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本发明提供了一种输电线路检测机器人拓扑约束多源抗扰定位方法，涉及输电线路带电检测、机器人定位导航和多传感器融合技术领域。该方法包括：获取机器人运行过程中的惯性数据、视觉数据和轮速数据，构建输电导线中心线拓扑模型及导线局部拓扑坐标系，建立受约束状态向量并进行先验传播，构建视觉观测量和轮速观测量，计算视觉量测可信度和轮速量测可信度，根据量测可信度在线重构观测协方差并执行融合更新，对异常量测通道进行降权、关闭或恢复接入，输出机器人位置和姿态估计结果，提高复杂扰动工况下定位连续性、稳定性和鲁棒性。

一种复杂电力场景下的人体姿态检测方法及系统。对电力现场图像提取ROI并经YOLOv8‑Pose模型获得初步特征、人体检测框及关键点信息；基于位置偏移、电力设备结构响应和人体骨架拓扑构建人体归一化位置场、设备结构场和骨架拓扑场，对初步特征进行精炼；进一步构建人体证据能量场、设备反证能量场和时序一致性能量场，生成增强特征；基于骨架节点特征及置信度掩码构建节点特征矩阵，经图卷积与Transformer建模并聚合得到全局姿态特征，通过分类头输出动作类别概率，实现复杂电力场景下人体姿态的准确识别。

一种母差保护刀闸位置异常判别方法及系统，判别大差及两小差差动电流是否满足刀闸位置异常特征，若满足则执行最小化差流判别，假设性调整各支路归属母线并重算小差差动电流，将满足平衡条件的支路列入初始候选集合；基于时变负荷确认对初始候选集合迭代筛选，当支路负荷电流变化量超预设比例时重复执行最小化差流判别生成新候选集合，并与上次候选集合取交集得最终候选集合；基于最终候选集合确定异常支路，本发明实现了对刀闸辅助接点接反异常的可靠检测与自动定位，提升了母差保护动作的正确性。

本发明属于无人机技术领域，公开了一种侧向夹持式无人机驻线取能充电装置及充电方法。本发明提出了一种侧向夹持式无人机驻线取能充电装置，夹持驱动单元能够驱动第二夹持件转动至第二夹持件与第一夹持件形成输电导线的侧向入口，使得输电导线能够由侧边进入第一夹持件的夹持开口和第二夹持件的夹持开口内，降低了输电导线受风力、振动或其他外部因素下水平摆动对其进入侧向入口的影响，提升了无人机与输电导线的对位效率及对位精度，提高了无人机的充电效率，延长了无人机对高空输电线路的巡检续航时间。本发明还提出了一种侧向夹持式无人机驻线取能充电方法，减少了无人机的位置调整次数，提升了无人机的充电有效性和充电安全性。

本发明公开了一种配电网单相接地故障识别方法、装置、设备及介质。该方法包括：按照设定采样频率实时采集母线零序电压信号并进行预处理，得到预处理后的零序电压信号；通过两个特征提取分支对预处理后的零序电压信号分别进行特征提取处理，得到近似分量、细节分量以及第一模态分量；基于第一模态分量进行分析处理，确定单相接地故障对应的故障起始时刻；利用最大裕度超平面原理，结合近似分量和细节分量确定对应的近似分量故障检测阈值和细节分量故障检测阈值；基于近似分量故障检测阈值、细节分量故障检测阈值以及故障起始时刻确定故障启动信号。本技术方案，提高了配电网单相接地故障的识别效率和识别精度。

一种基于聚合状态约束的微电网功率预测方法及系统，包括：获取微电网多源运行数据以构建聚合状态向量；对微电网并网点的历史功率序列进行多尺度分解，并依据聚合状态向量对不同尺度分量进行重编排，融合重编排后的尺度分量及聚合状态向量得到状态驱动的输入样本；建立预测网络；将输入样本输入预测网络，得到目标时段的功率预测值；根据聚合状态向量，为功率预测值构造相应的约束属性集合，将目标时段的功率预测值和约束属性集合共同作为联合预测输出，并扩展至目标预测时域。本发明能够提高不同聚合运行状态下微电网功率预测的一致性和适用性，为微电网调度与运行优化提供支撑。