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公开(公告)号：CN119212057A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411176272.7
申请日：2024-08-26
Applicant: 上海勘测设计研究院有限公司 , 上海晟德瑞新能源科技有限公司
IPC: H04W52/18 , G01K13/00 , G01K1/024 , H04W52/52 , H01Q1/22 , H01Q15/24 , G06F18/15 , G06F18/2135 , G06F18/2321 , G06F18/23213 , G06N3/086 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及温度传感器射频天线的技术领域，特别是涉及一种温度传感器射频天线调整方法及系统，通过建立学习模型，根据射频天线的安装场景和射频温度传感器的极化特性，确定射频天线的结构，并根据需求调整射频天线的发射功率和天线增益，使得射频天线能够在不同的应用场景和需求下，自适应调整发射功率和极化方式，适用性更强。
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公开(公告)号：CN118364292B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410548395.2
申请日：2024-05-06
Applicant: 上海勘测设计研究院有限公司 , 上海晟德瑞新能源科技有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F113/06 , G06F119/06 , G06F119/02
Abstract: 本申请提供了一种海上风电集群短期风电功率预测方法、系统及终端，通过构建短期风电功率预测模型，并基于构建的模型根据各风电站的待预测时刻的历史短期时段内的风电数据，实现了预测各风电站在待预测时刻的风电功率。本申请通过构建的模型，对各风电站风电数据的多源信息表征进行了有机融合，并动态识别和提取了海上风电场集群的发电特征，能够以轻量化计算了解各风电站的运行环境，从而能够对各风电站短期未来的风电功率做出瞬时且精准的预测，效率高且可靠性强；进而可有效提升海上风电并网的可靠性、增加海上风电运行经济效益以及推动绿色能源的可持续发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118508303A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410633928.7
申请日：2024-05-21
Applicant: 上海勘测设计研究院有限公司 , 上海晟德瑞新能源科技有限公司
Abstract: 本申请涉及箱式变电站技术领域，特别涉及一种储升压一体仓、储能箱式电站及储升压一体仓的控制系统，其中，储升压一体仓包括：仓体内形成有多个腔室，每个腔室之间相互连通；每个腔室内设置有至少一个测温标签和至少一个湿度检测探头；每个腔室对应设置有散热装置和除湿装置；通讯器用于将温度数据和湿度数据发送至预设终端，其中，预设终端根据每个腔室的温度数据和湿度数据，控制每个腔室的散热装置和除湿装置，协调每个腔室之间的散热和/或除湿。由此，解决了相关技术中储能箱式电动的各个腔室之间是彼此独立的，无法协调散热和除湿导致电能被浪费、散热除湿效果不佳等问题。
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公开(公告)号：CN118261305A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410548256.X
申请日：2024-05-06
Applicant: 同济大学 , 上海勘测设计研究院有限公司 , 上海晟德瑞新能源科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F16/36 , G06F16/215 , G06N3/0464 , G06F18/2135 , G06F18/2134 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 本申请提供一种风电设备故障预测方法、系统、介质及终端，通过构建风电设备故障预测模型，并基于所述风电设备故障预测模型，根据获取到的风电设备的实时运行数据进行故障预测，并在预测到故障时发出预警信号。本发明基于多种数据源和多个模态融合的生成式人工智能技术，能够在多个方面提高风电设备故障预测的准确性和效率，降低了预测成本，避免了人工巡检耗时、预测成本高的缺陷，同时保证了风电设备预测的安全性。通过风电设备上的多种传感器采集到的运行数据集、以及不同风电检测装置采集到的监控数据集，从而提供更加全面的数据支持，通过多源数据融合，提高故障诊断的准确性和可靠性，降低了设备损坏的风险和维修成本。
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公开(公告)号：CN119362414A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411394388.8
申请日：2024-10-08
Applicant: 上海勘测设计研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/2131 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及功率预测技术领域，公开了风电功率预测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取预设区域风电场历史功率数据；基于历史功率数据对预设区域风电场进行聚类分析，得到多个特征风电场；基于多个特征风电场采用深度学习算法建立风电场功率预测模型；采用风电场功率预测模型对风电功率进行预测。本发明针对区域风电场进行功率预测，提高了风电功率预测的准确性，优化了电力系统的调度和运行，降低了电力系统运行成本，增强了模型的自适应性和环境适应性，解决了没有针对区域风电场功率预测以及预测精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN119493873A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202311039260.5
申请日：2023-08-17
Applicant: 上海勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F16/51 , G06F16/56 , G06F16/11 , G06V30/422 , G06V30/412 , G06V30/18 , G06V30/14 , G06V30/148 , G06V30/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供一种基于图像分割与图像处理的工程图纸归档方法及系统，包括：获取工程图纸图像；基于所述工程图纸图像进行预处理，以获取纯色图纸图像；通过语义分割模型对所述纯色图纸图像进行切分，得到所述纯色图纸图像的图像数据信息；所述图像数据信息包括图像背景、CAD图像部分、图像图签和手写字部分；基于所述图像数据信息进行特征提取，得到完整图像图签表格框图；基于所述图像图签表格框图进行文字识别，并根据识别的结果对工程图纸所关联的内容进行归档处理。本申请能够快速处理大量的图纸，并提取关键归档信息；在节省大量时间和劳动力的同时降低了人为错误的风险；以及在归档后，用户能够快速获取所需的信息，提高了协作和决策的效率。
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公开(公告)号：CN118364292A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410548395.2
申请日：2024-05-06
Applicant: 上海勘测设计研究院有限公司 , 上海晟德瑞新能源科技有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F113/06 , G06F119/06 , G06F119/02
Abstract: 本申请提供了一种海上风电集群短期风电功率预测方法、系统及终端，通过构建短期风电功率预测模型，并基于构建的模型根据各风电站的待预测时刻的历史短期时段内的风电数据，实现了预测各风电站在待预测时刻的风电功率。本申请通过构建的模型，对各风电站风电数据的多源信息表征进行了有机融合，并动态识别和提取了海上风电场集群的发电特征，能够以轻量化计算了解各风电站的运行环境，从而能够对各风电站短期未来的风电功率做出瞬时且精准的预测，效率高且可靠性强；进而可有效提升海上风电并网的可靠性、增加海上风电运行经济效益以及推动绿色能源的可持续发展。
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