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公开(公告)号：CN117196180A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311000227.1
申请日：2023-10-17
Applicant: 无锡市广盈电力设计有限公司 , 无锡广盈集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/38 , H02J3/28 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了含高比例分布式光伏的配电线路光伏汇集点选址方法。所述方法包括获取高比例分布式光伏的配电线路的数据信息；计算各个时刻的配电线路节点电压综合偏差值，并汇集得到电压综合偏差值向量；计算各个时刻的配电线路节点功率主成分，得到节点功率主元向量；根据所述电压综合偏差值向量和节点功率主元向量计算不同节点的相关系数，根据所述相关系数选取光伏汇集点。以此方式，可以解决目前含高比例分布式光伏的配电线路如何确定有限个光伏汇集点来配置分布式储能的问题，实现含高比例分布式光伏的配电线路光伏汇集点的科学选址。
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公开(公告)号：CN117196180B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311000227.1
申请日：2023-10-17
Applicant: 无锡市广盈电力设计有限公司 , 无锡广盈集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/38 , H02J3/28 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了含高比例分布式光伏的配电线路光伏汇集点选址方法。所述方法包括获取高比例分布式光伏的配电线路的数据信息；计算各个时刻的配电线路节点电压综合偏差值，并汇集得到电压综合偏差值向量；计算各个时刻的配电线路节点功率主成分，得到节点功率主元向量；根据所述电压综合偏差值向量和节点功率主元向量计算不同节点的相关系数，根据所述相关系数选取光伏汇集点。以此方式，可以解决目前含高比例分布式光伏的配电线路如何确定有限个光伏汇集点来配置分布式储能的问题，实现含高比例分布式光伏的配电线路光伏汇集点的科学选址。
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公开(公告)号：CN118468495A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410631800.7
申请日：2024-05-21
Applicant: 无锡市广盈电力设计有限公司 , 无锡广盈集团有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F16/29 , G06T17/05 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种加载多源空间数据的输电工程设计平台，包括数据采集单元、数据处理单元、特征提取单元、数据标准制定单元、数据融合单元、数据分析单元以及数据存储单元；数据采集单元：负责从不同信源收集空间数据；多源数据兼容性：本发明的关键技术之一是实现多源空间数据的兼容性；平台能够接收和处理来自不同来源的空间数据，包括但不限于正射影像、倾斜摄影模型、激光点云模型、BIM模型和GIM数据等；高精度数据融合：通过先进的算法和技术，实现多源空间数据的高精度融合。这种融合不仅涉及数据的几何配准，还包括属性信息的整合，从而确保融合后的数据具有更高的精度和完整性。
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公开(公告)号：CN118135358A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410319899.7
申请日：2024-03-20
Applicant: 无锡市广盈电力设计有限公司 , 无锡广盈集团有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/778 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V20/70
Abstract: 本发明属于电缆工程领域，提供了一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，包括以下步骤：a.收集工井的图像数据并进行标注；b.建立深度神经网络模型；c.利用已标注的图像数据对模型进行训练；d.将工井图像输入到训练后的模型中，模型自动识别工井图像中的特征信息并进行提取；e.根据提取的特征与预设的标准进行比较，确定工井的状态和类型，对工井质量进行评估。本发明提供的基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，通过使用深度学习算法，实现了对电缆工程工井的自动采集和校验，能够更准确地识别和分析工井的特征，减少人工干预和操作时间，减少人为错误和误差，提高了采集校验的效率，提高了数据的准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118296958A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410460227.8
申请日：2024-04-17
Applicant: 无锡市广盈电力设计有限公司 , 无锡广盈集团有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/26 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于输电工程领域，提供了一种处理多源空间数据的输电工程设计系统，包括数据整合模块，用于对各类多源空间数据进行统一管理和整合；数据分析模块，对多源空间数据进行深入分析；可视化模块，对多源空间数据进行实时渲染并以直观的方式呈现；结果输出与共享模块，用于将分析结果和可视化结果导出以及实现与其他系统的信息共享和交流。本发明提供的处理多源空间数据的输电工程设计系统，采用模块化设计，便于扩展和维护，对每个模块进行优化设计，具有提高数据处理效率、增强数据分析能力、优化数据可视化效果等有益效果。
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公开(公告)号：CN118469852A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410631799.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 无锡市广盈电力设计有限公司 , 无锡广盈集团有限公司
IPC: G06T5/70 , G06T5/90 , G06T3/4038 , G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种禁飞区车载全景相机的输电线路720°VR全景融合方法，S1：车载全景相机的安装和数据收集；S2：图像数据的预处理：S21：采用滤波器对收集到的原始图像进行去噪处理，提升图像清晰度；S22：再进行色彩校正；S23：增强图像的亮度和对比度；S3：特征点提取与配准；安全性增强：通过使用车载全景相机和VR全景融合技术，可以实现对禁飞区域内输电线路的全方位监测，从而提高线路安全性；全景融合使得监测更全面、及时，有助于及早发现潜在的故障或安全隐患。提高监测效率：720°全景融合技术使得覆盖范围更广，监测更全面，可以减少漏检或盲区，提高监测效率；这有助于减少线路故障对电网稳定性造成的影响。
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公开(公告)号：CN119001265A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411005695.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 无锡市广盈电力设计有限公司
IPC: G01R31/00 , G01N3/08 , G01N3/20 , G01N3/40 , G01N17/00 , G01N25/00 , G01D21/02 , G06F30/20 , G16C60/00 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种用于输电线路工程的超导纤维接地材料的测试方法，涉及超导纤维接地材料的测试技术领域，本申请包括超导纤维接地材料基础测试、超导纤维接地材料基础测试数据分析、超导纤维接地材料功能测试、超导纤维接地材料功能测试数据分析、显示终端，通过对各超导纤维接地材料进行物理测试和耐腐蚀性测试，当基础数据未出现异常时，再对进行超导电流测试和临界温度测试，解决了当前超导纤维接地材料的测试发展可行性分析过程中存在的局限性问题，进而分析判断超导纤维接地材料的功能是否出现异常；实现了测试数据的全面性和客观性的分析，保障了测试数据分析结果的可靠性和真实性。
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公开(公告)号：CN115330039B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210933821.5
申请日：2022-08-04
Applicant: 无锡广盈集团有限公司 , 东南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06Q50/04 , G06F17/11 , G06F17/18
Abstract: 一种钢铁冶炼所有工序中的碳排放计量方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，对钢铁冶炼企业的关口用电量数据、钢材产量和生铁产量进行采集，并基于历史数据获取上述数据之间的关联关系；步骤2，基于所述关联关系和实时关口用电量估计当前钢材产量与当前生铁产量；步骤3，获取所述钢铁冶炼企业在冶炼钢铁过程中的所有工序，对于每个工序的碳排放强度进行计算，从而获取所述钢铁冶炼企业的实时总碳排放量。本发明核算过程简便、计算量非常小、核算结果准确，实时性程度高。
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公开(公告)号：CN115330039A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210933821.5
申请日：2022-08-04
Applicant: 无锡广盈集团有限公司 , 东南大学
Abstract: 一种钢铁冶炼所有工序中的碳排放计量方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，对钢铁冶炼企业的关口用电量数据、钢材产量和生铁产量进行采集，并基于历史数据获取上述数据之间的关联关系；步骤2，基于所述关联关系和实时关口用电量估计当前钢材产量与当前生铁产量；步骤3，获取所述钢铁冶炼企业在冶炼钢铁过程中的所有工序，对于每个工序的碳排放强度进行计算，从而获取所述钢铁冶炼企业的实时总碳排放量。本发明核算过程简便、计算量非常小、核算结果准确，实时性程度高。
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