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公开(公告)号：CN119250578B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411745569.0
申请日：2024-12-02
Applicant: 四川电力设计咨询有限责任公司
Abstract: 本发明涉及电网区域灾害评估技术领域，尤其涉及一种基于多源数据的电网区域地质灾害风险评估方法、设备及存储介质。该方法包括：获取待测电网区域的多源数据集，构建待测电网区域的地质灾害栅格网络，并提取地质灾害栅格网络内每种地质灾害对应的评价因子；利用皮尔逊相关系数筛选关键评价因子，建立评价因子库；通过CRITIC权重法和独立性权系数法确定各评价因子权重，构建地质灾害易发性模型；根据地质灾害易发性模型，基于待测电网区域输电线路走廊区域特性，评估待测电网区域的地质灾害易发风险；绘制待测电网区域的地质灾害风险分布图，为电网的规划、建设和维护提供科学依据，提高灾害风险评估的科学性和应用价值。
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公开(公告)号：CN109667257A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201910154600.6
申请日：2019-03-01
Applicant: 四川电力设计咨询有限责任公司
IPC: E02D1/00
CPC classification number: E02D1/00
Abstract: 本发明公开了一种便携式动力触探测试仪，包括探测头、探杆、测量杆、锤座、重锤以及标尺杆，所述探测头固定设置在探杆的下方，测量杆下端与探杆的上端固定连接，锤座固定设置在测量杆的上端，且锤座的顶部设置有导向杆，导向杆与重锤滑动配合；探杆和测量杆均为空心杆，标尺杆位于探杆内部，且标尺杆的下端与探测头相连，上端延伸至测量杆内，测量杆的侧壁设置有观察窗。还公开了一种测试方法，包括：将探测头对准需要测试的位置，且测试仪保持竖直；提升重锤至设定的高度，然后松手，重锤将探测头打入土壤中；重复上述步骤，探测头每下移10cm时，记录重锤的总击打次数；探测头贯入深度达到要求时将测试仪拔出。本测试仪体积小，重量轻，携带方便。
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公开(公告)号：CN105928478A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610541544.8
申请日：2016-07-11
Applicant: 四川电力设计咨询有限责任公司
IPC: G01B21/08
CPC classification number: G01B21/08
Abstract: 本发明公开了一种拟建架空输电线路覆冰监测方法，包括以下步骤：A、获取风速V风(m/s)、模拟导线覆冰后的重量读数T1(g)﹢T2(g)、模拟导线长度L导线(m)、模拟导线直径d导线(mm)、模拟导线单位长度重量g导线(g/m)、模拟导线离地高度h导线(m)、模拟导线实际覆冰厚度r冰(mm)和风向与模拟导线间的水平夹角θ(°)；B、通过公式联立，计算得出模拟导线上的实际覆冰重量G冰(g)；C、模拟导线上的标准冰厚B0(mm)为：能精确测出拟建架空输电线路模拟导线上的标准冰厚，能为输电线路设计提供合理准确的冰区量级及其它设计气象条件。
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公开(公告)号：CN117947806A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410292888.4
申请日：2024-03-14
Applicant: 四川电力设计咨询有限责任公司
Abstract: 本发明涉及输电线路基础设计领域，具体为一种组合微型桩基础及设计方法。包括土层以及设置在土层下方的基岩层，所述土层内设置有桩孔，所述桩孔内设置有圆柱桩，所述圆柱桩的内部设置有钢筋笼，所述基岩层内沿圆柱桩的轴线的周向设置有多个锚杆孔，多个所述锚杆孔彼此相交形成锚孔，所述锚孔内设置有锚杆桩，锚杆桩内设置有纵筋，多个所述纵筋通过至少两个箍筋相连。本发明，通过在基岩层内设置多个锚杆孔，锚杆孔彼此相连形成锚孔，在锚孔内设置纵筋、箍筋和锚杆桩，其抗剪能力强，能抵抗较大的水平荷载，土层内的圆柱桩尺寸较小，也不需要嵌固在下部基岩中，大大降低了施工难度、提高了施工效率、减少了土石方开挖量、降低了基础成本。
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公开(公告)号：CN115062860A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210789172.6
申请日：2022-07-06
Applicant: 四川电力设计咨询有限责任公司
Abstract: 本发明属于气象地理信息技术领域，其公开了一种基于多源数据的区域覆冰厚度分布估算方法，能够实现对输电线路区域冬季覆冰厚度的时空分布估算，解决现有覆冰预测模型存在的样本需求量大，覆冰预测结果时空不连续的问题。本发明包括：收集区域覆冰观测数据、数字高程模型DEM、CLDAS数据集；根据DEM提取区域地形因子并划分微地形类型；对覆冰监测数据进行数据清洗和地形特征匹配，建立覆冰样本数据集；对样本数据集建立时滞地理加权回归模型，求解模型参数；基于样本点模型参数建立待测区域的泰森多边形，获取CLDAS网格所在泰森多边形的模型参数建立高分辨率时滞地理加权回归模型；以CLDAS大气驱动产品为背景场，根据高分辨率时滞地理加权回归模型估算待测区域的覆冰厚度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115937631A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211594287.6
申请日：2022-12-13
Applicant: 四川电力设计咨询有限责任公司 , 国网四川省电力公司建设分公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V20/10
Abstract: 本发明属于地理测绘技术领域，提供了一种遥感图像地物识别的训练样本构建方法及识别方法，其泛化性能更好，识别准确度更高，能适应于实际工程应用，尤其是输电线路选线工程的需求。其样本构建方法，首先基于遥感图像，进行地物的类型和边界标注，并获得与遥感图像相对应的掩码图像；并基于DSM数据和DEM数据，获得与各遥感图像相对应的nDSM数据；然后，将nDSM数据作为额外波段附加到对应的遥感图像中，获得融合数据；最后，对融合数据和掩码图像进行裁剪，获得各类地物类型的训练样本。识别方法，则采用UCTransNet模型，并采用训练样本构建方法所构建的训练样本进行训练。
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公开(公告)号：CN114937126A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210530310.9
申请日：2022-05-16
Applicant: 四川电力设计咨询有限责任公司
Abstract: 本申请涉及电子地图数据处理技术领域，公开了一种量化网格地形的压平编辑方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：获取量化网格地形上需要进行编辑的多边形区域；对多边形区域内的三角瓦片进行划分，获得包含在多边形区域之内的第一地形瓦片和与多边形区域部分相交的第二地形瓦片；对第二地形瓦片进行划分，获得包含在多边形区域之内的相交多边形和位于多边形区域之外的相减多边形；对相交多边形和相减多边形进行三角剖分，获得相交多边形剖分形成的第三地形瓦片和相减多边形剖分形成的第四地形瓦片；对第一地形瓦片、第三地形瓦片和第四地形瓦片顶点的高程数据进行编辑。本申请解决了现有量化网格地图地形编辑效率低的问题。
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公开(公告)号：CN119250578A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411745569.0
申请日：2024-12-02
Applicant: 四川电力设计咨询有限责任公司
Abstract: 本发明涉及电网区域灾害评估技术领域，尤其涉及一种基于多源数据的电网区域地质灾害风险评估方法、设备及存储介质。该方法包括：获取待测电网区域的多源数据集，构建待测电网区域的地质灾害栅格网络，并提取地质灾害栅格网络内每种地质灾害对应的评价因子；利用皮尔逊相关系数筛选关键评价因子，建立评价因子库；通过CRITIC权重法和独立性权系数法确定各评价因子权重，构建地质灾害易发性模型；根据地质灾害易发性模型，基于待测电网区域输电线路走廊区域特性，评估待测电网区域的地质灾害易发风险；绘制待测电网区域的地质灾害风险分布图，为电网的规划、建设和维护提供科学依据，提高灾害风险评估的科学性和应用价值。
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公开(公告)号：CN116342962A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310407494.4
申请日：2023-04-17
Applicant: 四川电力设计咨询有限责任公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种电力架空线路易覆冰微地形的识别分类方法，包括以下步骤：步骤一、收集输电线路的气象数据；步骤二、基于大中尺度背景地形，根据微地形影响气象作用特征和微地形地貌，综合地形图高线识别法和三维网络地形图分析法，得出易覆冰微地形一级分类；步骤三、基于一级分类的基础上，进行易覆冰微地形二级分类；步骤四、根据识别要素，提出“常见易覆冰微地形分类及识别表”；步骤五、归纳形成九张易覆冰微地形辅助识别典型图。对确保输电线路工程建设的经济合理性与运行的安全可靠性发挥出重要指导作用，易覆冰微地形的分类及识别方法的及时应用取得了良好的经济效益和社会效益。
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公开(公告)号：CN119539478A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411591133.0
申请日：2024-11-08
Applicant: 四川电力设计咨询有限责任公司
IPC: G06Q10/0635 , G06F17/10 , G06N20/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种电力基础设施的地灾隐患实时检测方法，包括以下步骤：S1、获取地灾监测区域不同种类的监测数据；对任意一种监测数据单独构建单变量时序的初始时序数据；S2、根据每个数据元素与前置窗口平均值的差值构建残差序列；S3、求解出两个模型参数；S4、应用极值理论第二理论模型计算最新上、下限残差阈值以确定正常值范围；S5、计算最新数据的残差值；S6、对残差值进行异常判定。通过无监督学习分析每种监测类型的数据模式，并具备自适应能力实时调整检测模型，能够跟随数据波动趋势调整数据最新上限阈值，确保能够适应多种类型的监测数据。
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