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公开(公告)号：CN104866879A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510307484.9
申请日：2015-06-08
申请人： 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06K17/00 , G06K19/077 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种实现电力设备巡检的方法、系统及铅封，其中该方法包括在铅封识别码组件中存储有其对应的电力设备的身份信息及相关电力线路信息，将各个电力设备的铅封识别码组件与封线一起固定在其对应的电力设备上形成铅封；在巡检时通过便携巡检终端读取所述铅封识别码组件得到对应电力设备的身份信息及相关电力线路信息；基于读取得到的对应电力设备的身份信息及相关电力线路信息按照巡检项目进行相应巡检检测；系统包括铅封识别码组件、便携巡检终端和巡检服务器；铅封包括铅封识别码组件及封线。本发明操作实施比较容易，而且巡检效率比现有技术更高。
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公开(公告)号：CN104288951A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410604841.3
申请日：2014-10-31
申请人： 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明提供一种用于变电站保护与通信密封机房的消防监控方法和系统，其中，该消防监控方法包括以下步骤：步骤S1，检测并分析密封机房内的光谱信息；步骤S3，当光谱信息里存在火光光谱时判定其发火光的位置；步骤S5，对判定的发火光的位置进行干冰灭火。根据本发明的技术方案可以通过光谱检测然后进行针对性地灭火，从而达到对密封机房内火势防微杜渐的效果，并且使用干冰灭火不会影响机房内的设备运行。
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公开(公告)号：CN104866879B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510307484.9
申请日：2015-06-08
申请人： 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06K17/00 , G06K19/077 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种实现电力设备巡检的方法、系统及铅封，其中该方法包括在铅封识别码组件中存储有其对应的电力设备的身份信息及相关电力线路信息，将各个电力设备的铅封识别码组件与封线一起固定在其对应的电力设备上形成铅封；在巡检时通过便携巡检终端读取所述铅封识别码组件得到对应电力设备的身份信息及相关电力线路信息；基于读取得到的对应电力设备的身份信息及相关电力线路信息按照巡检项目进行相应巡检检测；系统包括铅封识别码组件、便携巡检终端和巡检服务器；铅封包括铅封识别码组件及封线。本发明操作实施比较容易，而且巡检效率比现有技术更高。
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公开(公告)号：CN118571260A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410624558.0
申请日：2024-05-20
申请人： 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G10L25/51 , G10L25/30 , G10L25/03 , G10L21/0208 , G06F18/2131 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/006 , G01D21/02
摘要： 本发明涉及电力设备诊断技术领域，本发明公开了一种基于ACO算法优化的CNN电力变压器典型故障识别方法；包括获取目标声纹信号，基于带通滤波法，提取出信号特征，将信号特征输入到训练好的ACO‑CNN故障识别模型中，识别出变压器的故障状态，确定故障类型值，并生成故障危害等级；相对于现有技术，可以有效过滤掉高频与低频的噪声信号，既降低了大量无用特征对计算分析带来的负担，也规避了无用特征对故障识别带来的干扰影响，同时利用ACO优化算法对CNN模型的神经元个数与迭代次数进行参数寻优，并利用ACO‑CNN故障识别模型对变压器的故障状态进行识别，达到了对电力变压器声纹故障的快速、准确的识别诊断效果。
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公开(公告)号：CN107506867B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201710769135.8
申请日：2017-08-31
摘要： 本发明公开了一种基于动态建模的光伏出力预测方法，步骤1：对原始气象、出力数据进行预处理；步骤2：对步骤1当中得到的所述训练样本进行训练，得到初始的光伏出力预测模型；步骤3：对所述训练样本进行设定样本筛选条件；步骤4：采集新数据样本，对新数据进行预处理工作加入原始数据中，再根据上述步骤3的样本筛选条件进行筛选，形成新的训练样本；步骤5：对步骤4当中所述新的训练样本重新训练出力模型；判断新的出力模型与上一次更新的模型是否收敛，若满足条件则完成模型更新输出，退出迭代；若不满足则返回步骤4进行样本的进一步筛选；提高光伏处理预测精度、提高电网调度安全性与经济性的目的。
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公开(公告)号：CN109302231A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811357515.1
申请日：2018-11-15
申请人： 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 北京锐创新智科技有限公司 , 北京新兴子宸科技有限公司
发明人： 孟超 , 邹学灿 , 张兆广 , 李烜 , 张硕 , 崔锁成 , 李钢 , 刘海涛 , 吕铭刚 , 何凯 , 高玉华 , 陈雅 , 卢玺宁 , 靳智嵩 , 王琴峰 , 辛光明 , 黄天啸 , 张思琪 , 王晓斐
IPC分类号： H04B10/077 , H04B17/00 , H04L12/24 , H04L12/26 , H04L29/08
摘要： 本发明提供了一种变电站信号同源测试方法、装置及信号系统，所述变电站包括通过网络连接的站控层设备和间隔层设备，所述方法包括：获取所述间隔层设备MMS信号点形成的MMS信号，其中所述MMS信号包括所述MMS信号点在激励信号作用下的配置状态；将所述MMS信号输入所述站控层设备以测试所述站控层设备是否正常工作，本发明可保证站控层设备的测试信号和间隔层设备的测试信号的一致性，高效、准确地测试变电站的通信工作状态。
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公开(公告)号：CN118447875A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410667963.0
申请日：2024-05-28
申请人： 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G10L25/51 , G10L21/0224 , G10L21/0232 , G10L25/24 , G10L25/18 , G10L15/08 , G10L15/18
摘要： 本发明涉及变压器诊断技术领域，本发明公开了一种基于CutMix方法的变压器声纹信号集数据增强方法；包括采集目标故障声纹信号，提取出时频特征，并绘制出时频谱图，基于CutMi x技术对时频谱图进行数据增强，将时频图输入提前训练好的故障状态识别模型，获取故障状态识别模型的综合识别数据，计算出识别可靠指数，判定是否继续执行数据增强操作，并输出时频图；相对于现有技术，能够利用CutMi x数据增强算法，对时频谱图进行数据增强处理，实现对数量较少的时频图样本的补充，有效的平衡了不同故障状态下的时频图的数量差异，为故障状态识别模型提供数量充足且特征多样化的时频图，提高了故障状态识别模型对电力变压器故障的诊断准确性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN110868341B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN201911232808.1
申请日：2019-12-05
申请人： 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 北京锐创新智科技有限公司 , 北京新兴子宸科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种就地化保护智能管理单元测试方法及装置。所述方法包括：根据获取的全站系统配置文件，生成测试信号点的数据表；根据所述全站系统配置文件中的智能电子设备信息与智能管理单元建立连接；根据接收到的测试指令，利用所述测试信号点的数据表生成测试信号，测试信号包括信号路径与数字量的值或模拟量的值；将所述测试信号通过站控层网络或就地化保护专网发送至所述智能管理单元，并接收所述智能管理单元的反馈信号，对比所述测试信号与所述反馈信号，生成测试结果。本发明通过利用与智能管理单元进行通信，并接收智能管理单元的反馈信号，得到测试结果，实现了自动完成智能管理单元的功能测试，保证了智能管理单元工作的可靠性。
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公开(公告)号：CN111416297B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202010195819.3
申请日：2020-03-19
申请人： 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请提供有一种高压输电线路地电位作业组合式电动套筒扳手，包括：电动套筒扳手主体和绝缘操作杆，以及用于二者之间连接的配接件；所述绝缘操作杆包括：第一节杆和至少一根第二节杆；所述第一节杆的第一端设有能与所述配接件固接的第一连接件且其第二端上设有子扣或母扣；所述第二节杆的第一端上设有子扣且其第二端上设有母扣；所述配接件呈环形结构；其侧壁上设有与所述第一连接件相配接的第二连接件；其套设在所述电动套筒扳手主体的把手上且其能够围绕电动套筒扳手主体的把手旋转。
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公开(公告)号：CN107506867A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710769135.8
申请日：2017-08-31
CPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06312 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于动态建模的光伏出力预测方法，步骤1：对原始气象、出力数据进行预处理；步骤2：对步骤1当中得到的所述训练样本进行训练，得到初始的光伏出力预测模型；步骤3：对所述训练样本进行设定样本筛选条件；步骤4：采集新数据样本，对新数据进行预处理工作加入原始数据中，再根据上述步骤3的样本筛选条件进行筛选，形成新的训练样本；步骤5：对步骤4当中所述新的训练样本重新训练出力模型；判断新的出力模型与上一次更新的模型是否收敛，若满足条件则完成模型更新输出，退出迭代；若不满足则返回步骤4进行样本的进一步筛选；提高光伏处理预测精度、提高电网调度安全性与经济性的目的。
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