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公开(公告)号：CN119540083A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411395572.4
申请日：2024-10-08
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长电新能有限责任公司 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
Abstract: 本发明涉及基于去亮光噪音算法和显著特征提取的热斑快速检测方法，获取光伏发电站中光伏组件的图像，构建数据集D1；使用中值滤波算法对图像进行平滑处理；将平滑处理后的数据集D1图像中的RGB颜色模式转换为HSL模式，利用光照无关特征，去除数据集D1图像中的亮光影响，得到无亮光的光伏组件图像；使用显著特性提取算法，从无亮光的光伏组件图像中提取显著性种子区域；根据热斑特征，从所述显著性种子区域中筛选、分割出热斑区域，发布热斑检测结果。本发明能消除光伏组件图像中受强太阳光照射的亮光影响，提高光伏组件检测的准确性，代替人工检测，能提高热斑检测效率；不需要对现有的热斑检测设备进行升级，能基于图像实现热斑的准确、快速检测。
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公开(公告)号：CN119169248A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411167901.X
申请日：2024-08-23
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长电新能有限责任公司 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
IPC: G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于显著性分析和深度学习技术的光伏电站刀闸位置识别方法，属于光伏电站数字分析技术领域；该方法通过摄像机获取光伏电站刀闸的历史与当前图像，利用显著性特征提取算法分析并分割出含有刀闸的显著性区域，随后采用深度学习算法，如YOLO‑V5，对历史图像中的刀闸位置进行训练，最后运用训练好的模型对当前图像中的刀闸位置进行快速识别；本发明利用视觉显著性区域的仿生学的快速定位目标区域能力，协助深度学习算法快速地完成光伏电站刀闸位置的识别工作，使得光伏电站刀闸位置智能识别工作更具备实效性和可靠性，有效提高了光伏电站刀闸位置识别的准确性和效率，确保了光伏发电站的安全生产和运维，具有重要的实践应用价值和推广前景。
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公开(公告)号：CN119831385A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411410329.5
申请日：2024-10-10
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长电新能有限责任公司 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N20/00 , H02J3/00
Abstract: 本发明属于光伏电站评估技术领域，特别涉及一种基于机器学习的光伏电站考核、预警方法。本发明为一种基于机器学习的光伏电站考核、预警方法，对光伏发电站的单机信息、升压站信息和气象环境信息进行归一化处理后得到数据集，将数据集中的训练集输入LSTM神经网络中进行训练，测试集输入到训练好的LSTM神经网络中，获取光伏发电站的短期功率预测结果，并运用预测结果计算从电网入网考核标准中提炼出的各项考核指标数值，将考核指标与设定的预警阈值进行对比，直至考核指标小于等于设定的预警阈值。本发明的光伏发电的入网考核能灵活调整指标计算方法和参数，并提供明确的考核指标和方法。
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公开(公告)号：CN119251810A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411212752.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长电新能有限责任公司 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于模糊识别的光伏电站隔离开关分合闸位置的二次确认方法，它包括如下步骤：步骤1：利用高精度摄像机拍摄光伏电站隔离开关，获取其开合位置三种状态的图像；步骤2：利用标注法对图像中光伏电站隔离开关的开合位置的三种状态目标区域进行标注，构建三种光伏电站隔离开关状态的模糊函数和模糊集；步骤3：使用模糊识别中的聚类算法对当前的光伏电站隔离开关图像和进行标注过的三种状态图像进行模糊聚类运算；步骤4：按照就近原则识别当前图像中的隔离开关开合位置，完成光伏电站隔离开关分合闸位置的二次确认工作；本发明有效地解决了光伏电站隔离开关分合闸位置的二次确认问题。
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公开(公告)号：CN119310395A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411424600.0
申请日：2024-10-12
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长电新能有限责任公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 一种基于杆塔故障入地电流暂态特征的新能源架空集电线路接地故障定位方法，属于电力系统控制保护领域。其中，所述方法包括：首先，获取故障线路所有杆塔的故障入地电流录波数据，然后初步筛选出含有高频特征分量的采样数据；接着，利用小波包分解得到能量谱，选出疑似故障杆塔；之后，在疑似故障杆塔范围内，对得到的故障入地电流采样数据进行经验模态分解，求得各疑似故障杆塔的入地故障电流的模态分量及暂态能量，并将其与设定的故障暂态能量阈值进行对比，准确筛选出故障杆塔，从而实现故障的杆塔级精准定位。采用前述的方法几乎不受过渡电阻、杆塔档距以及故障距离的影响，去噪能力强，测距结果可靠性高，能够准确识别故障发生的具体杆塔。
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公开(公告)号：CN113885452A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111164714.2
申请日：2021-09-30
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种作业现场安全交底闭环控制系统及方法，包括数据采集系统，数据采集系统包括现地图像监控系统、移动数据采集站和生物状态采集装置；数据采集系统与服务器以及数据库通讯连接；服务器通过通讯系统与数据接收系统通讯连接。该发明解决了现有技术中在进行技术交底时存在的管理混乱，交底效果较差，缺乏评判监管手段，容易造成安全隐患的问题，具有自动化程度高，交底数据管理有序，避免数据错误和混乱；交底效果较好，具有良好的评判极致和监管手段，可以有效保证交底到位的特点。
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