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公开(公告)号:CN115494349B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211377677.8
申请日:2022-11-04
摘要: 本发明公开了有源配电网单相接地故障区段定位方法,包括步骤1,建立有源配电网单相接地故障样本集,样本集包括训练集和测试集;步骤2,构建基于边图和图注意力网络的故障定位模型,模型输出各线路是否发生故障的置信度;步骤3,使用训练集训练故障定位模型,当模型的损失函数在迭代过程中不再减小且评估指标不再变化时结束训练;步骤4,使用训练完成的模型进行故障定位,通过测试集评价模型的误判率及定位准确率。本发明不仅能够弥补传统GNN框架难以处理边特征的缺陷,而且能解决人工处理特征造成定位效果下降的问题,用少量的训练样本就能实现准确的故障区段定位,在考虑数据丢失、负荷波动等情形下有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN114062831B
公开(公告)日:2022-04-19
申请号:CN202210046828.5
申请日:2022-01-17
摘要: 本发明公开了适用于单光子探测器的故障自检测方法及装置,包括皮秒脉冲光源、可调光衰减器、采样电路、电源拓扑保护电路以及上位机;皮秒脉冲光源产生光脉冲信号以及与光脉冲同源的电信号,电信号作为单光子探测器的触发信号,可调光衰减器对获取到的光脉冲信号处理后得到单光子光脉冲作为单光子探测器的测试信号;电源拓扑保护电路用于实现单光子探测器中电源模块的持续可靠性工序检测,采样电路采集单光子探测器待检测部位采样值;上位机用于设置测试工序指令、读取测试数据、分析数据以及生成测试报告。方案通过自动化的测试工序对单光子探测器的多个电路结构和元器件进行检测,显著提高其故障检测效率和定位准度。
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公开(公告)号:CN113762115A
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202110993369.7
申请日:2021-08-27
申请人: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
摘要: 本发明公开了一种基于关键点检测的配网作业人员行为检测方法,S1、获取配网现场的图像数据,对图像数据进行清洗,提取图像数据中人体关键骨骼点;S2、提取图像数据中的人体关键骨骼点,S3、对图像中提取到的人体骨骼关键点数据做预处理;S4、对筛选后的人体骨骼关键点坐标进行统一标准化操作;S5、采用S1‑S4获取批量训练数据集,搭建人体骨骼点特征提取器模型;S6、构建配网监理机器人的监测行为数据注册库;S7、用S5中训练好的模型去提取出所有传入配网监理机器人中的图像数据的人体骨骼关键点的特征向量;S8、将得到的特征向量做比对匹配;判定是否做出安全告警。该方法提升了配网现场监视系统对于配网现场的工作人员的安全隐患告警的效率。
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公开(公告)号:CN111293661B
公开(公告)日:2021-08-24
申请号:CN202010033302.4
申请日:2020-01-13
摘要: 本发明公开了一种绝缘导线双向防雷击断线保护方法及装置,绝缘子的低压端设有接地电极,绝缘子的高压端设有绝缘导线和引流线,引流线通过穿刺线夹与绝缘导线并联,引流线两侧均设有引弧电极,引弧电极与接地电极之间形成放电保护间隙。由于本发明绝缘子两侧各有一个放电保护间隙,当任何一侧遭受雷电过电压时,保护间隙均会动作放电,放电时有两个线夹共同提供故障电流,并且绝缘导线、引流线和引弧电极成一体化,保护间隙结构稳定,因此本发明具有性能稳定、动作可靠、通流能力强等特点,能有效地防止绝缘导线雷击断线故障的发生,确保了绝缘导线的安全,解决了单一的放电保护间隙工频续流能力差、间隙距离不稳定、可靠性低的技术问题。
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公开(公告)号:CN112736880A
公开(公告)日:2021-04-30
申请号:CN202011560584.X
申请日:2020-12-25
申请人: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 赵寿生 , 崔建业 , 张波 , 赵冠军 , 姚晖 , 苏毅方 , 张一航 , 方旭光 , 朱泽厅 , 陈州浩 , 邵先军 , 童力 , 金超 , 徐洁 , 黄洁敏 , 林恺丰 , 杨昶宇 , 俞勤政 , 卢鸣凯 , 吴昊
IPC分类号: H02H9/02
摘要: 本发明涉及一种基于相变电阻的短路电流抑制装置,包括串联在配电线路上的相变电阻,相变电阻包括相变层和电极,电极上连接有脉冲信号,本发明的优点:通过在配电线路上串联一个相变电阻,相变电阻包括相变层,由于相变层容易实现由晶态向非晶态转变,从而改变了相变电阻的电阻,从而改变了配电线路的电流,因此,不仅能有效的降低配电线路的短路水平,降低短路电流的热效应、电动力效应对配电设备带来的危害,而且能降低对断路器的分断能力要求,能在断路器切除故障回路前,降低了短路故障引起电压暂降程度,提高敏感负荷的用电连续性,给用户带来经济损失。
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公开(公告)号:CN118211808B
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410607831.9
申请日:2024-05-16
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要: 本发明提供一种基于多指标数据的园区复杂能源协同调度方法及系统。所述方法包括:获取基于目标生产设备所预先配置的至少一个设备节点、以及在生产周期内所对应的能源消耗数据,其中,所述能源消耗数据包括至少一种能源属性以及对应的属性消耗量;建立与每个设备节点适配的节点立体展示模型;基于能源属性来对节点立体展示模型具有的标准展示面进行一一对应的属性配置,得到分别对应不同能源属性的属性展示面;建立与所有属性展示面分别对应的初始能源消耗模型;基于与每个能源属性对应的属性消耗量确定消耗比例,并根据消耗比例对与每个能源属性对应的初始能源消耗模型进行比例调整,得到当前能源消耗模型。本发明至少提高了综合管理效率。
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公开(公告)号:CN118260551A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410351634.5
申请日:2024-03-26
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F18/20 , G01R31/327
摘要: 本发明涉及中低压配电技术领域,具体涉及一种基于智能断路器的低压配电台区拓扑识别方法及系统。方法包括:采集每个箱内多个智能断路器的负荷电流;根据每个箱内负荷电流的关系确定箱内的拓扑结构;基于箱内的拓扑结构以及智能断路器的负荷电流的关系确定箱间的拓扑结构;根据箱内的拓扑结构和箱间的拓扑结构确定低压配电台区拓扑关系。本发明基于智能断路器实现低压配电台区拓扑结构的自动识别,有利于提高供电可靠性,提升电网运维水平;并且,在进行低压配电台区拓扑识别时,先通过负荷电流进行箱内拓扑结构确定,之后以箱为单位进行箱间拓扑结构确定,参与拓扑辨识的节点数目大幅降低,可快速实现低压台区拓扑结构辨识。
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公开(公告)号:CN117627192A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311377187.2
申请日:2023-10-23
申请人: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要: 本发明公开一种基于穿孔空心陶粒板的吸声结构复合板及其制作方法,涉及吸声板技术领域,吸声结构复合板由不少于两块吸声材料板复合,其中至少一块为穿孔空心陶粒板,穿孔空心陶粒板上设有多个不同孔径大小的吸声孔。制作方法包括:将空心陶粒、全固废胶凝材料及水进行均匀搅拌,得到料浆;将料浆倒入模具并震动,至料浆完全填充模具后置于潮湿环境养护,之后取出自然干燥后得到空心陶粒板;对空心陶粒板进行打孔,得到穿孔空心陶粒板;选择吸声材料制作吸声材料板,将穿孔空心陶粒板与吸声材料板进行复合,得到吸声结构复合板。本发明通过在空心陶粒板上设置孔径大小不同交错分布的吸声孔,以使吸声板能够同时对多种频率的声波进行有效的吸收。
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公开(公告)号:CN111209709B
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN201911350881.9
申请日:2019-12-24
申请人: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于人工神经网络的PCM阻值预测方法,包括以下步骤:步骤S1:选取样本数据;步骤S2:将数据进行仿真处理;步骤S3:将仿真数据转化为数组,并进行归一化处理;步骤S4:将处理后的数据分为训练集和测试集;步骤S5:搭建神经网络模型,将训练集的数据通过神经网络进行训练;步骤S6:将测试集的数据通过训练好的神经网络进行测试。本发明通过选取合适的相变存储器尺寸参数作为神经网络的样本,进行神经网络模型的搭建,通过训练集数据样本对神经网络进行训练,通过测试集数据样本对神经网络进行测试,保证了神经网络的输出准确性,将PCM的阻值预测与人工神经网络进行结合,达到快速准确预测PCM阻值的目的,减少了PCM阻值预测的时长。
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公开(公告)号:CN115494349A
公开(公告)日:2022-12-20
申请号:CN202211377677.8
申请日:2022-11-04
摘要: 本发明公开了有源配电网单相接地故障区段定位方法,包括步骤1,建立有源配电网单相接地故障样本集,样本集包括训练集和测试集;步骤2,构建基于边图和图注意力网络的故障定位模型,模型输出各线路是否发生故障的置信度;步骤3,使用训练集训练故障定位模型,当模型的损失函数在迭代过程中不再减小且评估指标不再变化时结束训练;步骤4,使用训练完成的模型进行故障定位,通过测试集评价模型的误判率及定位准确率。本发明不仅能够弥补传统GNN框架难以处理边特征的缺陷,而且能解决人工处理特征造成定位效果下降的问题,用少量的训练样本就能实现准确的故障区段定位,在考虑数据丢失、负荷波动等情形下有较好的鲁棒性。
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