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公开(公告)号：CN109066803B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201811066282.X
申请日：2018-09-13
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种提高大型同步调相机同期并网成功率的整定方法,针对大型同步调相机并网条件差、成功率低的问题，提出一种综合考虑导前时间误差和滑差变化的同期并网整定方法,首先，用最小二乘估计算法寻找导前时间的最佳函数匹配。接着，以冲击电流作为最大允许相角差的整定依据。最后，对考虑滑差变化的相角差时间曲线加以改进，改进后的曲线能够体现相角差在0到2π间变化的规律性，且直观表示出在一定的滑差范围内是否存在同期点或其存在个数，同时可以看出在给定的相角差范围内所对应的合闸时间范围。该同期并网整定方法，能够可靠预计合闸脉冲的发出时刻，有效减少并网的冲击电流，提高并网的成功率。
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公开(公告)号：CN108196187B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201810028861.9
申请日：2018-01-11
Applicant: 河海大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种双馈风力发电机转子绕组三相不对称负载故障诊断方法，步骤1：在动模实验平台上搭建双馈风力发电机转子绕组故障模拟系统；步骤2：在电机运行的不同状态下，获取转子侧故障前后的转子电流或电压信号，故障录波分析装置进行相应录波，通过MATLAB读取数据并进行直流分量滤除和FFT变换处理；步骤3：根据幅值的变化率提取故障前后变化明显的频率作为诊断该故障的特征频率，用于断判双馈风力发电机转子绕组是否发生三相不对称负载故障。本发明诊断结果非常接近真实值，诊断结果有效，诊断精确度高，可操作性强。
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公开(公告)号：CN111459697A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010228034.1
申请日：2020-03-27
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习网络的励磁系统故障监测方法，包括通过对励磁系统运行过程中的有功、无功功率，励磁电压、电流历史数据进行采集，经标准化处理后构成卷积神经网络训练集和测试集，将训练集数据输入搭建的卷积神经网络，通过随机梯度下降法计算网络的损失函数最小值，更新网络的权重，再通过测试集对卷积神经网络进行测试，直到达到要求的准确率，最终得到基于深度学习网络的励磁系统故障监测网络在线监测发电厂励磁系统是否安稳运行。本发明根据励磁系统运行过程中的多源历史数据，搭建深度学习卷积神经网络对发电厂励磁系统进行监测，方法简单，结果准确可靠，为发电厂励磁系统运行维护、在线监测提供了数据支持与理论依据。
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公开(公告)号：CN111289097A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010114542.7
申请日：2020-02-25
Applicant: 河海大学
IPC: G01H17/00 , G01R31/367 , G01R31/387
Abstract: 本发明公开了电池故障监测与预警技术领域的一种基于振动信号的锂离子电池故障预警方法及系统，能及时对锂离子电池过充与外部短路两种异常工况进行在线预警，具有较高的预警准确率。包括：采集运行状态下的锂离子电池的振动信号；对采集到的振动信号进行傅里叶变换，获取振动信号的频谱图；从振动信号的频谱图中获取振动信号的主频率，依据振动信号的主频率的变化启动预警。对采集到的振动信号进行连续小波变换，获取振动信号的时频图；从振动信号的时频图中获取所述振动信号的能量最高峰所在的频段；依据振动信号的能量最高峰所在的频段的变化启动预警。
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公开(公告)号：CN111177980A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911239446.9
申请日：2019-12-06
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/28 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种大型双水内冷同步调相机的定子温度场流体场简化仿真方法，包括以下过程：根据大型双水内冷同步调相机的实际结构，建立大型双水内冷同步调相机的定子的仿真模型；将仿真模型中各导热体简化为一个整体的导热体，得到简化仿真模型；对简化前后的仿真模型进行仿真得到温度场、流体场结果。对比简化前后得到的温度场得出两者差别不大，而温度场是受流体场影响的，因此简化前后得到的流体场差别也不大，因此证明了简化后的仿真模型可以很好的体现同步调相机的定子温度场流体场。本发明通过简化大型双水内冷同步调相机定子模型可以在确保能反映定子温度分布的情况下简化计算模型，在兼顾精度的情况下提升计算速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110991481A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911050832.3
申请日：2019-10-31
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉小波变换的高压并联电抗器内部松动故障诊断方法，采集不同工况下的电抗器振动信号，将不同工况下振动信号依次与正常状态下振动信号进行交叉小波变换，得到交叉小波功率谱；计算交叉小波功率谱显著性水平，确定影响锥有效区域；通过提取功率谱中的RGB参数以及相位数据，结合影响锥有效区域，获取电抗器不同工况下的特征频段，构造特征矩阵；采用cosine相似度指标量化特征矩阵的差异，区分电抗器不同的运行状态，实现松动状态的故障诊断。本发明具有极好的噪声稳定性，能够准确反应电抗器振动信号在不同频段间的相关性，为进行高压并联电抗器振动信号特征提取与安全运行监测、故障诊断研究提供了一种新的方案。
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公开(公告)号：CN110703078A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910914888.2
申请日：2019-09-26
Applicant: 河海大学
IPC: G01R31/327 , G01M13/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于频谱能量分析与自组织竞争算法的GIS故障诊断方法，主要用于诊断GIS的绝缘子松动故障类机械故障和尖刺放电及沿面闪络的绝缘故障。方法包括：对多个周期的振动信号进行采集，将采集到的信号进行自适应滤波后利用小波变换对滤波后的信号进行多层次重构，求得不同频段的重构信号，再计算不同频段重构信号能量占总频段的能量比，提取出特征变化较为明显的频段能量比作为输入样本，通过自组织竞争算法对其进行训练得到权值中心实现故障分类，诊断GIS故障。该方法易于实现，结果明显，诊断准确率较高。
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公开(公告)号：CN110633794A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201810662059.5
申请日：2018-06-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Elman神经网络的高压电缆导体温度动态计算方法。该方法执行如下步骤：1）获取高压电缆运行数据；2）建立Elman神经网络；3）将获取的高压电缆运行数据作为训练样本，采用粒子群算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值，训练网络，确定最优的Elman神经网络结构；4）将实时采集的电缆导体运行电流和电缆外表面温度输入到步骤3中训练好的Elman神经网络模型，便可以输出高压电缆导体实时温度。该方法可以克服传统方法受电缆本身物性参数和外部环境变化影响的局限，有助于实现电缆导体温度的实时监测。
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公开(公告)号：CN110532637A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910716340.7
申请日：2019-08-05
Applicant: 上海电气风电集团有限公司 , 河海大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种适用于双馈电机电刷滑环系统温度场仿真计算方法。所述方法包括如下步骤：建立所述电刷滑环系统的3D模型；根据所述电刷滑环的部件分布对3D模型进行网格划分；获取所述电刷滑环的材料参数、电流大小、施加电流载荷以及边界条件；获取所述电刷滑环的生热率、对流换热系数；根据所述网格划分后的3D模型、材料参数、电流大小、施加电流载荷、边界条件、生热率和对流换热系数仿真得到电刷滑环的温度场。本发明结合电刷滑环的工作情况，利用电学，热力学相关知识，较精确的仿真出了电刷滑环在工作条件下的温度场情况，为电刷滑环系统温度检测提供理论支撑，也可以为后续的电刷滑环故障诊断提供技术支持。
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公开(公告)号：CN110492689A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910806122.2
申请日：2019-08-28
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种可检测永磁体退磁和转子偏心故障的永磁电机结构及方法，包括交叉排列的故障检测绕组和主电枢绕组。其中，每一相的故障检测绕组仅由一个线圈组成，而主电枢绕组可由一个或多个线圈串联而成。当电机正常运行时，将故障检测绕组与主电枢绕组串联，共同进行能量转化；当进行故障检测时，将故障检测绕组与主电枢绕组断开，通过观察故障检测绕组的反电动势波形判断永磁电机永磁体退磁和转子偏心情况，对故障进行准确判断。该电机结构简单，故障检测方法操作方便，可帮助检修人员快速判断电机故障类型。
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