-
公开(公告)号：CN116819158A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310586781.6
申请日：2023-05-19
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号： G01R19/00 , G06F18/213 , G01R31/327
摘要： 本发明提供了一种隔离开关电机电流智能化监测系统及方法，该隔离开关电机电流智能化监测方法包括如下步骤：获取隔离开关电机多个不同的实时数据值；提取多个不同的实时数据值的实时数据特征值；根据多个实时数据特征值构建实时数据特征样本集；对实时数据特征样本集进行降维预处理，获取低维数据特征集；计算低维数据特征集与标准数据特征集的偏差数值；根据低维数据特征集与标准数据特征集的偏差数值，判断隔离开关电机电流是否正常以实现隔离开关电机电流智能化监测；其中，实时数据值至少包括隔离开关电机的实时电流。本发明能够更加快速准确地实现隔离开关电机电流智能化监测，为隔离开关机械故障的实时检测提供依据。
-
公开(公告)号：CN116520196B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310802318.0
申请日：2023-07-03
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国矿业大学
摘要： 本发明公开了一种干式空心电抗器匝间短路故障在线监测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、搭建在线监测系统；步骤2、在线采集数据信号并进行处理分析；步骤3、对电抗器匝间短路故障进行判定。本发明所述的干式空心电抗器匝间短路故障在线监测方法，能够在电抗器不停电状态下准确的检测出电抗器短路故障信号，完成故障信号的识别与评价，从而弥补现有检测方法的周期性停电试验的过检、过试和时效性差以及检测系统敏感度和可靠性较低的缺点，提高干式空心电抗器工作的稳定性，进而保证系统的安全运行。
-
公开(公告)号：CN116540041B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310785871.8
申请日：2023-06-30
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国矿业大学
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种高压套管沿面放电故障的检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、搭建套管沿面放电模拟装置；步骤2、采集试验套管发生稳定沿面放电时的信号数据；步骤3、对采集的信号数据进行处理获得标准样本；步骤4、对在线运行的高压套管进行检测。本发明所述方法能够在不停电状态下高精度检测到高压套管的沿面放电特征信息，完成套管沿面放电程度的识别与评价，从而弥补现有检测方法的周期性停电试验的过检、过试和时效性差的缺点，克服停电试验周期长、检出率低的弊端，缓解一线人员相对不足的矛盾，减少无效检修试验，节约检修成本，保障高压套管的稳定运行，进一步提高电网设备可用系数和供电可靠性，实现电网的可持续发展。
-
公开(公告)号：CN114325498B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202111642959.1
申请日：2021-12-29
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
摘要： 本发明公开一种特高压交流变压器实体火试验用油控制装置及方法，包括数据采集及中央控制系统、储油箱试验用油模块、本体变试验用油模块、调补变试验用油模块、集油坑试验用油模块、溢油储罐试验用油模块；储油箱试验用油模块包括储油箱、输油机构，输油机构的出油端设置有本体变输油端、调补变输油端、集油坑输油端、溢油储罐输油端。方法包括自检、注油、循环加热、点火、形成溢流火、灭火、排油、终止试验。本发明的优点在于：能对试验用油进行全过程管控，实现试验前注油、加热、试验中溢流、试验后排油等功能，保障特高压交流变压器实体火试验的有效开展。
-
公开(公告)号：CN116540041A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310785871.8
申请日：2023-06-30
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国矿业大学
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种高压套管沿面放电故障的检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、搭建套管沿面放电模拟装置；步骤2、采集试验套管发生稳定沿面放电时的信号数据；步骤3、对采集的信号数据进行处理获得标准样本；步骤4、对在线运行的高压套管进行检测。本发明所述方法能够在不停电状态下高精度检测到高压套管的沿面放电特征信息，完成套管沿面放电程度的识别与评价，从而弥补现有检测方法的周期性停电试验的过检、过试和时效性差的缺点，克服停电试验周期长、检出率低的弊端，缓解一线人员相对不足的矛盾，减少无效检修试验，节约检修成本，保障高压套管的稳定运行，进一步提高电网设备可用系数和供电可靠性，实现电网的可持续发展。
-
公开(公告)号：CN115501519B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211025304.4
申请日：2022-08-25
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
发明人： 张佳庆 , 谢恒 , 黄玉彪 , 罗沙 , 柯艳国 , 谢佳 , 黄道友 , 黄伟民 , 李永熙 , 王庆 , 刘晓圣 , 王刘芳 , 朱太云 , 刘辉 , 过羿 , 尚峰举 , 刘睿 , 何灵欣 , 田梦洁
IPC分类号： G01N31/12
摘要： 本发明公开了一种换流站多消防系统协同灭火溢出风险检测装置及检测方法，外壳由上至下依次安装有第一格栅和第二格栅，第一箱体至喷头连通有管道，所述管道串接有水泵、压力表、调节阀和流量计，第二空间对应铺设有支撑于第二格栅上的卵石层，外壳底部安装有排液管。模拟实际工况下的换流变场所油坑，通过缩尺寸局部模型，用于检测换流变场所溢流风险的测试，为风险评估提供数据支撑，为在运、在建的特高压工程消防能力提升及相关规程规范编制提供技术支撑。
-
公开(公告)号：CN116383602A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211598391.2
申请日：2022-12-14
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
摘要： 本发明涉及一种考虑噪声与样本量的GIS隔离开关机械缺陷辨识方法，属于电力技术领域。该方法包括多加速度传感器布置、振动信号的频率分析、去噪、信息对获取、特征提取、构建神经网络并进行训练、神经网络模型再训练和GIS隔离开关机械缺陷诊断几大步骤。本发明提供的考虑噪声与样本量的GIS隔离开关机械缺陷辨识方法采样方便，对于隔离开关机械缺陷辨识准确率高，解决了难以通过单一信号处理算法去噪的问题，并采用迁移学习解决样本量过小，不能全方位反应全部缺陷的问题；本发明能够较高精度的获得GIS隔离开关机械状态，有助于提高电力系统的稳定运行。
-
公开(公告)号：CN116244279A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211634215.X
申请日：2022-12-19
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , H04W84/18 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于因果图注意力机制的高压开关柜缺陷预测方法和系统，包括：数据收集及存储；数据归一化；利用因果发现算法挖掘组部件传感器网络的相互作用关系和因果关系，得到高压开关柜组部件传感器网络结构；根据含有因果关系的组部件传感器网络，利用因果图注意力网络学习不同组部件之间的关联关系强度。本发明提供的应用于智能高压开关柜的缺陷预测方法，根据上述给定的组部件传感器网络，通过采用因果图注意力机制神经网络，自动学习高压开关柜组部件间的关联强度，实现组部件间的有效信息交互，建模组部件传感器网络复杂的相互作用关系，显著提升高压开关柜缺陷预测准确度。
-
公开(公告)号：CN115828088A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211421751.1
申请日：2022-11-14
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/2131 , G01R31/00 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及电力系统故障诊断技术领域，具体为基于深度学习的高压并联电抗器振动异常故障诊断方法，包括以下步骤：电抗器振动信号采集；数据预处理，将时序振动信号转化为图像信号；建立数据集；进行Incep‑DenseNet网络故障诊断训练与测试；有益效果为：本发明提出的基于深度学习的高压并联电抗器振动异常故障诊断方法通过多尺度特征提取和多层次特征融合的优势，能够挖掘隐藏在电抗器振动信号中的深度抽象数据特征，准确地建立故障数据特征与故障类型间的映射关系，实现高精度地高压电抗器振动异常故障高精度诊断。当面对海量数据时，基于Incep‑DenseNet深度学习网络的方法能够快速从复杂数据中提取鲁棒性好及故障敏感度高的特征，保证故障诊断的实时性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN115615539A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211367065.0
申请日：2022-11-03
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于声纹识别模型的电力变压器故障监测方法，包括在变压器上设置的至少一个声纹信号传感器，实时获取变压器声纹信号，提取实时声纹信号特征，将实时声纹信号特征输入一个声纹识别模型得到当前变压器工作状态，所述声纹信号特征是对变压器声纹信号进行特征提取后与设备特征绑定的声纹信号特征，所述设备特征是变压器的实时运行时间以及实时环境温湿度和变压器规格；所述声纹识别模型是事先根据变压器正常工作状态和故障工作状态的声纹信号提取的所述声纹信号特征样本集进行训练构建的声纹识别模型。本发明通过同时将正常工作时的振动信号特征和声信号特征作为判别标准，并辅以环境温湿度，提高了变压器故障监测的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
204 条记录 (耗时 0.101 秒)
