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公开(公告)号：CN119813525A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411936212.0
申请日：2024-12-26
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多级协同和智能决策的全时空巡视方法，包括：采集多源数据；构建时间序列预测模型，预测生成变电站巡视任务并自动下发，巡视流程结束后更新巡视结果；通过智能决策支持方法，将巡视结果中的巡视数据转换为多模态数据向量，进行多模态数据的关键特征提取、融合，生成智能决策结果；对智能决策结果进行实时展示。本发明通过多级协同处理与智能决策，大幅缩短故障发现与响应时间，降低漏检率与误报率；进行智能调度巡视与任务维护，有效避免资源浪费，提升运维成本效益；通过多维巡检终端，全天候、全方位监控，及时发现并处理潜在安全隐患，保障电网稳定运行，为变电站运维管理提供了一套完整的智能化解决方案。
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公开(公告)号：CN117274903B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311248769.0
申请日：2023-09-25
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/74 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于智能AI芯片的电力巡检智能预警设备及其方法。其首先获取由无人机采集的被监控输电线路的外观图像，然后，使用智能AI芯片对所述被监控输电线路的外观图像进行处理以得到分析结果，所述分析结果用于表示被监控输电线路是否存在表面缺陷。这样，可以利用无人机技术和AI芯片技术，采集被监控输电线路的外观图像并对其进行图像处理，自动化地识别所述被监控输电线路的表面缺陷。
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公开(公告)号：CN117274903A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311248769.0
申请日：2023-09-25
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/74 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于智能AI芯片的电力巡检智能预警设备及其方法。其首先获取由无人机采集的被监控输电线路的外观图像，然后，使用智能AI芯片对所述被监控输电线路的外观图像进行处理以得到分析结果，所述分析结果用于表示被监控输电线路是否存在表面缺陷。这样，可以利用无人机技术和AI芯片技术，采集被监控输电线路的外观图像并对其进行图像处理，自动化地识别所述被监控输电线路的表面缺陷。
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公开(公告)号：CN116828604A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311018723.X
申请日：2023-08-14
Applicant: 合肥工业大学 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: H04W72/0446 , H04W84/18 , H04W52/02
Abstract: 本发明公开了一种统计学习动态帧的LoRa自组网时隙调度方法，其步骤包括：1、网关节点为终端节点随机分配2Q个时隙，各终端节点随机占用时隙进行数据传输，完成一个帧周期操作；2、在帧周期结束后，利用基于统计学的方法对时隙计数值Q进行调整；同时利用基于贯序极限学习机对时隙计数值Q进行预测，以提高Q的估计精度，实现时隙总数与终端节点数的精准匹配，从而达到较高的时隙利用率。本发明能有效提高LoRa自组网时隙的利用率，同时能避免频繁改变帧长以及频繁广播的操作，从而有助于降低网络的计算量、功耗和数据的传输时延。
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公开(公告)号：CN119579545A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411653457.2
申请日：2024-11-19
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于视频的输电线路舞动检测方法，包括采用改进的轻量化高分辨率网络模型对输电线路进行分割，定位出输电线路的具体位置；获得间隔棒的宽度以及间隔棒的坐标信息；计算出间隔棒在x轴、y轴方向上移动的最大距离，以及相对最大距离，判断输电线路是否发生舞动。本发明通过安装在现场的摄像机拍摄视频，利用计算机视觉技术即分割和检测，分析间隔棒的运动情况，无需额外的传感器，避免了对输电线路的直接物理干预，大大降低了设备安装和维护的成本；由于视频数据的获取和处理可以实现自动化，本发明能够显著提高输电线路舞动检测的效率，缩短问题发现的时间，及时提供预警信息，保证电力系统的稳定运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119024184A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411177118.1
申请日：2024-08-26
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 中国科学技术大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/389
Abstract: 本发明公开了一种基于电磁测量的站用备用蓄电池性能检测方法，针对被测站用备用蓄电池，通过站用备用蓄电池性能检测装置，以设定的工步参数进行充放电循环测试，同时测量电池外表面磁场分布，包括设定四个电池充放电循环测试阶段；通过磁场传感器阵列测量电池外表面磁场分布，分别获取四个阶段的磁场变化数据，分别计算它们与健康电池磁场数据的距离，建立表征电池性能的得分向量；针对同一批次被测电池的得分向量，使用统计学习方法进行分析，评估出异常得分的电池，此时即实现针对站用备用蓄电池性能的检测。本发明能够对站用备用蓄电池服役性能进行快速地非接触、无损检测，精准检测出存在内部故障的电池，保障变电站运行安全。
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公开(公告)号：CN118449115A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410487941.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/14 , H02J3/32 , H02J3/38 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种考虑模糊分时电价和灵活性可调度资源的配电网低碳调度方法，包括：计算出配电网的动态碳排放因子和低碳模糊分时电价；建立低碳需求响应模型，计算需求响应后的动态碳排放因子；预测出工作区电动汽车的无序充电负荷，对工作区电动汽车无序的负荷进行调度，得出工作区电动汽车的有序充放电负荷；得出日前调度的总负荷，构建日内调度模型，求出储能的日内调度方案和日内碳排放曲线。本发明通过制定低碳模糊分时电价，达到低碳与经济的统一；实现日前低碳调度计划；充分调度配网侧的灵活性可调度资源，通过日前的调度策略获得新的负荷曲线和动态碳排放因子，结合储能系统的调度，得到日内的配电网运行调度计划。
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公开(公告)号：CN118211936A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410474482.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06F18/213 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及输变电设备的安全管理领域，其具体地公开了一种基于人工智能的输变电设备安全作业管理系统及方法，其首先采集待预测输变电设备的当前状态指标参数以及待预测输变电设备的历史状态指标参数作为输入数据，接着使用机器学习技术对这些输入数据进行特征提取和分析以得到输变电设备寿命特征矩阵，然后使用解码器对所述输变电设备寿命特征矩阵进行解码以得到用于表示待预测输变电设备的剩余使用寿命的解码值。这样，能够实现对输变电设备的使用寿命的精准预测，从而确保电力系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN110649621A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910851280.X
申请日：2019-09-10
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种具备负荷优先级控制的低压能源路由器，包括：EMS控制单元、直流母线、双向AC/DC模块、光伏换流模块、储能换流模块、直流输出模块和交流输出模块；所述EMS控制单元与所述双向AC/DC模块、光伏换流模块、储能换流模块、直流输出模块、交流输出模块和BMS模块连接；所述双向AC/DC模块经输入端与交流配电网相连接，所述双向AC/DC模块输出端与所述的直流母线连接；所述光伏换流模块输入端与光伏板组件连接，所述光伏换流模块输出端与所述直流母线连接；所述储能换流模块输入端与所述直流母线连接。本发明还公开了一种具备负荷优先级控制的低压能源路由器控制方法。本发明通过设定负荷工作的优先级，优化了负荷能量分配；具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119558429A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411711038.X
申请日：2024-11-27
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于平台化管理的电力AI模型的应用分析方法，包括：对第三方厂商上传的模型纳入统一管理，并进行镜像的标准化封装和所需硬件资源的监控；制定最优的模型应用策略；将最优的模型应用策略下发至站端模型分析主机；对下发到站端的最优的模型应用策略进行实用化评估，了解模型的实际应用指标，并对模型更新前后的指标进行对比分析。本发明能够有效纳管大量模型，同时能够将多模型在统一的指标下进行同维度对比，完善模型评测机制；筛选出不同模型的优势识别标签进行模型编码应用，提升模型应用准确率，提升模型应用效果；将迭代优化后的模型自动更新部署至远程电力系统平台，实时监控模型在业务系统中的运行状态，提高运维效率。
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