型包括状态空间、动作空间、智能体、奖励函数，智能体包括策略网络和价值网络，策略网络用于输出动作概率分布，价值网络用于输出状态价值，奖励函数包括效率奖励、质量奖励、安全惩罚；再利用PPO算法对智能体进行训练，通过最小化损失函数以优化策略网络的参数；然后基于训练后的自动生成模型得到最优的输电线路工程数字化施工方案。本发明将深度强化学习与输电线路工程数字化施工方案自动生成相结合，所得最优方案能够提升施工效率、提高工程质量和确保施工安全。
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公开(公告)号：CN119516099A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411423873.3
申请日：2024-10-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 周蠡 , 陈然 , 刘万方 , 张洪 , 许汉平 , 蔡杰 , 贺兰菲 , 徐昊天 , 李吕满 , 周英博 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 李智威 , 马莉 , 乔诗慧 , 熊一 , 张赵阳 , 舒思睿
Abstract: 一种输电线路施工设备三维模型自动生成方法，方法先基于SSD网络模型对待检测图像进行目标检测并生成候选框，然后利用非极大值抑制法对候选框进行筛选，获得待重构图像，再分别利用SURF算法、AKAZE算法对任意两张待重构图像进行特征点提取与匹配，获取第一特征点匹配集、第二特征点匹配集，最后基于第一特征点匹配集、第二特征点匹配集进行输电线路施工设备的三维重建，生成输电线路施工设备的三维模型。本发明在利用SURF算法提取主要特征点的基础上，还利用AKAZE算法对边缘特征点进行提取，使所提取的特征点更全面，进而提高后续三维模型重建精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119514844A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411398405.5
申请日：2024-10-09
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 周明 , 马莉 , 张童彦 , 武强 , 周蠡 , 蔡杰 , 王枫 , 张洪 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 李吕满 , 陈然 , 张赵阳 , 贺兰菲 , 徐昊天 , 舒思睿 , 周英博 , 熊一
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度学习的输变电工程进度识别与分析方法及系统，方法首先采集并预处理输变电现场多媒体数据，构建工程进度数据集，然后利用平面图与进度数据集训练深度学习模型，接着将新进度数据输入模型识别当前工程状态，并对比计划进度，分析偏差，最后基于模型与关键影响因素进行综合趋势预测；本设计在应用中，通过融合了多种模块的递归变压器融合网络模型以及多种差异数据获取关键因素，并结合不同电压的差异实现综合趋势分析，使其能够有效从多种数据源中提取深层次特征，实现了对工程进度的高精度识别，与传统的人工检查和记录方式相比，大幅提高了识别效率和准确性，减少了人为因素的干扰，确保了进度识别的实时性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119106529A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411030298.0
申请日：2024-07-30
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北科能电力电子有限公司
Inventor： 陈然 , 刘万方 , 周蠡 , 张洪 , 许汉平 , 蔡杰 , 贺兰菲 , 徐昊天 , 李吕满 , 周英博 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 李智威 , 马莉 , 乔诗慧 , 熊一 , 张赵阳 , 舒思睿 , 王晓青 , 雷蕾
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06N7/01 , G06N3/126 , G06N5/04 , G06F113/04 , G06F111/08 , G06F111/06
Abstract: 一种基于改进IDEF的输电线路设备数字孪生模型构建方法及系统，方法首先对输电线路的施工阶段进行划分并建立子系统，然后在相邻数据节点之间添加中间节点，并设置数据交换触发机制，再基于卡尔曼滤波融合方法进行数据融合，接着采用IDEF0、IDEF3、IDEF5、模块化IDEF1X，并集成子系统，共同构建数字孪生综合模型，最后进行仿真模拟，并基于欧氏距离，判断是否更新参数；本发明针对性考虑了输电线路设备施工中的不同阶段，兼顾了多角度系统建模，并通过中间节点降低了数据通信的复杂程度，提升传输效率，同时提出模块化的IDEF1X信息建模方法，提升模型的稳定性，并基于欧式距离判断是否更新参数，直观且准确的完成数字孪生演化，使得本模型具有较高的可靠性与准确性。
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公开(公告)号：CN119106516A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411030292.3
申请日：2024-07-30
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司 , 国网湖北省电力有限公司荆州供电公司
Inventor： 李吕满 , 余宏桥 , 郑毅 , 周英博 , 陈闻 , 刘青 , 陈泉霖 , 郑伟 , 秦雨胧 , 张伦 , 邱永安 , 陈航 , 盛根林 , 杨杰 , 贺兰菲 , 孙竹 , 许汉平 , 童雅芳 , 陈然 , 柯方超 , 高晓晶 , 周蠡 , 蔡杰 , 段志强 , 李智威 , 熊川羽 , 马莉 , 孙利平 , 廖晓红 , 赵爽 , 程钊 , 张赵阳 , 王巍 , 熊一
IPC: G06F30/18 , G06F16/29 , G06F113/04
Abstract: 一种分布式光伏发电站的网络布局方法及系统，首先基于日照与太阳能辐射，筛选出备选地，并考量气候对性能的影响，确定适宜气候条件的地点；接着评估土地利用现状，确定适合光伏建设的地块；然后分析地形地貌，规划设备安装；再根据装机需求结合土地条件，确定电站装机数据；随后评估接纳能力，调整装机容量并确认接入点；再将相似的电站划为集群进行协调；最后规划输电线路，完成布局；本发明通过收集分析客观环境条件并与实际需求相结合，最终筛选确认布局方式，在此过程中减少人工干预，以提高效率，同时通过选址定位优化光伏组件的布局方式，且充分考虑阴影、日照、土地、安装等因素，以实现最大化的能量收集，全面考虑了布局建设时的需求。
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公开(公告)号：CN117449358B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311165604.7
申请日：2023-09-11
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司
Inventor： 周英博 , 张洪 , 李靖 , 陈航 , 李吕满 , 孙竹 , 乔诗慧 , 陈然 , 柯方超 , 全江涛 , 余宏桥 , 周蠡 , 蔡杰 , 高晓晶 , 殷建刚 , 段志强 , 李智威 , 熊川羽 , 马莉 , 孙利平 , 廖晓红 , 赵爽 , 程钊 , 张赵阳 , 王巍 , 熊一
Abstract: 一种撞击作用下输电杆塔基础稳定性评估的试验装置及方法，装置中输电杆塔基础通过地脚螺栓与输电杆塔连接，导向筒通过输送管与氮气瓶连通，撞击杆设置在导向筒内，撞击杆的冲击弹头通过连接杆与可调节支架连接，可调节支架外壁套装有橡胶密封壳，导向筒端部滑动铰接在导轨上，导向筒与可伸缩竖向支撑杆顶部铰接，导向筒与可伸缩横向支撑杆铰接；输电杆塔基础侧面、角部位置分别设置有倾角传感器、位移传感器，地脚螺栓侧表面张贴有应变片，土体表面设置有三维激光扫描仪。本发明不仅能准确评估撞击作用对输电杆塔基础稳定性的影响程度，而且使得试验更加贴近真实撞击场景，能更加全面了解撞击作用下输电杆塔基础的损伤机理。
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公开(公告)号：CN118351329A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410271215.0
申请日：2024-03-11
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司 , 湖北华中电力科技开发有限责任公司
Inventor： 贺兰菲 , 刘万方 , 陈然 , 周蠡 , 蔡杰 , 徐昊天 , 李吕满 , 周英博 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 李智威 , 马莉 , 乔诗慧 , 熊一 , 张赵阳 , 舒思睿 , 徐桂彬
IPC: G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 一种基于U‑Dense‑Net网络模型的输电项目现场进度识别方法，该方法先采集输电项目现场图像，对图像进行图像标注，构建训练集；将训练集输入U‑Dense‑Net网络模型进行目标检测，U‑Dense‑Net网络模型利用UNet网络对输入的图像进行分割，然后将图像分割结果输入DenseNet网络中进行目标识别，基于识别结果计算损失函数，最小化损失函数以优化U‑Dense‑Net网络模型的参数，最终得到训练好的U‑Dense‑Net网络模型；将待识别图像输入训练好的U‑Dense‑Net网络模型中完成输电项目现场进度识别。本发明将UNet网络与DenseNet网络结合，利用DenseNet网络密集连接的特点提高模型的识别效率与精度。
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