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公开(公告)号：CN114859972B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210511115.1
申请日：2022-05-11
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 南昌大学 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 广州优飞信息科技有限公司 , 浙江大立科技股份有限公司 , 北京御航智能科技有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 国网江西省电力有限公司超高压分公司
Inventor： 李帆 , 徐波 , 廖昊爽 , 邱志斌 , 彭亮 , 胡成博 , 张贵峰 , 曹凤香 , 芦竹茂 , 杨祎 , 路永玲 , 熊勇良 , 陈红强 , 高小伟 , 谭启昀 , 张巍 , 张志强
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统及方法，该系统包括地面巡检机器人、空中无人机、巡检主机和服务器，地面巡检机器人和空中无人机分别与巡检主机通讯连接，地面巡检机器人和空中无人机分别与服务器通讯连接。通过巡检主机对地面巡检机器人和空中无人机所收集到的数据处理，空中无人机与地面巡检机器人配合实现立体巡检，不存在巡检死角；同时，空中无人机又可以从空中协助地面巡检机器人适应各种复杂地形，跨越障碍物并自动寻找最短路径，无需人工大范围巡检，也无需人工操控地面巡检机器人巡检，极大的提升巡检效率，保证电网的稳定运行的效果。
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公开(公告)号：CN114067368A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202210046866.0
申请日：2022-01-17
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学 , 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积特征的电网危害鸟种分类识别方法，首先针对电网巡检拍摄的鸟种图像，构建电网危害鸟种图像数据集，基于前馈去噪卷积神经网络对鸟种图像进行去噪预处理；搭建卷积神经网络DarkNet‑53模型，采用大规模开放数据集进行预训练，利用预处理后的鸟种图像训练集重新训练，并采用卷积神经网络可视化工具Grad‑CAM算法生成不同特征提取层的热力图，提取最佳特征图中的鸟种图像深度卷积特征；构建基于纠错输出编码支持向量机的鸟种分类识别模型，采用鸟种图像的深度卷积特征进行训练和测试，实现对危害鸟种的分类识别。本发明可用于电网涉鸟故障的差异化防治，有助于电网巡检人员准确识别鸟类。
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公开(公告)号：CN114859972A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210511115.1
申请日：2022-05-11
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 南昌大学 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 广州优飞信息科技有限公司 , 浙江大立科技股份有限公司 , 北京御航智能科技有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 国网江西省电力有限公司超高压分公司
Inventor： 李帆 , 徐波 , 廖昊爽 , 邱志斌 , 彭亮 , 胡成博 , 张贵峰 , 曹凤香 , 芦竹茂 , 杨祎 , 路永玲 , 熊勇良 , 陈红强 , 高小伟 , 谭启昀 , 张巍 , 张志强
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统及方法，该系统包括地面巡检机器人、空中无人机、巡检主机和服务器，地面巡检机器人和空中无人机分别与巡检主机通讯连接，地面巡检机器人和空中无人机分别与服务器通讯连接。通过巡检主机对地面巡检机器人和空中无人机所收集到的数据处理，空中无人机与地面巡检机器人配合实现立体巡检，不存在巡检死角；同时，空中无人机又可以从空中协助地面巡检机器人适应各种复杂地形，跨越障碍物并自动寻找最短路径，无需人工大范围巡检，也无需人工操控地面巡检机器人巡检，极大的提升巡检效率，保证电网的稳定运行的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111694009A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010378957.5
申请日：2020-05-07
Applicant: 南昌大学
IPC: G01S17/46
Abstract: 本发明定位方法，属于定位领域。通过扫描仪，获取特定区域中各单元格的第一数据；扫描仪根据第一数据，确定机器人在特定区域中的全局位置；通过第一激光雷达，获取第一激光雷达所处全局位置中单元格的第二数据；通过第二激光雷达，获取第二激光雷达所处全局位置中单元格的第三数据；将第二数据与第一数据进行匹配、以及第三数据与第一数据进行匹配，确定机器人在全局位置中的具体位置。本发明利用3D扫描仪构建全局地图，实现机器人在变电站周围大范围内的全局定位，给出电力巡检机器人的全局位置，对机器人进行初步定位；再利用双激光雷达实现机器人局部精准定位，能够实现机器人在变电站大范围的精准定位，防止因存在盲区而产生定位丢失的问题。
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公开(公告)号：CN104682800A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510050912.4
申请日：2015-02-02
Applicant: 南昌大学
IPC: H02P9/36
CPC classification number: H02P9/36
Abstract: 一种实现同步发电机复励特性的齿谐波线圈匝数确定方法，包括步骤：根据发电机的额定数据及性能指标等设计要求，确定励磁绕组匝数；按照单匝齿谐波线圈感应电动势最大的原则，选择合适的齿谐波绕组节距，确定每极齿谐波线圈个数n；以保持端电压恒定为目标，确定从空载到额定负载n个不同工况的励磁电流；计算从空载到额定负载n个不同工况时每极下每个齿谐波线圈的单匝感应电动势；根据齿谐波励磁系统等效电路，以及空载到额定负载n个不同工况下保持发电机端电压恒定所需的励磁电流，建立求解模型，计算每极下每个齿谐波线圈匝数。本发明具有物理概念清楚，计算简单等优点，以及很强的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN111694009B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202010378957.5
申请日：2020-05-07
Applicant: 南昌大学
IPC: G01S17/46
Abstract: 本发明定位方法，属于定位领域。通过扫描仪，获取特定区域中各单元格的第一数据；扫描仪根据第一数据，确定机器人在特定区域中的全局位置；通过第一激光雷达，获取第一激光雷达所处全局位置中单元格的第二数据；通过第二激光雷达，获取第二激光雷达所处全局位置中单元格的第三数据；将第二数据与第一数据进行匹配、以及第三数据与第一数据进行匹配，确定机器人在全局位置中的具体位置。本发明利用3D扫描仪构建全局地图，实现机器人在变电站周围大范围内的全局定位，给出电力巡检机器人的全局位置，对机器人进行初步定位；再利用双激光雷达实现机器人局部精准定位，能够实现机器人在变电站大范围的精准定位，防止因存在盲区而产生定位丢失的问题。
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公开(公告)号：CN114067368B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210046866.0
申请日：2022-01-17
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学 , 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积特征的电网危害鸟种分类识别方法，首先针对电网巡检拍摄的鸟种图像，构建电网危害鸟种图像数据集，基于前馈去噪卷积神经网络对鸟种图像进行去噪预处理；搭建卷积神经网络DarkNet‑53模型，采用大规模开放数据集进行预训练，利用预处理后的鸟种图像训练集重新训练，并采用卷积神经网络可视化工具Grad‑CAM算法生成不同特征提取层的热力图，提取最佳特征图中的鸟种图像深度卷积特征；构建基于纠错输出编码支持向量机的鸟种分类识别模型，采用鸟种图像的深度卷积特征进行训练和测试，实现对危害鸟种的分类识别。本发明可用于电网涉鸟故障的差异化防治，有助于电网巡检人员准确识别鸟类。
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公开(公告)号：CN104682800B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201510050912.4
申请日：2015-02-02
Applicant: 南昌大学
IPC: H02P9/36
Abstract: 一种实现同步发电机复励特性的齿谐波线圈匝数确定方法，包括步骤：根据发电机的额定数据及性能指标等设计要求，确定励磁绕组匝数；按照单匝齿谐波线圈感应电动势最大的原则，选择合适的齿谐波绕组节距，确定每极齿谐波线圈个数n；以保持端电压恒定为目标，确定从空载到额定负载n个不同工况的励磁电流；计算从空载到额定负载n个不同工况时每极下每个齿谐波线圈的单匝感应电动势；根据齿谐波励磁系统等效电路，以及空载到额定负载n个不同工况下保持发电机端电压恒定所需的励磁电流，建立求解模型，计算每极下每个齿谐波线圈匝数。本发明具有物理概念清楚，计算简单等优点，以及很强的实际应用价值。
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