专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [实用新型]变压器综合诊断参量状态判断装置-CN202123053377.8有效
  • 杨文强;陈鑫;郑含博;赵飞;冯旭;柯培源;李丹 - 山东和兑智能科技有限公司
  • 2021-12-07 - 2022-12-20 - G01N30/02
  • 变压器综合诊断参量状态判断装置,取样泵的输出端与变压器油色谱分析仪连接,变压器油色谱分析仪内设有顶空进样样本仓,顶空进样样本仓输入端连接取样泵和纯净绝缘油箱的输出端,在变压器旁设有正对变压器的红外摄像头,红外摄像头与图像处理装置电连接。能将变压器油在线抽取至变压器油色谱分析仪中进行色谱分析从而判断变压器的状态,通过流量计和液位传感装置的配合使得进入变压器油色谱分析仪的液体体积能够精准计量,且流量大小能够随着液位逐渐接近取样液位而逐渐调小,通过在变压器处设置红外摄像头,通过图像处理装置对红外图像进行分析并预设值进行比较,通过在线诊断控制装置对状态信息进行收集并综合判断变压器的状态。
  • 变压器综合诊断参量状态判断装置
  • [发明专利]基于人工智能与单目视觉的电力设备检测、测距及预警方法-CN202210946142.1在审
  • 郑含博;李金恒;胡思佳;胡钧浩 - 广西大学
  • 2022-08-08 - 2022-12-06 - G06V20/10
  • 一种基于人工智能与单目视觉的电力设备检测、测距及预警方法,依次通过采集、构建、映射、预测、判断和预警的多个步骤,结合2D掩膜与映射关系,得到目标的3D点云,并根据虚拟距离与实际距离的转换比,完成电力设备与人的最小距离预测,根据标准中对高压设备安全距离的规定,自动判断人员是否存在危险并预警,基于带电设备的结构特性,利用预测的最小距离以及三角几何关系,计算设备带电部位与人的距离,再根据南方电网企业标准中对人与带电体的安全距离的规定,判断人员是否存在危险并预警。该方法充分利用单目相机低成本、易部署、易维护的特点,实现带电设备的实时测距及安全预警。
  • 基于人工智能目视电力设备检测测距预警方法
  • [发明专利]变电设备智能评估系统与评估方法-CN202210194724.9有效
  • 杨文强;陈鑫;冯旭;郑含博 - 山东和兑智能科技有限公司
  • 2022-03-02 - 2022-12-06 - G01D21/02
  • 本发明提出变电设备智能评估系统与评估方法,属于电网设备状态检测技术领域。所述方法包括:S101:获取第一预设时间段内的多组第二外部运行参数值;S102:判断多组第二外部运行参数值的变化范围是否在预定范围内;如果是,则增大第一预设时间段,返回步骤S101;如果否,则开始获取第二预设时间段内的多组第一内部环境参数值;S103:基于多组第一内部环境参数值,评估变电设备的运行状态。基于所述评估的变电设备的运行状态,切换所述第一高速数据采集传感器的采集模式。本发明的技术方案可以实现变电设备的智能状态评估与智能化监测。
  • 变电设备智能评估系统方法
  • [发明专利]基于数值计算与线性回归模型预测变压器热点温度的方法-CN202210878781.9在审
  • 郑含博;胡钧浩;郭婧;敬佳兴;李一航 - 广西大学
  • 2022-07-25 - 2022-11-01 - G06F30/27
  • 一种基于数值计算与线性回归模型预测变压器热点温度的方法,步骤为:确定变压器设计对象;构建三维电磁‑温度‑流体多耦合场仿真模型;获得不同负荷系数和环境温度下变压器各测温点温度与热点温度大小;建立预测模型训练与验证时所用数据库;基于神经网络构建配电变压器绕组热点温度的预测模型;选取布谷鸟搜索算法优化神经网络模型的初始权值和阈值。建立基于布谷鸟搜索算法优化神经网络模型预测热点温度的方法,得到不同运行环境下配电变压器热点温度的数值大小。本发明有利于评估该变压器的运行状态,为后续配电变压器的使用运行提供参考数据。对于确保配电变压器安全运行、提升农村电力保障水平具有实际工程意义。
  • 基于数值计算线性回归模型预测变压器热点温度方法
  • [发明专利]基于轻量化三维测距的输电防外破视频监拍及预警方法-CN202210616080.8在审
  • 郑含博;胡思佳;崔耀辉;李金恒;胡钧浩;王阳 - 广西大学
  • 2022-06-01 - 2022-10-18 - G06T7/00
  • 一种基于轻量化三维测距的输电防外破视频监拍及预警方法,步骤为:S1、利用标定好的相机采集待监测的输电通道图像;S2、利用成像模型和立体匹配算法,得到像素坐标与三维点云的映射关系;S3、选取输电设备上隐患区域的特征点;S4、利用轻量化设计的CornerNet‑squeeze模型来框出图像数据中输电设备和外来目标的具体位置;S5、根据图像中输电设备与外来目标的三维坐标来计算两者之间的欧式距离,并与国标中规定的安全距离对比来进行选择性告警。本发明可以准确地识别出外来目标,并随后给出目标框地两个顶点到输电设备的最短距离;可以快速精确地计算出外来目标的相隔距离,可以满足输电设备防外破的监测要求。
  • 基于量化三维测距输电防外破视频预警方法
  • [发明专利]变电设备数字化智能监测系统与评估方法-CN202210088054.2有效
  • 杨文强;陈鑫;郑含博;冯旭;郭海涛 - 山东和兑智能科技有限公司
  • 2022-01-25 - 2022-10-18 - G06F30/20
  • 本发明提出变电设备数字化智能监测系统与评估方法,属于变电设备评估技术领域。系统包括设备数字化子系统、设备拓扑化子系统、设备传递函数赋值子系统以及可视化评估子系统。设备传递函数赋值子系统为每个数字化图标赋值传递函数;可视化评估子系统接收每个变电设备的历史监测数据,拟合出评估样本数据;将评估样本数据依次输入到数字化拓扑图中执行传递函数,基于传递函数的执行结果,得出所述目标范围内的每个变电设备的评估结果。方法包括若确定当前待评估变电设备不符合评估要求,将下一个未评估变电设备作为当前待评估变电设备。本发明结合变电设备的数字拓扑图引入传递函数,实现了变电设备尤其是变电控制设备的数字化智能监测评估。
  • 变电设备数字化智能监测系统评估方法
  • [发明专利]基于人工智能的变电站绝缘子红外图像检测方法-CN202010906630.0有效
  • 郑含博;孙永辉;李金恒;刘洋;徐凯;马剑超;张潮海 - 广西大学
  • 2020-09-01 - 2022-10-11 - G06V20/52
  • 本发明提供一种基于人工智能的变电站绝缘子红外图像检测方法,包括以下步骤:通过红外热成像仪获取变电站绝缘子的红外图像;对获取的图像通过算法进行预处理;对获取的数据集进行目标的标签处理;将数据集划分为训练集与测试集;构建改进特征融合单发多盒检测器的红外图像检测模型;使用数据集中的训练集进行该模型的训练与参数调节;使用数据集中的测试集对训练完毕的模型进行目标的检测,以证明其有效性;通过以上步骤实现变电站绝缘子的红外图像的自动检测。通过对模型的参数调整并增加一种特征增强模块,以提高模型对绝缘子的特征提取能力,从而确保对变电站绝缘子红外图像进行安全、实时的检测。
  • 基于人工智能变电站绝缘子红外图像检测方法
  • [发明专利]基于油中乙醇和变压器纸聚合度的寿命模型建立方法-CN202011026903.9有效
  • 郑含博;张恩泽;张传胜;时魁魁;邵光齐;郭婧;张潮海 - 广西大学
  • 2020-09-25 - 2022-10-11 - G06F30/20
  • 本发明公开一种基于油中乙醇和变压器纸聚合度的寿命模型建立方法,先设计不同初始水分含量、不同老化温度下的油纸绝缘系统老化试验;分析样品中乙醇含量与温度、水分和老化程度的变化规律和相关性;建立乙醇与绝缘纸聚合度的关系模型,通过联立乙醇与老化时间的拟合模型,再代入寿命终点处的聚合度数值,可对实验室中不同初始水分条件、不同温度的油纸绝缘系统进行寿命监测;基于乙醇的动力学模型与加速热老化数据进行拟合,以时温叠加理论为基础,建立任意温度下油纸绝缘老化模型。本发明采用乙醇作为变压器绝缘纸寿命评估的特征指标,由于油中乙醇对高温的特殊敏感性,为表征变压器产生过热故障以及判断绕组热点处的绝缘情况提供了理论依据。
  • 基于乙醇变压器聚合寿命模型建立方法
  • [发明专利]基于轻量型深度学习的电气设备红外图像实时性检测与诊断方法-CN202110206146.1有效
  • 郑含博;孙永辉;刘洋;李金恒 - 广西大学
  • 2021-02-24 - 2022-10-11 - G06Q10/00
  • 本发明提供一种基于轻量型深度学习的电气设备红外图像实时性检测及诊断方法,包括以下步骤:S1、通过红外热成像仪获取变电站电气设备红外图像;S2、对获取的红外图像通过算法进行预处理形成用于训练的数据集;S3、对获取的电气设备正常与故障数据集进行目标的标签处理;S4、将处理完毕的数据集随机分配为训练集与测试集;S5、构建改进的轻量型单发多盒检测器的红外图像实时性检测与诊断模型;S6、使用划分后的训练集进行该模型的参数调节与训练;S7、使用划分后的测试集对训练完毕的检测及诊断模型进行自动检测与诊断,以证明其有效性。通过以上步骤实现多种电气设备(尤其能在受限环境如嵌入式设备中部署有效方案)红外图像的实时检测与诊断。
  • 基于轻量型深度学习电气设备红外图像实时检测诊断方法

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