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公开(公告)号：CN110728008B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN201810680022.5
申请日：2018-06-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院
IPC: G06F30/20 , G06F119/04
Abstract: 本申请公开了一种用于确定智能电表的期望寿命的方法，包括：根据智能电表的加速退化的试验数据，确定智能电表的寿命符合威布尔分布，根据所述性能退化敏感参数和预先设置的失效阈值，获得智能电表在多种应力水平的每种应力水平下的伪寿命估计值，根据智能电表在每种应力水平下的伪寿命估计值，建立温度、湿度、以及电流的多应力加速退化模型，通过将所述伪寿命估计值输入加速退化模型来获得智能电表在正常应力水平下的寿命预估值，使用基于威布尔分布的概率图方法对所述寿命预估值进行较正，获得正常应力水平下智能电表的期望寿命。解决了现有技术中用于确定智能电表的期望寿命的方法繁锁或者可靠度低的问题。
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公开(公告)号：CN114883155A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202111144755.5
申请日：2021-09-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 浙江正泰电器股份有限公司
Inventor： 熊素琴 , 张保亮 , 赵兵 , 林繁涛 , 杜新纲 , 葛得辉 , 周晖 , 陈昊 , 彭楚宁 , 邹和平 , 薛阳 , 李扬 , 成达 , 李求洋 , 赵越 , 杨巍 , 李龙涛 , 岳云奇 , 蒲韬 , 刘彬 , 宋健
Abstract: 本发明公开了一种断路器的失压分闸脱扣系统及方法。所述系统包括断路器本体、两种脱口执行单元、磁通驱动单元、电机驱动单元；所述断路器本体用于线路的过流、短路和隔离；所述两种脱口执行单元包括脱扣执行单元1和脱扣执行单元2，所述脱扣执行单元1，实现断路器自动脱扣动作功能，所述脱扣执行单元2，实现断路器自动合闸和脱扣动作功能；所述磁通驱动单元，实现驱动执行单元1脱扣动作功能。避免了失压脱扣时由于储能单元储能失效，导致无法微型断路器无法分闸，造成光伏系统损坏和人身安全隐患的可能。
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公开(公告)号：CN114879118A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202111176026.8
申请日：2021-10-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 熊素琴 , 成达 , 邹和平 , 李求洋 , 赵兵 , 彭楚宁 , 林繁涛 , 张保亮 , 李扬 , 陈昊 , 杨巍 , 郭建宁 , 赵越 , 谭琛 , 王雅涛 , 李禹凡 , 孙南南 , 李龙涛 , 秦程林 , 岳云奇
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种用于智能电能表应力失效拐点的判别方法和系统，包括：确定智能电能表的典型应力；获取所述典型应力对应的应力条件数据及失效拐点数据；通过所述典型应力、应力条件数据及失效拐点数据，对预先构建的CNN‑LSTM网络失效拐点预测模型进行训练和测试；通过所述模型输出待判别的智能电能表失效拐点的预测值。解决现有技术智能电能表应力失效拐点预测结果与实际情况偏差大的问题。
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公开(公告)号：CN113466680A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110579145.1
申请日：2021-05-26
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 浙江天正电气股份有限公司
IPC: G01R31/327 , G01R35/00 , G01R35/02
Abstract: 本发明公开了一种计量模块可拔插互换的断路器的自校准方法及系统，其中方法包括：确定断路器中电流互感器将一次电流进行数学变换为第一输出电流时的第一修正系数；确定计量模块将第一输出电流进行数学变换为实际输出电流时的第二修正系数及偏差值；基于第一修正系数、第二修正系数及偏差值获取经过修正后的实际输出电流值。
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公开(公告)号：CN112858982A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110208869.5
申请日：2021-02-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01R35/00
Abstract: 本申请公开了一种测试电流传感器可靠性的方法及系统。其中，将待测试电流传感器放置在环境试验箱，调节所述环境试验箱环境至预设温度和预设相对湿度，向所述待测试电流传感器施加预设电压并持续预设时长；当所述待测试电流传感器恢复至常温静态测试环境后，向电流传感器施加待检测电流，测量电流传感器的输出电流或输出电压，获得第一测试结果；根据所述第一测试结果，判断所述待测电流传感器的可靠性状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111769634A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010535999.5
申请日：2020-06-12
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 浙江正泰电器股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明提出了一种具有监测功能的智能断路器，包括：距离采集单元设置在断路器本体上，用于实时采集断路器本体与柜门之间的距离信息；控制单元与距离采集单元连接，控制单元用于接收距离信息，并根据距离信息实时的判断柜门的开合状态；执行单元分别与断路器本体和控制单元连接，执行单元用于根据控制单元的控制指令，控制断路器本体进行合闸和分闸。本发明的有益效果在于，距离采集单元采集柜门与断路器之间的距离信息，通过断路器与柜门之间的距离的改变，以确定柜门的开合状态，能够有效地开关柜进行检测，防止非电网工作人员操作断路器，防止窃电发生，提高断路器放置位置的安全性。
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公开(公告)号：CN110059357A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910208116.7
申请日：2019-03-19
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网黑龙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码网络的智能电能表故障分类检测方法及系统，包括：对获取的智能电能表的历史检测数据进行归一化处理后分为训练集和测试集；初始化设置自编码网络模型的参数；在训练集中选取样本数据输入到所述自编码网络模型中，以获取信号特征输入到分类器中进行分类，并根据分类结果进行迭代训练；根据测试集的分类结果不断调整所述自编码网络模型参数，以确定自编码网络模型的最优参数；利用所述最优参数对应的自编码网络模型对智能电能表的故障进行分类检测。本发明采用深度降噪自编码网络对采集的信号进行无监督地特征提取，能够实现故障信号的快速准确分类，有助于提升智能电能表的故障识别能力，相比传统方法具有较强的抗噪性。
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公开(公告)号：CN119374758A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411403124.4
申请日：2024-10-09
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01K13/00 , G01R31/327 , G08B31/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种断路器的温升预警方法以及系统，在断路器的工作状态中，采集断路器端子的多个温度数据，并根据多个温度数据构建温升变化曲线，并引入了温升变化曲线，以便于通过温升变化曲线记录温度数据的变化，同时，基于温升变化曲线中的多个温度数据训练断路器端子的温升变化预测模型，以便于基于温升变化预测模型以及当前温度数据输出温升预测结果，从而根据温升预测结果与预设区间的对比而定义断路器的异常状态或者正常状态，以便于把控断路器的异常状态或者正常状态，并针对断路器的状态进行管控，从而根据异常情况发出预警信号，以便于兼容了断路器的温升预测以及温升预警，从而在多个维度下把控断路器的状态。
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公开(公告)号：CN119044695A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411168098.1
申请日：2024-08-23
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01R31/12 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU‑Attention的故障电弧检测方法和系统，涉及低压交流配电技术领域，包括：基于预设交流故障电弧实验平台，获取故障电流数据；提取故障电流数据的特征值；以特征值作为训练集，对预设GRU‑Attention模型进行训练，得到训练好的故障电弧检测模型；基于训练好的故障电弧检测模型，对待检测电力系统进行故障电弧检测。本发明缓解了传统的保护装置往往难以准确检测串联故障电弧的技术问题。
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公开(公告)号：CN118818123A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410795610.9
申请日：2024-06-19
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01R19/00 , G01R23/16 , G01R21/00 , G06F18/2131 , G06F18/24 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及低压电网用电领域，具体涉及一种非侵入式负荷识别方法、系统、设备及介质。所述方法包括：设定至少包含一个电流信号周期的数据窗长度L；采集电流信号，获取长度为L的数据窗D0；对数据窗D0进行频谱分析，得到基波幅值A0；连续采集下一时刻相同长度的数据形成数据窗D1，进行频谱分析，得到基波幅值A1；计算A0和A1的幅值差值，若差值的绝对值小于预设阈值ε，则判断无负荷投切发生，并将D1数据覆盖D0数据，重复此步骤；否则，进入下一步；构建包含时域特征、频域特征和时频域特征的特征集；输入到预先训练好的卷积神经网络模型中进行负荷分类识别，得到识别结果。从多维度对负荷特征进行分析，构建多参量特征集，能够有效区分多种常见家用负荷。
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