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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118562681A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410926676.7
申请日：2024-07-11
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
Inventor： 毛强 , 呙锴 , 李萌 , 程晓辉 , 张江伟 , 项鹏飞 , 吴冇 , 周全 , 郑武略 , 王剑坤 , 李成 , 王立平 , 孙萌 , 李士杰 , 余昊文 , 陈浩 , 邓诗聪 , 向开锐 , 柳宜涛 , 申余彪
Abstract: 蜡样芽孢杆菌GZ‑11‑1及固化花岗岩残积土的方法。本申请属于地基加固技术领域，具体涉及一种蜡样芽孢杆菌（Bacillus cereus）GZ‑11‑1，其已于2024年6月7日保藏于中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心，保藏编号为CGMCC No.30879，地址：北京市朝阳区北辰西路1号院3号，中国科学院微生物研究所。本申请通过分离源自花岗岩残积土中且产脲酶的微生物，利用其加固花岗岩残积土的方法。更适合于花岗岩残积土加固处理，且对环境影响微小。采用本申请的方法对花岗岩残积土进行灌注，使之形成单轴抗压强度较高的固化花岗岩残积土。该方法能够快速、高效地将松散的沙粒粘在一起，从而提高地基沙土的强度。
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公开(公告)号：CN118562681B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202410926676.7
申请日：2024-07-11
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
Inventor： 毛强 , 呙锴 , 李萌 , 程晓辉 , 张江伟 , 项鹏飞 , 吴冇 , 周全 , 郑武略 , 王剑坤 , 李成 , 王立平 , 孙萌 , 李士杰 , 余昊文 , 陈浩 , 邓诗聪 , 向开锐 , 柳宜涛 , 申余彪
Abstract: 蜡样芽孢杆菌GZ‑11‑1及固化花岗岩残积土的方法。本申请属于地基加固技术领域，具体涉及一种蜡样芽孢杆菌（Bacillus cereus）GZ‑11‑1，其已于2024年6月7日保藏于中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心，保藏编号为CGMCC No.30879，地址：北京市朝阳区北辰西路1号院3号，中国科学院微生物研究所。本申请通过分离源自花岗岩残积土中且产脲酶的微生物，利用其加固花岗岩残积土的方法。更适合于花岗岩残积土加固处理，且对环境影响微小。采用本申请的方法对花岗岩残积土进行灌注，使之形成单轴抗压强度较高的固化花岗岩残积土。该方法能够快速、高效地将松散的沙粒粘在一起，从而提高地基沙土的强度。
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公开(公告)号：CN118498418A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410782662.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
Abstract: 本申请涉及一种用于边坡地段的桩基结构，边坡具有坡面和坡顶，坡面设于坡顶的一侧，用于边坡地段的桩基结构包括基柱、基座以及第一锚索，基柱的一端用于设置于坡顶，基柱的另一端与基座连接，第一锚索穿设于边坡并具有相对的第一端和第二端，第一端凸出于坡顶并与基座连接，第二端凸出于坡顶并与基座连接，第二端位于第一端远离坡面的一侧，第一锚索与基座围设以形成包围空间，基柱设于包围空间内。与传统技术相比，上述用于边坡地段的桩基结构，能够有效避免滑坡现象对输电杆塔等建筑物造成损毁的现象，从而避免财产损失。
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公开(公告)号：CN116930682A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310909395.6
申请日：2023-07-21
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G01R31/08 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种基于BiLSTM网络的高压输电系统故障诊断方法及系统，通过构建高压输电系统故障诊断模型，用于对高压输电系统故障进行实时诊断，以准确、快速地判断出故障类型。其中，高压输电系统故障诊断模型通过对根据不同的录波通道，对不同类型的故障数据贴标签处理并建立故障数据集，选取80％故障数据集中的数据作为训练集，选取20％作为测试集，建立基于BiLSTM网络的故障诊断模型；选取训练集数据进行模型训练，经测试集测试模型的可行性和准确性后，获得优化后的高压输电系统故障诊断模型，本发明基于实际故障数据快速、准确诊断各种电力系统故障，具有较强的工程实用性和先进性，对高压直流输电系统的安全、稳定运行具有重大意义。
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公开(公告)号：CN116821771A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310875843.5
申请日：2023-07-17
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于ISTOA‑CNN的HVDC系统故障诊断方法及系统，引入改进乌燕鸥优化算法对所述CNN模型进行参数智能寻优，获得优化后的ISTOA‑CNN模型；通过训练集对所述ISTOA‑CNN模型进行训练，通过测试集对所述ISTOA‑CNN模型进行测试直至达到预设故障识别精度，获得最终基于IHBA‑TCN的HVDC系统故障诊断模型，用于对高压直流输电系统进行故障诊断，从而解决CNN模型参数选择误差对分类效果有较大影响的问题。本发明引入了改进乌燕鸥优化算法对CNN进行参数智能寻优，来提升CNN对HVDC系统的故障辨识准确率；引入ISTOA对CNN进行参数智能寻优，从而减少CNN参数选择存在误差从而影响CNN分类精度的问题，有效提高了HVDC系统各类故障诊断的准确率。
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