一种基于智能断路器的低压台区线路故障定位系统

    公开(公告)号:CN110703042A

    公开(公告)日:2020-01-17

    申请号:CN201911018817.0

    申请日:2019-10-24

    Abstract: 本发明提供了一种基于智能断路器的低压台区线路故障定位系统,包括低压台区配电网络及监控中心;智能断路器遇电气故障时具有选择性,可自由设置脱扣时间,或选择不同脱扣时间;智能断路器用于当两个层级的智能断路器之间出现线路故障时,设置离故障点近的本级断路器优先脱扣分闸,并将故障信息发送至所述监控中心;监控中心用于通过智能配变终端TTU获取故障点信息,并发出指令控制故障点上、下级智能断路器分闸,同时,控制联络开关接通,对无故障区域供电,隔离故障区域。本发明能够实现国家电网公变台区配电线路故障定位,将台区故障点隔离,隔离区域外恢复供电,提升故障反应速度,将故障影响降到最低,设备合理投运,减少设备损耗。

    一种无线电力装置的低电力检查装置

    公开(公告)号:CN111026183B

    公开(公告)日:2020-12-01

    申请号:CN201911420129.7

    申请日:2019-12-31

    Abstract: 本发明涉及电力设备技术领域,具体为一种无线电力装置的低电力检查装置,包括检测器主体,检测器主体通过螺栓固定安装在下壳体上,且下壳体的上端通过螺栓固定安装有上壳体,上壳体的上端开设有放置槽。有益效果为:该装置易于携带,并且能够通过连接装置实现与各类外部墙体和安装架进行快速的固定,从而方便了安装和检修,提高了易用性,该装置能够对内部检测设备进行密封保护,避免了外部灰尘和水汽对内部设备的工作干扰,该装置能够通过加热装置和风扇对内部温度进行有效的控制,从而保障了内部设备处于适宜的工作环境中,该装置内部也具有良好的绝缘性能,能够有效的避免电力事故的发生。

    可靠性分析管理系统、方法、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN113792959A

    公开(公告)日:2021-12-14

    申请号:CN202110889509.6

    申请日:2021-08-04

    Abstract: 本发明涉及一种数据分析技术领域,是一种可靠性分析管理系统、方法、存储介质及电子设备,前者包括:数据获取单元;台账管理单元;运行事件管理单元,确定停电事件和不停电事件,并进行事件分析;指标管理单元,确定统计目标,对统计目标进行指标统计及指标分析;结果生成单元。本发明通过数据获取单元与现有电网系统进行联动完成各类业务运行基础数据的在线报送、存储、处理,接着依次通过台账管理单元、运行事件管理单元、指标管理单元自动完成业务运行基础数据多层次的管理、统计和分析,无需过多的人工干预,降低了对工作人员的能力要求,且处理功能丰富,为供电可靠性监管提供了稳定支持。

    可靠性分析管理系统、方法、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN113792959B

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202110889509.6

    申请日:2021-08-04

    Abstract: 本发明涉及一种数据分析技术领域,是一种可靠性分析管理系统、方法、存储介质及电子设备,前者包括:数据获取单元;台账管理单元;运行事件管理单元,确定停电事件和不停电事件,并进行事件分析;指标管理单元,确定统计目标,对统计目标进行指标统计及指标分析;结果生成单元。本发明通过数据获取单元与现有电网系统进行联动完成各类业务运行基础数据的在线报送、存储、处理,接着依次通过台账管理单元、运行事件管理单元、指标管理单元自动完成业务运行基础数据多层次的管理、统计和分析,无需过多的人工干预,降低了对工作人员的能力要求,且处理功能丰富,为供电可靠性监管提供了稳定支持。

    一种轻量化的无人机巡检目标识别方法

    公开(公告)号:CN118691994A

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410884397.9

    申请日:2024-07-03

    Abstract: 本发明公开了一种轻量化的无人机巡检目标识别方法,包括:样本图片的预处理,包括:去除图片的色彩信息,确保图片大小一致,扩张样本数据量;计算纹理特征向量与轮廓特征向量,并进行拼接从而得到样本图片对应的特征向量;标记样本图片的类型,并将样本图片对应的特征向量作为输入,类型作为结果输入至卷积神经网络中进行训练;当达到预设的训练条件时,对卷积神经网络与轮廓特征向量进行剪枝;对无人机巡检过程中采集到的实时图片,计算出剪枝后的实时图片对应的特征向量,并代入至剪枝后的卷积神经网络,从而预测其类型。本发明减少了神经网络的参数量和计算复杂度。在保持识别精度的前提下,使其能够在资源受限的边缘设备上高效运行。

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