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公开(公告)号：CN116593839A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310537549.3
申请日：2023-05-12
摘要： 本申请涉及变压器油绝缘性能失效及故障分析领域，公开了一种变压器油道模拟装置及调控方法，包括：试验箱体侧壁设有观察窗，试验箱体内设有平板电极和沿试验箱体轴向方向分布的加热管和温度传感器，位于试验箱体不同径向方向的加热管的热功率不同；输油管的两端分别与试验箱体的出油口和进油口连接；散热器设于输油管上，靠近出油口；循环泵设于输油管上，靠近进油口；联合控制模块分别与加热管、温度传感器、散热器和循环泵连接。在试验箱体内不同径向方向设置不同热功率的加热管，通过联合控制模块控制循环泵和散热器以调控试验箱体的温度，可模拟空间温度梯度动态分布特性的变压器油道结构，为变压器油绝缘理化和电气性能评估提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN116593835A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310477097.4
申请日：2023-04-28
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本申请公开了一种充油设备内部气泡放电模拟检测装置，包括：设置有箱体、高低压电极板和气泡释放装置的油道气泡放电系统。箱体的第一侧壁用于安装气泡释放装置，箱体的与第一侧壁相邻的第二侧壁和第三侧壁分别用于安装两侧的高低压电极板。气泡释放装置的输出端贯穿第一侧壁至箱体内部，且气泡释放装置的输出端置于两侧高低压电极板之间。气泡释放装置与高低压电极板之间的相对位置关系可调。可控阵列式气泡供应系统与气泡释放装置的输入端连接，用于向气泡释放装置供应气泡。油流循环系统连接于箱体的两端，用于实现箱体内部油液的循环流动。本申请可实现油中气泡的精准、可控释放，从而模拟探究气泡放电对绝缘性能的影响。
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公开(公告)号：CN106877296A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710139397.6
申请日：2017-03-10
申请人： 国网内蒙古东部电力有限公司通辽供电公司 , 东北电力大学 , 国家电网公司
IPC分类号： H02H7/26
CPC分类号： H02H7/26
摘要： 本发明是一种基于广义变比的换流站集成保护方法，其特点是，它包括根据集成保护的构想对换流站进行区域划分、通过利用广义变比实现换流元件异常或故障的实时在线监测和通过利用换流变压器阀侧套管CT电流特征进行故障元件的准确定位等步骤；该方法不仅能够正确判断集成保护区内外故障，且能够实现故障元件的准确定位，有选择性地切除故障，从而提高直流输电系统的供电可靠性。其科学合理，简单适用，故障特征明显，在各种工况下，均能快速、灵敏、可靠的动作。
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公开(公告)号：CN106877296B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201710139397.6
申请日：2017-03-10
申请人： 国网内蒙古东部电力有限公司通辽供电公司 , 东北电力大学 , 国家电网公司
IPC分类号： H02H7/26
摘要： 本发明是一种基于广义变比的换流站集成保护方法，其特点是，它包括根据集成保护的构想对换流站进行区域划分、通过利用广义变比实现换流元件异常或故障的实时在线监测和通过利用换流变压器阀侧套管CT电流特征进行故障元件的准确定位等步骤；该方法不仅能够正确判断集成保护区内外故障，且能够实现故障元件的准确定位，有选择性地切除故障，从而提高直流输电系统的供电可靠性。其科学合理，简单适用，故障特征明显，在各种工况下，均能快速、灵敏、可靠的动作。
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公开(公告)号：CN118777803A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410836235.8
申请日：2024-06-26
申请人： 重庆大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种表征变压器油纸体系热缺陷时绝缘安全裕度的方法，属于变压器监测技术领域。该方法包括以下步骤：第一步：建立变压器油纸绝缘体系工频耐受能力指数计算模型；第二步：获取不同温度下绝缘纸与绝缘油的工频击穿电压值；第三步：进行不同热缺陷过热程度下变压器绝缘结构温度分布和电场分布计算；第四步：计算变压器油纸绝缘体系热缺陷时的工频耐受能力指数值。本发明提供了一种表征变压器油纸体系工频耐受能力指数计算模型，该模型综合考虑了不同温度下油隙与油浸纸板的工频击穿电压变化规律以及变压器在不同热缺陷过热程度下的电场及温度分布，量化分析热缺陷对油纸材料绝缘的影响，为未来主动保护式的特高压换流变提供安全判据。
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公开(公告)号：CN118862516A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411179243.6
申请日：2024-08-27
申请人： 重庆大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/10 , G06F119/14
摘要： 本申请公开了一种变压器绕组的应力增强因子确定方法、装置、设备及介质，涉及电力变压器应力绕组振动应力分析领域，包括：确定目标材料和目标形状的变压器对应的绕组电流，基于绕组电流确定工频电流对应的工频电流分量和每种频率谐波电流对应的谐波电流分量；根据工频电流分量确定工频电流产生的第一应力，利用总应力计算模型确定绕组电流产生的总应力；总应力计算模型表示总应力为第一应力与第三应力之和；第三应力为不同频率谐波电流产生的第二应力之和；第二应力为应力增强系数和谐波电流分量的乘积；应力增强系数为表示第二应力的变化情况的系数；计算总应力与第一应力的比值得到应力增强因子。能够有效分析谐波电流对绕组应力的影响。
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公开(公告)号：CN116467605A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310574163.X
申请日：2023-05-19
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F17/16
摘要： 本发明公开了一种缺陷检测模型训练方法、缺陷检测方法及相关设备，应用于电气设备机械缺陷检测领域，该方法包括：获取在变频电流激励下GIS隔离开关底座松动缺陷的振动信号；提取振动信号中的非线性振动特征量；根据非线性振动特征量构建变频组合特征矩阵；将变频组合特征矩阵输入模型训练得到缺陷检测模型。本发明通过获取在变频电流激励下GIS隔离开关底座松动缺陷的振动信号来构建缺陷检测模型，由于GIS设备在缺陷状态下的非线性动力学行为与激励电流的频率密切相关，在变频电流激励下GIS隔离开关的非线性特征更显著，相比于现有技术基于单一工频电流进行GIS机械缺陷的检测，提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN117407765A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311312318.9
申请日：2023-10-11
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06F18/241 , G01H1/00 , G01H17/00 , G06F18/2411 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了一种GIS设备机械缺陷诊断方法、装置、设备及介质，应用于计算机技术领域，包括：获取待诊断GIS设备的原始振动信号；对原始振动信号进行变分模态分解与快速傅里叶变换计算，得到多模态振动频谱图像；将多模态振动频谱图像输入到基于SVM算法构建的负载区分模型中，确定待诊断GIS设备的负载电流；将多模态振动频谱图像输入到负载电流对应的基于堆叠稀疏自编码器构建的诊断模型中，确定待诊断GIS设备的缺陷状态。本方法有效克服了传统模型中特征选择的主观性以及大范围变化负载电流对诊断精度的干扰问题，提高了GIS设备机械缺陷辨识准确率，提升了GIS设备机械状态运维安全水平，保障了电网的持续可靠供电。
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公开(公告)号：CN117591962A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311559157.3
申请日：2023-11-21
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06F18/243 , G01M13/00 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了一种缺陷监测模型训练、GIS设备缺陷检测方法及相关装置，应用于GIS设备机械缺陷检测领域，该方法采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解对变频电流激励下的GIS设备机械振动信号进行特征分解，通过归一化互信息计算对本征模态函数进行有效性筛选并实现GIS设备机械振动信号重构；进而提取重构后GIS设备机械振动信号的特征矩阵进行模型训练得到缺陷检测模型。本发明通过模态分解和归一化互信息计算实现对变频电流激励下的GIS设备机械振动信号进行特征分解与信号重构，通过提取重构GIS设备机械振动信号的特征训练缺陷检测模型，相比于现有技术基于单一工频电流进行GIS机械缺陷的检测，提高了缺陷检测精度。
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公开(公告)号：CN117433769A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311402304.6
申请日：2023-10-26
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G01M13/00 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/25
摘要： 本申请公开了一种机械缺陷诊断方法、装置、设备及介质，涉及电气设备缺陷分类及诊断技术领域，包括：获取气体绝缘金属封闭开关设备若干测点在若干运行工况下的机械振动信息；确定每个机械振动信息的目标特征；目标特征包括全局时域特征、全局频域特征、若干全局多尺度排列熵和局部模态特征；根据主成分分析方法基于所有机械振动信息的目标特征进行特征融合得到机械振动信息对应的主成分特征矩阵；基于主成分特征矩阵获取特征数据集；利用目标诊断模型对特征数据集进行诊断得到每个机械振动信息对应的机械缺陷；目标诊断模型为基于强分类基学习器和弱分类基学习器，利用改进的DS证据融合规则和投票机制构建模型。能够更加准确地进行机械缺陷诊断。
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