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公开(公告)号：CN119148832A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411258647.4
申请日：2024-09-09
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
Abstract: 本发明提供了一种用于设计变电站三维建模的计算机的散热设备及使用方法，具体涉及变电站设计领域，用于设计变电站三维建模的计算机的散热设备包括：底箱，底箱内设置有鼓风机构；排风箱，排风箱内设置有排风组件，排风组件与鼓风机构连通设置，排风箱上设置有与排风组件连通的排风管；通风盘，通风盘上设置有放置主机本体的放置位；滑轨，设置在排风箱的顶部；调节机构，与滑轨间隔设置在排风箱的顶部；两个夹持组件，与调节机构驱动连接并与滑轨导向配合，调节机构驱动夹持组件移动以具有夹持状态和松开状态。本申请的技术方案有效地解决了相关技术中的计算机三维建模时会产生大量热量，不容易散出的问题。
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公开(公告)号：CN112734840A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011637135.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局
Inventor： 陈岸 , 王干军 , 廖鹏 , 吴毅江 , 林洪栋 , 王乐 , 苏晓葵 , 毕竟 , 周慧彬 , 郭栩文 , 李福鹏 , 魏俊锋 , 胡长华 , 李永健 , 黄宇行 , 陆靖宇 , 冯灿成
Abstract: 本发明为克服输电线安全距离测量精度低的缺陷，提出一种输电线安全距离测量方法，包括以下步骤：采用完成标定的双目立体相机对输电线进行图像采集；将采集的输电线图像输入YOLOv2神经网络模型中进行输电线区域提取，得到区域图像；对区域图像进行直线线段检测，以及对区域图像进行电线路弧垂拟合，得到目标图像特征；对目标图像特征采用立体匹配算法进行特征匹配，使图像中的相同目标匹配，得到视差图和深度图；将视差图和深度图输入加权最小二乘滤波器中滤除无关参数；根据完成滤波处理的视差图和深度图进行几何计算，得到输电线安全距离测量结果。
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公开(公告)号：CN119401644A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411478890.7
申请日：2024-10-22
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
IPC: H02J13/00 , H02J3/00 , H04L41/0631 , H04L41/12 , H04L41/142 , H04L41/16 , H04L67/12 , G06Q50/06 , G06Q10/20
Abstract: 本申请提供了一种电网的运维监控方法、装置和数字化电网运维监控系统。该方法包括：获取电网的相关信息；构建第一模型，其中，第一模型是使用多组训练数据来通过目标算法训练得到的，多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时间段内获取的历史相关信息、历史相关信息对应的历史检测结果，其中，历史检测结果用于表征历史时间段的电网是否发生故障，其中，目标算法包括RNN、LSTM、CNN和DNN中的一种或者多种；将相关信息输入至第一模型，得到相关信息对应的检测结果。该方案解决了现有技术中对电网进行故障检测的准确度较低的问题。
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公开(公告)号：CN111798507A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010496038.8
申请日：2020-06-03
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
Abstract: 本发明提出一种输电线安全距离测量方法，包括以下步骤：对双目立体相机进行标定；采用完成标定的双目立体相机获取目标输电线不同位置的图像，图像包括左目图像和右目图像；对图像进行预处理；将完成预处理的图像输入卷积神经网络中进行图像特征提取，并进行分类；对完成提取和分类的图像特征采用立体匹配算法进行特征匹配，使图像中的相同目标匹配，得到视差图和深度图；将视差图和深度图输入加权最小二乘滤波器中，滤除无关参数，然后对完成滤波处理的视差图和深度图利用左右相机形成的视差进行距离测量，得到输电线安全距离测量结果。本发明具有高效率、算法设计简单和精度高等特点，能够实现输电线安全距离测量的高精度计算。
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公开(公告)号：CN111798507B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202010496038.8
申请日：2020-06-03
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
Abstract: 本发明提出一种输电线安全距离测量方法，包括以下步骤：对双目立体相机进行标定；采用完成标定的双目立体相机获取目标输电线不同位置的图像，图像包括左目图像和右目图像；对图像进行预处理；将完成预处理的图像输入卷积神经网络中进行图像特征提取，并进行分类；对完成提取和分类的图像特征采用立体匹配算法进行特征匹配，使图像中的相同目标匹配，得到视差图和深度图；将视差图和深度图输入加权最小二乘滤波器中，滤除无关参数，然后对完成滤波处理的视差图和深度图利用左右相机形成的视差进行距离测量，得到输电线安全距离测量结果。本发明具有高效率、算法设计简单和精度高等特点，能够实现输电线安全距离测量的高精度计算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111814834A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010533535.0
申请日：2020-06-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
Abstract: 本发明提出一种高压电缆局部放电模式识别方法，包括以下步骤：通过实验室数据获取训练数据，将其划分为训练集和测试集，并采集现场的待识别数据；将训练集分别输入多种分类器中进行训练，其次将测试集分别输入完成训练的分类器中进行测试，再将现场采集的待识别数据输入完成训练后的多种分类器中，得到初步识别结果；将初步识别结果作为输入数据，采用以支持向量机为及分类器的学习方法构建局部放电模式识别模型，然后将输入数据输入局部放电模式识别模型中进行测试，得到完成测试的局部放电模式识别模型；将现场采集的待识别数据输入完成测试的局部放电模式识别模型中，输出得到高压电缆局部放电集成模式识别结果。
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公开(公告)号：CN119359963A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411387202.6
申请日：2024-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
Abstract: 本发明公开了一种变电站点云模型构建方法、装置、电子设备和存储介质。其中，该方法包括：获取变电站的初始点云数据，其中，变电站内包含至少一个变电设备；对初始点云数据进行分割，得到至少一个待配准点云模型；将待配准点云模型与变电设备对应的设备点云模型进行匹配，得到点云匹配结果；基于点云匹配结果和设备点云模型，构建变电站的变电站点云模型。本发明解决了相关技术中针对变电站构建出的点云模型的质量较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN117010643A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310983075.5
申请日：2023-08-04
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种变电站容量规划方法和装置，方法包括：响应规划请求，以最小化全生命周期成本为目标构建变电站对应的容量规划模型；基于变电站容量规划原则，确定容量规划模型的规划约束条件；采用变电站关联的运行参数，在规划约束条件下求解容量规划模型，输出变电站容量规划。整个变电站容量规划过程，基于全生命周期成本的基础理论，融合碳足迹、碳成本构建变电工程的全生命周期成本，以全生命周期成本最优为目标、以技术要求为约束条件支撑变电站容量规划，提高了变电站容量规划的准确性。
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公开(公告)号：CN119228307A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411294876.1
申请日：2024-09-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06F18/243 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种数字电网全要素数据管理方法及系统。其中，该方法包括：在数字电网中获取全要素数据，并获取当前区域的供电指标，全要素数据中至少包括当前区域的电网设备运行状态、用户用电行为、市场供需情况；将全要素数据和供电指标进行融合，得到融合电网数据；将融合电网数据输入到预先训练完成的数据管理模型，基于数据管理模型，输出针对当前区域的电网管理调整策略，其中，数据管理模型根据历史融合电网数据和历史电网管理调整策略对随机森林模型进行训练得到，历史融合电网数据包括历史全要素数据和历史供电指标，当前区域的电网管理调整策略用于对当前区域的电网中的设备进行调整。
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公开(公告)号：CN111814834B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202010533535.0
申请日：2020-06-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
IPC: G06F18/21 , G01R31/12 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种高压电缆局部放电模式识别方法，包括以下步骤：通过实验室数据获取训练数据，将其划分为训练集和测试集，并采集现场的待识别数据；将训练集分别输入多种分类器中进行训练，其次将测试集分别输入完成训练的分类器中进行测试，再将现场采集的待识别数据输入完成训练后的多种分类器中，得到初步识别结果；将初步识别结果作为输入数据，采用以支持向量机为及分类器的学习方法构建局部放电模式识别模型，然后将输入数据输入局部放电模式识别模型中进行测试，得到完成测试的局部放电模式识别模型；将现场采集的待识别数据输入完成测试的局部放电模式识别模型中，输出得到高压电缆局部放电集成模式识别结果。
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