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公开(公告)号:CN113740657A
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202111297463.5
申请日:2021-11-04
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种单台高供高计配电变压器容量在线校核方法及系统,方法包括:计算某一采集点的两相功率角,使得到某一采集点的两相功率角差;计算某一采集点的折算两相功率角差,使得到各个采集点形成的折算两相功率角差序列;根据配电变压器的两相电压、两相电流、两相有功功率以及两相功率角差计算某一采集点的折算两相有功功率差,使得到各个采集点形成的折算两相有功功率差序列;对折算两相有功功率差序列和折算两相功率角差序列进行线性拟合得到斜率值,并将斜率值与标准值比较,使得到配电变压器校核额定容量。根据拟合结果校核配电变压器额定容量,实现了通过已有量测数据实现大规模排查校核,大大提升配电变压器额定容量校核质效。
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公开(公告)号:CN109975607B
公开(公告)日:2021-08-06
申请号:CN201910120937.5
申请日:2019-02-19
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种配电台区容量识别方法、装置、存储介质及电子设备,应用于组别为Yyn0型的变压器,其中,方法包括:采集待测区域的第一预设时间段内的多个电压差值以及每一电压差值对应的电流差值。将多个电压差值和多个电流差值输入至预先建立的容量拟合模型中,得到待测区域对应的容量参数。根据容量参数以及预先设定的多个标准容量参数,获得待测区域对应的容量。容量用于标识与待测区域对应的负荷耗能情况。本申请实施例通过采集待测区域的电压差值和电流差值,根据容量拟合模型得到对应的待测区域的容量参数。通过比较容量参数与标准容量参数,来获得待测区域对应的容量,实现对待测区域容量的快速识别,省去过多的计算步骤。
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公开(公告)号:CN108075469B
公开(公告)日:2021-07-02
申请号:CN201711382991.4
申请日:2017-12-20
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 一种配电变压器零序阻抗计算方法,所述方法在三相负荷不平衡时,通过台区采集装置获取配电变压器运行电气量,建立零序阻抗待求量的电压回路方程组,将电压回路方程组求值问题转化成目标函数优化问题,应用遗传算法计算出配电变压器零序阻抗。本发明针对配电变压器出厂试验一般不做零序阻抗试验的情况,在利用台区配电变压器已有运行数据的基础上,建立含零序阻抗待求量非线性方程组,考虑非线性方程组难以用一般数值方法计算,将非线性方程组求解问题转化成目标优化问题,应用遗传算法对目标优化函数进行求解,最终求出不同零序电流下配电变压器零序阻抗。
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公开(公告)号:CN112683062A
公开(公告)日:2021-04-20
申请号:CN202011422329.9
申请日:2020-12-08
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种陶瓷材料超快烧结方法,涉及陶瓷烧结技术领域,包括:提供原始陶瓷生坯;将所述陶瓷生坯两端分别与一柔性电极连接;将所述柔性电极与电源连接成闭合回路以向所述陶瓷生坯施加电压;升高所述电压至一预定电压值,至所述柔性电极之间发生闪烧,维持一预定时间段后,将所述电压归零,关闭所述电源,得到烧结后的陶瓷;本发明还提供了一种烧结装置。本发明的有益效果是利用柔性电极设置在陶瓷坯体两端进行烧制,解决了闪烧发生时陶瓷生坯内部产生机械应力致使样品断裂的问题,有效提升了闪烧实验的成品率。
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公开(公告)号:CN111950188A
公开(公告)日:2020-11-17
申请号:CN202010935317.X
申请日:2020-09-08
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/25 , G06F113/04 , G06F119/08
Abstract: 一种计算配电变压器顶层油温的方法,所述方法对国标温升公式中的经验参数使用粒子群算法进行寻优,通过寻优得到的参数代替标准中的经验参数,从而更精确获得变压器顶层油温的变化情况。所述方法步骤包括:(1)参数初始化为一群随机参数,产生初始的解和解变化的速度;(2)把产生的解的值带入方程中计算到的顶层油温,计算实际值与计算值的差值;(3)通过公式对解的速度与位置进行更新;(4)根据检验运算,得出的解是否符合结束条件。
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公开(公告)号:CN110707560B
公开(公告)日:2020-10-20
申请号:CN201910821034.X
申请日:2019-09-02
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
Abstract: 一种基于温度传感器的封闭箱式设备防凝露方法及装置,所述装置包括外壁温度传感器(13)、内壁温度传感器(14)、柜内空气温度传感器(17)、冷铁条温度传感器(12)、液体传感器(16)以及冷铁条(11)、制冷泵机(8)、集水槽(9)及其下水导管(7)、U型管(15)、空气加热器(4)、PID控制器(5)。所述方法通过PID控制器根据设定程序对外壁(2)温度、内壁(3)温度、柜内空气温度以及冷铁条外壁温度进行比较,预判箱式设备柜内是否有凝露的危险,根据不同情况分别或先后启动、关闭制冷泵机以及空气加热器,达到箱式设备除湿防凝露的效果。
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公开(公告)号:CN110957644A
公开(公告)日:2020-04-03
申请号:CN201911069881.1
申请日:2019-11-05
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种防凝露开关柜,涉及电力系统技术领域,包括柜体、封闭柜体的柜门,所述柜体内设有集水槽、排水管和支撑架,所述支撑架包括至少两根支撑柱,至少两根所述支撑柱沿水平方向间隔设置在所述柜体内壁上;所述集水槽、排水管设置在所述支撑架的下方,所述集水槽的底部向下倾斜设置,并与所述排水管的上端连通,所述排水管的下端与所述柜体外部连通;所述柜体上设有进线管道,所述进线管道位于所述支撑架的上方。本发明的有益效果是可以将开关柜内的水汽通过排水管道排出,减少水汽对柜内其余装置的影响,能够切实有效地延长开关柜的使用寿命。
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公开(公告)号:CN110707560A
公开(公告)日:2020-01-17
申请号:CN201910821034.X
申请日:2019-09-02
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
Abstract: 一种基于温度传感器的封闭箱式设备防凝露方法及装置,所述装置包括外壁温度传感器(13)、内壁温度传感器(14)、柜内空气温度传感器(17)、冷铁条温度传感器(12)、液体传感器(16)以及冷铁条(11)、制冷泵机(8)、集水槽(9)及其下水导管(7)、U型管(15)、空气加热器(4)、PID控制器(5)。所述方法通过PID控制器根据设定程序对外壁(2)温度、内壁(3)温度、柜内空气温度以及冷铁条外壁温度进行比较,预判箱式设备柜内是否有凝露的危险,根据不同情况分别或先后启动、关闭制冷泵机以及空气加热器,达到箱式设备除湿防凝露的效果。
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公开(公告)号:CN109975607A
公开(公告)日:2019-07-05
申请号:CN201910120937.5
申请日:2019-02-19
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种配电台区容量识别方法、装置、存储介质及电子设备,应用于组别为Yyn0型的变压器,其中,方法包括:采集待测区域的第一预设时间段内的多个电压差值以及每一电压差值对应的电流差值。将多个电压差值和多个电流差值输入至预先建立的容量拟合模型中,得到待测区域对应的容量参数。根据容量参数以及预先设定的多个标准容量参数,获得待测区域对应的容量。容量用于标识与待测区域对应的负荷耗能情况。本申请实施例通过采集待测区域的电压差值和电流差值,根据容量拟合模型得到对应的待测区域的容量参数。通过比较容量参数与标准容量参数,来获得待测区域对应的容量,实现对待测区域容量的快速识别,省去过多的计算步骤。
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公开(公告)号:CN119543153B
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202510090639.1
申请日:2025-01-21
Applicant: 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时序数据重构的分布式光伏功率预测方法及系统,该方法包括如下步骤:收集若干单类分布式光伏功率曲线;采用改进式光伏功率数据经验模态分解将若干单类分布式光伏功率曲线分解为不同频率的子功率曲线;将不同频率的子功率曲线进行重构;采用神经网络对重构后的子功率曲线进行预测,再对各个子功率曲线的预测值进行叠加求和得到某一类型的分布式光伏功率数据;本发明按照不同季节、天气将光伏功率分类为不同场景的单类曲线,并利用改进式经验模态分解进行子功率曲线划分,可以在预测前最大程度地降低原始数据的随机性和波动性,方便神经网络高效地进行训练,输出精准的光伏功率时序预测数据。
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