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公开(公告)号：CN109065407A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811182833.9
申请日：2018-10-11
申请人： 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 西安科技大学 , 安徽正广电电力技术有限公司
发明人： 朱文兵 , 朱孟兆 , 王学磊 , 朱庆东 , 周加斌 , 王建 , 许伟 , 伊锋 , 高志新 , 李龙龙 , 韩明明 , 顾朝亮 , 王继豪 , 曹志伟 , 孙善华 , 吴伟丽 , 刘勇 , 奚涛
IPC分类号： H01H33/664 , H01H33/666
摘要： 本发明公开了一种涡流驱动快速断路器，属于涡流断路器领域,一种涡流驱动快速断路器，包括绝缘拉杆，所述的绝缘拉杆下端活动安装在环氧树脂极柱内部，所述的绝缘拉杆下端内部与触头弹簧上端固定连接，所述的触头弹簧下端与动导电杆固定连接；在该涡流驱动断路器工作时，由于控制器检测到异常电流时，高电阻弹片将会发生弯曲现象，从而将上侧端子顶起，使接触头与下侧端子断开，从而使电路断开，之后可控硅A检测到电流消失，从而使储能电容开始放电，之后启动涡流驱动器从而使涡流盘向上移动，从而带动绝缘拉杆使其上升，从而使下端动静触头分离，从而通过管内真空优良的绝缘性使中高压电路切断电源后能迅速熄弧并抑制电流。
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公开(公告)号：CN117907818A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410098890.8
申请日：2024-01-24
申请人： 清华四川能源互联网研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 四川省菁蓉和欣科技有限公司
IPC分类号： G01R31/327
摘要： 本发明提供一种变压器有载分接开关切换阶段暂态电磁信号解析方法，涉及电力设备状态监测技术领域。方法包括：S1：有载分接开关调压操作时，同步采集预设时长的暂态电磁信号和负载电流信号；S2：结合有载分接开关工作原理，寻找负载电流信号的突变点；S3：基于负载电流信号的突变点确定有载分接开关桥接产生的电磁信号，并提取电磁信号的峰值时间作为时间参考点；S4：结合有载分接开关的分波形时间参数，根据时间参考点寻找各动作是否存在对应的暂态电磁信号；S5：统计切换阶段各动作对应的暂态电磁信号次数，得到信号特征向量。该方法和装置能够能识别出不同切换动作对应的电磁信号，为有载分接开关状态评估提供重要支撑。
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公开(公告)号：CN117310407A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311250444.6
申请日：2023-09-25
申请人： 清华四川能源互联网研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 四川省菁蓉和欣科技有限公司
IPC分类号： G01R31/12 , G06F17/16 , G06F17/15 , G06F18/213
摘要： 本发明的实施例提供了一种基于波形相关系数的换流变压器12脉动干扰抑制方法和装置，涉及变压器监测技术领域。方法首先采用宽频电流传感器在换流变压器的铁芯、夹件接地线处采集电流信号，并对电流信号进行去均值处理，然后提取电流信号中所有的脉冲信号，接着从提取的脉冲信号中连续选取12个不含有放电脉冲的信号作为基准信号，在信号对齐后分别求取脉冲信号与12个基准信号间的相关系数并得到相关系数向量，最后设置相关系数阈值并逐个对比去除12脉动干扰信号。该方法能实现换流变压器的12脉动电磁干扰抑制，为换流变压器状态评估提供重要支撑，具有很好的实用价值。
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公开(公告)号：CN116862926A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310747540.5
申请日：2023-06-21
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院
发明人： 林颖 , 张峰达 , 刘萌 , 辜超 , 李壮壮 , 孙艺玮 , 郑文杰 , 杨祎 , 李勇 , 李笋 , 姚金霞 , 吕俊涛 , 邢海文 , 李文博 , 乔木 , 任敬国 , 李龙龙 , 李程启 , 秦佳峰 , 周加斌
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，提供了基于深度学习和用户点击的电力设备分割方法及系统，包括：获取电力设备红外图像和用户点击；将电力设备红外图像和用户点击一起输入到训练后的深度神经网络，得到电力设备的分割结果；其中，深度神经网络在训练过程中，采用随机采样方法生成初始点击，并通过深度神经网络得到初始分割结果，如果初始分割结果需要修正，则采用迭代采样方法生成点击，并在每次迭代中，将电力设备红外图像、先前掩模、真实掩模及生成的点击，输入到深度神经网络中，训练深度神经网络，更新深度神经网络的参数。允许用户通过交互式的点击迭代地控制分割结果，对分割结果进行修正。
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公开(公告)号：CN116402723B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310658388.3
申请日：2023-06-06
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院
发明人： 陈玉峰 , 崔其会 , 周加斌 , 张峰达 , 林颖 , 秦佳峰 , 李杰 , 乔木 , 李晨昊 , 杨祎 , 李程启 , 辜超 , 姚金霞 , 朱文兵 , 李壮壮 , 郑文杰 , 刘萌 , 孙艺玮 , 张围围 , 刘辉 , 段玉兵 , 周超 , 刘岩
摘要： 本发明涉及图像数据处理技术领域，提出了集成机器人平台的紫外成像检测系统，包括：获取紫外图像和可见光图像；得到图像块，获取图像块的局部对比直方图；根据局部对比直方图得到图像块的块显著度以及分解层数；获取图像块内每个像素点的局部序列；根据局部序列得到像素点的块内轴线距离；基于此获取轴线距离并获得紫外分布图和可见光分布图；获取紫外分布图和可见光图像的圆形窗口，根据圆形窗口内像素点的轴线距离获得分布差异度；根据分布差异度得到同距离差异度；根据同距离差异度得到每个像素点的融合权重；根据分解层数和融合权重获取融合图像，根据融合图像进行成像检测。本发明提高后续图像融合的精度以及紫外检测的准确率。
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公开(公告)号：CN110737998B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201910911571.3
申请日：2019-09-25
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供一种基于有限元和深度信念网络的均压环优化设计方法。本发明构建优化均压环结构参数的训练样本集和测试样本集；将训练样本集通过深度信念网络进行训练，得到训练后深度信念网络，用于拟合出均压环各结构参数与沿面最大电场强度之间的关系；进行多次深度信念网络训练，利用训练后深度信念网络计算出测试样本的输出即沿面最大电场强度，并与测试样本集中的沿面最大电场强度进行比较，得到平均绝对百分误差，根据遗传算法寻优得到均压环结构参数的最优解；本发明大幅度减少了试验次数与时间，提升工作效率。
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公开(公告)号：CN114167723A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111434674.9
申请日：2021-11-29
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 上海电力大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 公开了一种多个变电站的接地网统一模型建立方法，方法中，基于输入土壤电阻率和接地电阻获得每个变电站的接地网的面积，不超过六根导体搭建田字形接地网模型，基于接地网安全特性修正接地网模型的埋深和面积以形成接地网统一模型。
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公开(公告)号：CN110992307A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911066983.8
申请日：2019-11-04
申请人： 华北电力大学(保定) , 国网山东省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于YOLO的绝缘子定位识别方法及装置，包括：依据工业应用的不同将绝缘子进行分类；对所述绝缘子分类构建外绝缘设备的本体特征识别数据库；输入绝缘子图像，采用YOLO-V3算法对所述图像进行非监督的训练和学习，建立绝缘子定位识别模型，最终输出预测图像，完成检测。本发明的技术方案能够实现自动识别绝缘子，有效减少人工工作量，提高电力巡检作业的准确度。
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公开(公告)号：CN105868770B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201610168812.6
申请日：2016-03-23
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了一种基于非监督学习模型的高压断路器故障诊断方法，包括：获取高压断路器分合闸过程中线圈电流波形并根据该波形获得高压断路器的状态参数；对高压断路器的振动信号进行采样，选择其时间节点t；将高压断路器故障分类并进行编号，作为故障模型辨识系统的输出，将线圈电流、振动信号和时间节点为故障模型辨识系统的输入；将降噪自解码算法作为典型的非监督学习模型，对模型进行训练，采用SVM结构，由降噪自编码算法得到的损失函数，得到断路器故障的回归表达式；根据断路器故障的回归表达式，得到发生故障时的线圈电流数据与故障类型的对应关系，再通过待判定的故障数据来判定故障类型。本发明这种训练优化的过程可以避免局部最优解。
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公开(公告)号：CN105550700B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201510902558.3
申请日：2015-12-08
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
发明人： 牛进苍 , 陈玉峰 , 张锦逵 , 祝永新 , 盛戈皞 , 杜修明 , 杨祎 , 郭志红 , 辜超 , 朱文兵 , 郑建 , 李秀卫 , 朱孟兆 , 周加斌 , 李程启 , 马艳 , 马强 , 李欣阳 , 刘鑫意 , 刘梦云
摘要： 本发明公开了一种基于关联分析和主成分分析的时间序列数据清洗方法，步骤：采用皮尔逊系数分析法(PCC)找出变压器故障和其它电力数据的一些隐藏关联；采用主成分分析法(PCA)对所有相关的时间序列进行降维、降噪处理；将清洗后的一部分数据作为训练集输入到BP神经网络(BPNN)中进行训练学习，并用剩下的部分数据作为测试集对模型加以验证。本发明与传统技术相比，能显著提高变压器故障诊断的精确度，同时可以提高分类的准确度，并且在面对高维数据时，运算时间更短。
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