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公开(公告)号：CN114217111B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202111560035.7
申请日：2021-12-20
Applicant: 南京南瑞国盾量子技术有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G01R15/18
Abstract: 本发明公开了一种增强电流互感器测量精度方法，在光放大压缩光源环境下测量磁场；其中，光放大压缩光源，包括：测量初始压缩光源，获得输入态的测量结果和原有概率分布；对输入态进行判定，确定输入态的测量结果的概率分布；基于高斯滤波函数，对输入态的测量结果进行信号后选择处理，获得基准概率分布函数；计算概率分布的均值和概率分布的方差，获得输入态经过低噪声放大后的信噪比。对于磁场的输入态，本发明采用光放大压缩光源测量磁场大小，进一步降低了噪声干扰，磁场变化测量更加精准，对应电流的变化测量也更加灵活准确。
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公开(公告)号：CN119295895B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411814814.9
申请日：2024-12-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N5/04
Abstract: 面向复杂电力视觉场景的多模态模型风格嵌入方法及系统，属于图像处理技术领域，解决如何增强视觉语言预训练模型的风格表达能力的问题；本发明利用扩散模型辅助多模态模型建立连续空间的领域级风格提示词，将扩散模型的知识迁移到多模态模型中，在面向复杂电力视觉场景时具有更丰富的风格表达和建模能力，可以描述更加细致的风格信息；本发明通过建立实例级风格特征提取模型，将实例级风格特征提取模型与领域级风格信息库的风格信息对齐，推理过程中针对单张图像输入，能够生成高效精确的风格提示词，适用于电力真实场景中的缺陷识别、目标检测等任务，有效增强下游任务中的视觉文本预训练模型的风格泛化性能。
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公开(公告)号：CN115333083B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210857249.9
申请日：2022-07-20
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国网安徽省电力有限公司
Inventor： 黄道友 , 仇茹嘉 , 苏鑫 , 康健 , 颜伟 , 潘丽珠 , 程石 , 李坚林 , 徐斌 , 王小明 , 倪静怡 , 张征凯 , 郑国强 , 高博 , 毛荀 , 杨艳 , 刘峣 , 江涛 , 储坤宝 , 夏兆俊 , 赵龙 , 王鑫
Abstract: 本发明公开计及对地电容并考虑线路长度估计的配电网线路参数辨识方法，包括以下步骤：1)获取电网的基础数据；2)构建配变多元非线性电压降落方程；3)构建计及对地电容并考虑线路长度估计的多元非线性电压降落方程；4)递推计算计及对地电容并考虑线路长度估计的多元非线性电压降落方程，得到配电网线路参数。本发明采用基于线度长度估计方法，改辨识R,X具体数值为辨识其线路长度，使得多解问题得到解决。并且因为城市电网电缆率高，对地电容不宜忽略，本方法考虑了对地电容，适用于电缆线路的参数估计。
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公开(公告)号：CN119295895A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411814814.9
申请日：2024-12-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N5/04
Abstract: 面向复杂电力视觉场景的多模态模型风格嵌入方法及系统，属于图像处理技术领域，解决如何增强视觉语言预训练模型的风格表达能力的问题；本发明利用扩散模型辅助多模态模型建立连续空间的领域级风格提示词，将扩散模型的知识迁移到多模态模型中，在面向复杂电力视觉场景时具有更丰富的风格表达和建模能力，可以描述更加细致的风格信息；本发明通过建立实例级风格特征提取模型，将实例级风格特征提取模型与领域级风格信息库的风格信息对齐，推理过程中针对单张图像输入，能够生成高效精确的风格提示词，适用于电力真实场景中的缺陷识别、目标检测等任务，有效增强下游任务中的视觉文本预训练模型的风格泛化性能。
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公开(公告)号：CN119253849A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411326304.7
申请日：2024-09-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 田腾 , 仇茹嘉 , 赵龙 , 耿佳琪 , 王恩惠 , 袁一玮 , 宋东波 , 胡啸宇 , 陈嘉 , 王庆军 , 张淑娟 , 朱太云 , 丁国成 , 陈庆涛 , 陈凡 , 郑浩 , 李坚林
Abstract: 本发明公开了一种基于量子雷达的电力系统广域网预警防护系统、方法，系统包括：若干节点监控模块、远程传输模块和中央处理总机；若干节点监控模块分布在电力系统中需要进行雷电监测的设施周边；远程传输模块用于传输若干节点监控模块输出的探测电信号；中央处理总机接收远程传输模块传输的探测电信号，并对探测电信号进行数据处理，进行雷电预警，本发明依靠量子激光雷达的高空间分辨率的监测效果，可以实现雷暴在什么地点、什么时间发生的准确预报。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119167768A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411229478.1
申请日：2024-09-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , H02J3/06 , G06N10/20 , G06N10/60 , G06F113/04
Abstract: 本发明在当前有限的量子硬件资源下，提供了一种基于子空间变分量子算法的量子牛顿‑拉夫逊潮流计算方法和系统。所述变分量子线性求解器较经典线性求解器有指数级加速效果，实现了现阶段真实量子计算机与潮流计算技术的结合，匹配现有有限的NISQ计算机硬件资源，完成了潮流计算16节点算例在真实量子计算机的实验，且结果与经典计算结果对比吻合，误差可以忽略不计。另外，引入随机拟设参数策略和动态学习策略，避免陷入局部极值，造成算法效率降低的问题，加快了对线性系统的求解速度，增强了求解线性系统的能力。
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公开(公告)号：CN119129911A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411219534.3
申请日：2024-09-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F17/11 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种基于数据物联的电力系统风险预测方法，涉及电力系统技术领域，包括：对至少一个异常情况形成至少一个异常并发链路；形成电力系统的至少一个初始异常组合，确定初始异常组合的权重系数；形成电力系统的至少一个并发异常组合；计算初始异常组合的至少一个并发异常组合的发生概率；计算初始异常组合的至少一个并发异常组合对于电力系统的联合风险贡献值；计算电力系统的综合风险值；形成电力系统的风险评估标准；对电力系统的风险进行预测。通过形成至少一个异常并发链路以及计算电力系统的综合风险值，对于电力系统中所出现的所有情况进行综合考虑，其预测的结果与实际更为相符。
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公开(公告)号：CN118918447B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411408471.6
申请日：2024-10-10
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/098 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了基于多模态提示协同的视觉巡检多任务学习方法，以多模态提示协同多任务学习网络作为视觉‑语言模型实现视觉巡检多任务学习，所述多模态提示协同多任务学习网络包括语言提示编码器和视觉编码器，语言提示编码器包括并行的冻结语言编码器和语言编码器；冻结语言编码器，用于确保语言编码器的调整不大于阈值限度；语言编码器与视觉编码器通过耦合函数计算二者特征的余弦相似性衡量两个任务的相似程度，以最大限度地提高总相似性高的任务组的视觉和语言表征的一致性，实现视觉巡检多任务学习的高效联合训练。本发明提升视觉巡检多任务模型的调整效果，保证视觉巡检多任务学习方法的针对性和泛化性。
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公开(公告)号：CN118784139A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411153300.3
申请日：2024-08-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 耿佳琪 , 田腾 , 王恩惠 , 仇茹嘉 , 赵龙 , 董王朝 , 宋东波 , 胡啸宇 , 孙伟 , 邹知炜 , 李圆智 , 朱太云 , 翟玥 , 谢涛 , 罗超 , 王海伟 , 张亚洲
IPC: H04J3/06 , H04B10/079
Abstract: 本发明公开了一种时间同步校准方法、远程及本地终端及天地一体化系统，方法包括获取具有本地时差测量模块的光纤授时本地端设备发送的下行光信号；将所述下行光信号分为两路信号；一路信号包括第一时间信号、第一时码信息和双向时间比对数据；另一路信号包括第一载波信号；将第一载波信号进行锁相净化后，作为时钟源；并获取第三时间；将解调出的第一时间信号、第一时码信息和双向时间比对数据与第三时间进行对比，获取第一对比结果；根据第一对比结果，对光纤授时节点端的输出信号进行修正，获取第二时间信号；将第二时间信号进行编码并转换为光信号，获取上行光信号；发送上行光信号至光纤授时本地端设备。本发明能够实现稳定可靠的低延时通信。
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公开(公告)号：CN118747144A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410768346.X
申请日：2024-06-14
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司 , 黑龙江省电工仪器仪表工程技术研究中心有限公司
Inventor： 仇茹嘉 , 田腾 , 赵龙 , 王恩惠 , 耿佳琪 , 陈艺 , 李智勇 , 励刚 , 赵良德 , 王庆军 , 罗超 , 陈庆涛 , 黄杰 , 袁加梅 , 汪洋 , 陈彦斌 , 陈月 , 孙宇
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明属于电能表软件可靠性评估技术领域，具体涉及一种预测电能表软件平均失效时间的方法和计算机设备。该方法首先获取模型输入数据并对其进行预处理，所述模型输入数据包括电能表历史时间段内的软件平均失效时间序列和历史时间段结束时电能表上操作按键的使用次数；然后将预处理后的模型输入数据输入至训练好的软件可靠性评估模型中，预测得到所述历史时间段后第一次出现软件失效情况对应的平均失效时间。本发明的综合考虑包括历史时间段内的平均失效时间序列和电能表上按键的使用次数在内的这两个因素对电能表软件平均失效时间进行预测的方案可以提高MTTF预测的准确性，满足MTTF预测需要。
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