基于锌空气电池的电源系统控制系统及方法

    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

    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。

    一种利用变电站视频图像的变电站缺陷问题检测方法

    公开(公告)号:CN111402223B

    公开(公告)日:2021-01-26

    申请号:CN202010169081.3

    申请日:2020-03-12

    Inventor: 张可

    Abstract: 本发明涉及一种利用变电站视频图像的变电站缺陷问题检测方法,与现有技术相比解决了难以满足变电站突发问题监控的缺陷。本发明包括以下步骤:视频图像的获取;缺陷问题检测网络的构建;缺陷问题检测网络的训练;待检测视频图像的获取;变电站缺陷问题的检测。本发明针对变电站突发缺陷的特点,利用视频图像集进行自主学习,以最大化视频图像之间的区别,从而能够主动发现新出现在视频图像中的突发缺陷问题。

    一种开放式的电力AI应用平台
    76.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111881885A

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN202010824215.0

    申请日:2020-08-17

    Abstract: 本发明公开的属于电力应用平台技术领域,具体为一种开放式的电力AI应用平台,包括硬件资源层、操作系统层、算法层、用户层、算法接入层、数据库层、通信层和管理层,所述硬件资源层、所述操作系统层、所述算法层、所述用户层、所述算法接入层、所述数据库层、所述通信层和所述管理层之间电性串联,该种开放式的电力AI应用平台,集成了多个厂家、多种神经网络框架、多种算法模型的输电类、变电类、作业行为类等电力人工智能算法,支持算法厂家迭代更新,可对算法进行验证并给出科学评价结果,同时支撑多用户在线使用和下载本平台的算法,满足用户对输电、变电、作业行为等多类算法使用、检测、验证的需求。

    基于全站业务数据的变电站智能运检管控系统及方法

    公开(公告)号:CN109066971A

    公开(公告)日:2018-12-21

    申请号:CN201810831461.1

    申请日:2018-07-26

    CPC classification number: H02J13/0017

    Abstract: 本发明公开了基于全站业务数据的变电站智能运检管控系统,包括:接入层,用于接收业务模块传输的业务数据;数据层,用于对接入层接收的业务数据进行预处理;平台层,用于对业务模块进行管理控制形成管控信息;业务层,用于接收数据层传输的预处理数据和平台层的管控数据并对其进行分析,产生预警和决策信息。本发明还提出一种基于全站业务数据的变电站智能运检管控方法,包括以下步骤:接收业务模块传输的业务数据;对接收的业务数据进行预处理;对业务模块进行管理控制形成管控信息;接收预处理数据和管控信息并对其进行分析,产生预警和决策信息。本发明提升了变电站运检工作的质量和效率。

    基于波形识别技术的防人身触电断路器控制方法及系统

    公开(公告)号:CN107276029A

    公开(公告)日:2017-10-20

    申请号:CN201710471249.4

    申请日:2017-06-20

    CPC classification number: H02H5/12 H02H3/34

    Abstract: 本发明公开了基于波形识别技术的防人身触电断路器控制方法,包括以下步骤:设置在电力线路上的检测元件采集电力线路的剩余电流并发送出去;中央处理元件采用全波加半波逐点交叉比较的电击波形识别方法对剩余电流进行处理并输出控制指令;设置在电力线路上的执行元件接收控制指令实现电力线路的闭合或切断。本发明还提供一种基于波形识别技术的防人身触电的断路器控制系统,本发明采用交叉比较的方法的波形识别技术,对故障剩余电流进行分析,达到识别电击波形的目标,具备在剩余电流阈值内的缓变剩余电流不误动以及检测到电击波形剩余电流时及时跳闸的功能,大大提高了投运率和保障了人身安全,保证了供电的稳定性。

    一种基于容器化管理的电力AI训练平台

    公开(公告)号:CN212541377U

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202021707910.0

    申请日:2020-08-17

    Abstract: 本实用新型公开的属于人工智能技术领域,具体为一种基于容器化管理的电力AI训练平台,包括硬件资源层、操作系统层、通信层、数据库层、算法层和任务层,所述硬件资源层包含GPU资源池和存储资源池,所述通信层采用RabbitMQ多语言通信,该种基于容器化管理的电力AI训练平台,以容器化技术为基础,通过Web界面访问的方式,实现了电力AI训练平台的定制化,平台可以满足多种业务场景的需求,利用强大的硬件资源配置实现了电力场景下算法的快速训练及应用部署,能够直观显示模型优化过程及性能指标,有效管理算法模型,具备迭代训练触发机制,能够做到快速迭代模型,支撑现场算法的动态更新。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

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