传感器
    101.
    实用新型

    公开(公告)号:CN203643513U

    公开(公告)日:2014-06-11

    申请号:CN201320851778.4

    申请日:2013-12-20

    Abstract: 本实用新型提供了一种传感器,本实用新型采用的传感器,包括天线、介质基板、馈电柱和金属地板,其中,天线固定在介质基板顶部,介质基板固定在金属地板上端,馈电柱固定在介质基板内部,馈电柱一端连接于天线,另一端作为输出,天线采用分形微带结构,通过本实用新型,解决了相关技术中存在的当采用平面螺旋结构或矩形微带结构的天线时,会造成传感器体积较大、携带不便,或者传感器的工作频带较窄,检测信号弱的问题,进而达到了在检测电力设备局部放电产生的特高频信号时工作频带宽,方向性较好,水平极化增益高,体积小,重量轻,携带方便,安装在电力设备外部,能有效检测电力设备内部泄漏出来的特高频电磁波的效果。

    多功能局部放电校准器
    102.
    实用新型

    公开(公告)号:CN203630331U

    公开(公告)日:2014-06-04

    申请号:CN201320788212.1

    申请日:2013-12-03

    Abstract: 本实用新型公开了一种多功能局部放电校准器,其包括:电源模块;人机交互模块;与人机交互模块交互连接的控制模块,其将控制指令转换为控制信号后输出;与控制模块连接的工频同步模块,其接收控制信号以产生工频同步信号;与工频同步模块连接的多谐振荡模块,其包括正极性放电脉冲方波振荡电路和负极性放电脉冲方波振荡电路;与多谐振荡模块交互连接的脉冲选择开关,其选择输出正极性工频局部放电脉冲或负极性工频局部放电脉冲;人机交互模块显示输出的工频局部放电脉冲及其特征量。该多功能局部放电校准器能够同时实现放电脉冲极性可调、工频同步等功能,可满足不同局部放电仪的多样化校准工作。

    一种车载式变电站局部放电定位系统

    公开(公告)号:CN202939265U

    公开(公告)日:2013-05-15

    申请号:CN201220534601.7

    申请日:2012-10-19

    Abstract: 一种车载式变电站局部放电定位系统,在汽车上安装4个射频电磁波传感器来接收局部放电点发出的电磁波信号,并由信号调理电路对所接收到的信号进行放大和滤波处理,经高速数据采样单元对4路输出信号进行同步采集,并将数据输出到数据处理和分析单元据实时计算4个射频全向传感器接收同一放电源辐射出超高频信号的起始时刻,基于接收到的4路信号的时间差列出方程组,求解放电信号的方向角和径向距离,从而实现定位。本实用新型能对变电站内所有高压设备进行局部放电检测和定位,大大降低了设备局部放电检测的成本,有助于巡检变电站设备时及早发现缺陷,减少事故的发生和停电检修的时间,从而提高变电站运行的可靠性和智能化水平。

    用于多电力设备集中布置的局部放电监测系统

    公开(公告)号:CN202815160U

    公开(公告)日:2013-03-20

    申请号:CN201220517091.2

    申请日:2012-10-10

    Abstract: 本实用新型公开了一种用于多电力设备集中布置的局部放电监测系统,包括:一高频屏蔽总线环,其上具有若干个并接点;一双通道数据采集单元,其与高频屏蔽总线环连接;若干个传感终端,其分别在若干个并接点与高频屏蔽总线环并接,各传感终端均包括:一特高频传感器,其对应接收各电力设备的局部放电信号;一特高频宽带放大器,其输入端与特高频传感器连接,其输出端连接于并接点;各并接点均分别对应有一第一路径和一第二路径,各并接点对应的第一与第二路径的差值不同。该监测系统可以实现对变电站全站中多个集中布置的电气设备进行同步在线监控。

    基于核主元分析优化的变压器状态参量数据预测方法及系统

    公开(公告)号:CN110045236A

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201910276195.5

    申请日:2019-04-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于核主元分析优化的变压器状态参量数据预测方法,其包括以下步骤:S100:获取一段时间内的变压器状态量数据,并将其转换为矩阵形式的变压器状态量矩阵,所述变压器状态量包括变压器状态参量的相关数据;S200:基于核主元分析算法对变压器状态量矩阵X进行筛选,保留主要状态量,得到变压器主状态量矩阵;S300:构建变压器状态参量数据预测模型,基于所述变压器主状态量矩阵对所述预测模型进行训练;S400:基于经步骤S300训练的变压器状态参量数据预测模型预测变压器状态参量数据。该方法能降低模型训练复杂度,从而保证较高的变压器状态参量数据预测准确率。此外,本发明还公开了相应的预测系统。

    基于果蝇算法优化的变压器状态参量数据预测方法及系统

    公开(公告)号:CN110045237A

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201910276198.9

    申请日:2019-04-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于果蝇算法优化的变压器状态参量数据预测方法,其包括以下步骤:S100:获取一段时间内的变压器状态量数据,并将其转换为矩阵形式的变压器状态量矩阵,所述变压器状态量包括变压器状态参量的相关数据;S200:构建变压器状态参量数据预测模型,基于果蝇算法求得所述预测模型的超参数,基于所述变压器状态量矩阵对所述预测模型进行训练;S300:基于经步骤S200训练的变压器状态参量数据预测模型预测变压器状态参量数据。该方法能避免超参数选取陷入局部收敛,从而提升预测模型训练效率,保证较高的变压器状态参量数据预测准确率和可靠性。此外,本发明还公开了相应的基于果蝇算法优化的变压器状态参量数据预测系统。

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