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公开(公告)号：CN117250577A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311233087.2
申请日：2023-09-22
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G01R35/02 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06N20/20
摘要： 本发明公开了一种基于Adaboost算法的电流互感器运行状态判断方法，包括如下步骤：对待测电流互感器进行监测，获取待测电流互感器的运行参数X并进行分析，获得电流互感器的不同工况；选取同一工况下的二次电流数据，计算电流互感器的不平衡时序数据；对中电流互感器的不平衡时序数据进行特征提取，获取时域特征、频域特征、时频域特征；采用PCA算法，对多维特征进行降维处理，选取主成分特征F；所述多维特征包括时域特征、频域特征和时频域特征；对于获得的主成分特征F，采用优化后的Adaboost算法，对互感器群体状态进行分类；计算各相互感器的贡献指标Q，完成异常互感器的个体定位。本发明的基于Adaboost算法的电流互感器运行状态判断方法，具有分类效果好、能够准确地对运行状态的进行判断且算法简单易实现等优点。
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公开(公告)号：CN116702630B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310980854.X
申请日：2023-08-07
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F30/27 , G01R35/02 , G06N3/0442 , G06N3/096 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种电容式电压互感器CVT的误差迭代评估方法，包括如下步骤：搭建实验室仿真平台，构造CVT离线数据DL；利用第一至第六预测模型进行预测，分别获得第一至第六预测结果；将第六预测模型迁移至CVT实时工况中得到第七预测模型；将在线CVT误差数据分解为误差周期项、误差趋势项、误差余项；利用第七预测模型得到第七至第九预测结果；利用第七预测结果、第八预测结果和第九预测结果训练得到第八预测模型；利用第八预测模型对待测CVT的误差进行预测。本发明的电容式电压互感器CVT的误差迭代评估方法，具有在较少的数据样本情况下能够获得电压互感器CVT的真实误差状态、提高电压互感器CVT误差预测模型的精度等优点。
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公开(公告)号：CN115932697A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211362700.6
申请日：2022-11-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G01R35/02
摘要： 本发明涉及电气检测设备技术领域，具体为一种电容式电压互感器的综合评价方法及装置，包括机外壳，所述机外壳的内部固定安装有检测机构，所述机外壳的内部安装有接线机构，所述接线机构包括固定安装在机外壳内部的安装框，所述安装框的顶部安装有控制机构，所述安装框的内部安装有收纳机构。本发明通过收纳机构的设置，使用于接线的线缆可以较为方便的收纳与检测装置的内部，并由于线缆与接电插头连接处在拉伸线缆时会保持固定的状态，也减少了发生破损的现象，对线缆进行有效的保护，无需在每次检测完成后单独进行存放和收纳，也提高了对电压互感器在进行检测评价时的便捷程度。
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公开(公告)号：CN118599397A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410839045.1
申请日：2024-06-26
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
IPC分类号： C09D163/00 , C09D5/24
摘要： 本发明提供一种紫外光固化半导电涂料，包括如下质量百分比的组分：环氧树脂，65‑85wt％；导电填料，5‑15wt％；活性稀释剂，5‑15wt％；光引发剂，5‑10wt％；其中导电填料为质量比为2：(2‑4)的银包铜粉和多壁碳纳米管。本发明采用粘结力和耐候性强的环氧树脂为涂料基体，使用银包铜粉和多壁碳纳米管作为复合导电填料，两种组分协同配合，使得紫外光固化半导电涂料具有良好的耐候性、机械性、粘结强度、韧性和导电性等优异性能，显著提高了其环境适应性，改善了现有电器设备中绝缘电阻的非线性行为，降低高压电器设备发生故障甚至损坏的概率，提高了高压电器设备使用的安全性。
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公开(公告)号：CN118295681A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410460635.3
申请日：2024-04-17
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种强耦合采集任务处理效率优化方法，本发明涉及强耦合功能扩展技术领域，解决了由于系统的各个部分之间紧密依赖，任何一个组件的增加、修改或升级都可能需要对整个系统进行重新设计或大规模的调整，这不仅增加了系统维护和升级的复杂性，也大大限制了系统适应新需求的能力的问题，本发明通过实施平滑更替机制，确保了在引入新模块或更新现有模块时系统的连续运行和数据一致性。这种方法减少了系统升级或功能添加时的中断风险，保证了系统的高可用性。同时，精确的兼容性检查减少了新旧模块间潜在的冲突，提高了系统整体的稳定性和可靠性，增强系统的可靠性和稳定性，保持其原有的处理效率。
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公开(公告)号：CN117310594A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311233363.5
申请日：2023-09-22
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种基于有效特征选择与改进SVM的电流互感器故障诊断方法，包括：采集待测电流互感器的运行数据；对运行数据预处理后，再进行核空间特征选择；建立SVM故障诊断模型；建立电流互感器的运行状态评判表；将样本数据输入SVM故障诊断模型，获得诊断结果；将步骤5获得的诊断结果与运行状态评判表进行比对，通过同一条母线的其他两台电流互感器的状态来综合评分，确定待测电流互感器的最终运行状态。本发明的基于有效特征选择与改进SVM的电流互感器故障诊断方法，具有计算量少、避免算法陷入局部最优、快速识别故障电流互感器、避免测量的故障数据对电网的保护和检修造成干扰等优点。
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公开(公告)号：CN114212354B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202111513428.2
申请日：2021-12-06
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种射频识别物联网用一体机及其使用方法，包括防护箱，防护箱的左右箱壁均开有滑槽，防护箱的左端穿插连接有升降机构，升降机构的右部位于防护箱内且滑动安装在两个滑槽之间，升降机构的上端左右两侧均滑动安装有定位机构，两个定位机构之间共同固定安装有一体机本体，一体机本体的上端左右两侧分别设置有显示屏和射频控制器，一体机本体的前端上部固定安装有多个指示灯，防护箱的下端四角均固定安装有万向轮，防护箱的下端左右两侧均固定安装有限位机构。本发明的一种射频识别物联网用一体机，收纳方便，占用空间小，机器拆卸便捷，固定牢固，不易跌落，安全可靠，且灵活性强，携带便捷，与台面摩擦力大，定位稳定，可推广使用。
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公开(公告)号：CN115980647B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211362711.4
申请日：2022-11-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G01R35/02 , G06F18/10 , G06N3/084 , G06F18/214
摘要： 本发明涉及一种基于群体信息的CVT异常状态识别方法及装置，包括：获取同一母线下各组CVT的历史负荷数据、历史环境参量数据、历史二次电压数据，构建训练样本集与训练目标集；采用数据切分、集成学习的方法得到相电压预测模型；利用相电压预测模型预测同一母线下各组CVT的二次相电压，并计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度；利用同一母线下各组CVT的电压波动率与相电压偏差度的统计特征，来计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度的置信水平，实现目标CVT异常状态识别。本发明可对同一母线下各组CVT的异常状态进行识别与定位，及时发现超差CVT，保证电网运行的稳定性和安全性能。
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公开(公告)号：CN115754875B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211371496.4
申请日：2022-11-03
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G01R35/02 , G06F18/2433
摘要： 本发明涉及一种电压互感器误差评估方法及装置，包括：获取离线检测过程中的第一电气属性特征数据构建离线训练集；基于所述离线训练集训练MLP模型得到同型号CVT误差状态模型；基于所述同型号CVT误差状态模型构造第一基于工况的同型号CVT误差状态预测模型；基于所述第一基于工况的同型号CVT误差状态预测模型进行工况自适应训练，输出第二基于工况的同型号CVT误差预测模型；将待测电压互感器的在线监测数据输入至所述第二基于工况的同型号CVT误差状态预测模型，输出所述待测电压互感器的误差状态。本发明对待测电压互感器进行在线预测，实时反馈电压互感器的误差状态，进而保证电网运行的稳定性和安全性能。
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公开(公告)号：CN115980647A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211362711.4
申请日：2022-11-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G01R35/02 , G06F18/10 , G06N3/084 , G06F18/214
摘要： 本发明涉及一种基于群体信息的CVT异常状态识别方法及装置，包括：获取同一母线下各组CVT的历史负荷数据、历史环境参量数据、历史二次电压数据，构建训练样本集与训练目标集；采用数据切分、集成学习的方法得到相电压预测模型；利用相电压预测模型预测同一母线下各组CVT的二次相电压，并计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度；利用同一母线下各组CVT的电压波动率与相电压偏差度的统计特征，来计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度的置信水平，实现目标CVT异常状态识别。本发明可对同一母线下各组CVT的异常状态进行识别与定位，及时发现超差CVT，保证电网运行的稳定性和安全性能。
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