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公开(公告)号：CN117995601A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311864706.8
申请日：2023-12-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 于浩 , 李平 , 季严松 , 袁帅 , 许渊 , 王峰 , 付德慧 , 王广真 , 是艳杰 , 杜非 , 弓艳朋 , 姜金鹏 , 孟楠 , 邓彦国 , 王剑 , 金焱 , 王文浩
IPC: H01H35/26 , G01N9/26 , G01R31/327 , H01H35/28 , H01H35/30
Abstract: 本发明提供一种气体密度继电器，所述气体密度继电器通过控制处理单元生成控制信号使接点信号单元进行接点切换实现气体密度继电器的运行状态的切换，由于采用的位移调整单元一端与信号触发单元连接，另一端与和气体密封单元固定连接的压力杆连接的结构，当待测电气设备的气体密度值发生变化时，气体密封单元产生轴向位移带动压力杆发生位移，经过位移调整单元放大位移行程，并通过与位移调整单元另一端连接的信号触发单元生成开关信号传输至控制处理单元，并根据所述开关信号生成报警信号和闭锁接点信号，从而完成气体密度继电器的校验或者正常工作功能。所述气体密度继电器能实现运行状态的切换，而且可进行自校验，降低了继电器校验的成本。
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公开(公告)号：CN119203481A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411129282.5
申请日：2024-08-16
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种预测变电站数字化表计的寿命的方法和系统，所述方法在建立数字化表计的寿命‑应力初始模型的基础上，通过步进应力试验确定表计的应力指标的极限加速应力，然后通过均匀试验设计结合恒定应力加速寿命试验，确定表计失效时间；再根据所述表计失效时间和均匀试验设计中应力指标组合的应力水平值，结合寿命‑应力初始模型确定表计的寿命‑应力最优模型，最后基于所述寿命‑应力最优模型预测表计在变电站正常使用条件下的寿命，从而为数字化表计的可靠性评估提供了有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN111325435A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201811543208.2
申请日：2018-12-17
Applicant: 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种输变电设备数据质量评价方法及系统,包括确定数据质量评价的指标，包括数据接入、准确性、完备性、一致性以及及时性；分别对所述数据接入指标、准确性指标、完备性指标、一致性指标以及及时性指标进行量化；根据各个指标量化后的数值以及各个指标的权重确定各个指标的质量评分，再根据各个指标的质量评分确定数据质量的整体评价。本发明有利于提升数据治理的准确性和实用性。
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公开(公告)号：CN110163477A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910300024.1
申请日：2019-04-15
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于状态监测数据确定电力设备的运行状态的方法及系统，包括：对电力设备的运行状况进行监测，以获取所述电力设备的至少一项状态监测数据；根据所述电力设备对应的状态监测数据按照预设的评分规则，确定所述电力设备的每项状态监测数据对应的评分；利用所述电力设备的每项状态监测数据对应的评分，根据预设的状态隶属函数，确定每项状态监测数据在每种健康状态下的概率值；基于D-S证据理论，根据每项状态监测数据在每种健康状态下的概率值进行概率融合，以获取所述电力设备的每种健康状态对应的概率融合结果；根据所述电力设备的每种健康状态对应的概率融合结果确定所述电力设备的运行状态。
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公开(公告)号：CN117336899A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311193737.5
申请日：2023-09-15
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电网宽带无线传感网拓扑控制方法、装置及介质。其中，方法包括：通过传感器收集电网宽带无线传感网络数据并建立无线传感网络的拓扑图；利用图卷积神经网络对拓扑图进行学习，训练图卷积神经网络模型；利用图卷积神经网络模型对拓扑图中的网络拓扑进行预测，确定每个节点的预测状态信息；根据每个节点的预测状态信息调整无线传感网络的拓扑图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115980532A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210475793.7
申请日：2022-04-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种无线局部放电传感器样本采集方法和系统，所述方法包括：根据生成的目标样本数量，采集有线特高频局部放电传感器传输的局部放电信号；并通过对所述局部放电信号进行滤波，引入随机相位截取和降采样，生成模拟无线局部放电传感器输出信号的降采样信号；根据所述降采样信号输出PRPS图谱，并添加设置的局部放电模型标签，生成样本数据。所述方法和系统通过智能化控制的样本采集过程，包括自动化电压控制、数据采集，数据传输和存储，从而节省了样本采集时间，实现了大量无线局部放电样本的采集，为局部放电诊断算法提供数据基础。
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公开(公告)号：CN115313618A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202111505261.5
申请日：2021-12-10
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于本发明上述实施例提供的基于AR和5G的变电站远程专家诊断平台和方法、以及存储介质和电子设备，其中，所述诊断平台包括智能可穿戴设备、远程诊断云端服务器和远程专家诊断单元。本发明实施例通过为现场巡检工作人员设计的智能可穿戴设备，将AR技术，5G通讯技术、语音识别技术和定位技术结合，一方面解放了巡检人员的双手，便于其操作、检修设备，也便于依靠专家指导进行带电检测作业，另一方面，通过远程专家诊断单元使远程专家能够以第一人称视角观察现场情况，从而能够更加准确地诊断现场情况，大幅提升远程专家参与变电站巡检的效率，而且通过所述平台能够实现多个巡检人员与多个远程专家同时交流，提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN109507579B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201811480245.3
申请日：2018-12-05
Applicant: 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 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网陕西省电力公司经济技术研究院
IPC: G01R31/327 , G01H17/00
Abstract: 本发明提供了一种有载分接开关切换程序在线检测诊断方法，包括如下步骤：测取原始在线振动数据；计算所述原始在线振动数据的包络曲线，并将该包络曲线定义为有载分接开关振动的原始指纹；计算所述原始指纹切换程序特征向量X；测取待诊断在线振动数据；计算所述待诊断在线振动数据的包络曲线，并将该包络曲线定义为有载分接开关振动的待诊断指纹；计算所述待诊断指纹切换程序特征向量Y；计算相关系数A；根据所述相关系数A以及诊断判据，判断有载分接开关切换程序是否存在异常。本发明提供的有载分接开关切换程序在线检测诊断方法，实现了在线检测的目的。
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公开(公告)号：CN109507579A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811480245.3
申请日：2018-12-05
Applicant: 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 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网陕西省电力公司经济技术研究院
IPC: G01R31/327 , G01H17/00
Abstract: 本发明提供了一种有载分接开关切换程序在线检测诊断方法，包括如下步骤：测取原始在线振动数据；计算所述原始在线振动数据的包络曲线，并将该包络曲线定义为有载分接开关振动的原始指纹；计算所述原始指纹切换程序特征向量X；测取待诊断在线振动数据；计算所述待诊断在线振动数据的包络曲线，并将该包络曲线定义为有载分接开关振动的待诊断指纹；计算所述待诊断指纹切换程序特征向量Y；计算相关系数A；根据所述相关系数A以及诊断判据，判断有载分接开关切换程序是否存在异常。本发明提供的有载分接开关切换程序在线检测诊断方法，实现了在线检测的目的。
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公开(公告)号：CN110929847A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911120136.5
申请日：2019-11-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的换流变压器故障诊断方法。本发明将深度卷积神经网络模型应用于电网设备故障检测中，既改善了基于统计学和概率论的机器学习算法中参数多、调参过程繁琐、模型性能十分依赖数据预处理和特征工程的不足，也在浅层人工神经网络基础上将数据扩展至更高维度，使模型对复杂函数的拟合能力进一步提高，同时，将残差网络和批量归一化算法应用于深度卷积神经网络，使模型收敛速度和泛化能力得到提高，模型对电网设备故障诊断的准确率相比浅层神经网络有很大提升。
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