基于深度学习的电力设备故障识别方法及识别系统

    公开(公告)号:CN118656610B

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202410761437.0

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明属于故障识别技术领域,本发明公开了基于深度学习的电力设备故障识别方法及识别系统,包括采集磁芯数据和电力变压设备油箱数据;采集历史油质数据和磁芯噪音数据;训练出预测油质含水量数据的机器学习模型;将实时油箱特征数据输入机器学习模型中,得到油质含水量数据;将磁芯数据处理得到第一磁芯状态系数A;将电力变压设备油箱数据和磁芯噪音数据处理得到第二磁芯状态系数C;判断磁芯状态为正常或故障;生成故障信息并上报至维护端;实现了对电力变压设备磁芯状态的立体化监测;这对保证电力变压设备的可靠连续运行具有重要意义。

    一种浸水防触电智能保护设备
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118714772A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202410761442.1

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明涉及电路保护技术领域,公开了一种浸水防触电智能保护设备,包括承载底壳,所述承载底壳的上端固定安装有密封外壳,所述密封外壳内部的中间位置固定安装有关联导体板,所述关联导体板上端边侧的中间位置固定安装有支撑导块,所述支撑导块内侧的一侧位置固定连接有一级极板,所述支撑导块内侧的另一侧位置固定连接有二级极板。本发明通过在设备内部增设了零电位电场结构,在设备通电后能够对电路散布在水中的离散电子和电流进行吸收,使得设备所搭载用电器在水中也可以进行正常使用工作,保护用户的人体安全,且增强了设备自身结构的密封性,同时通过赋予设备网络连接终端的使用功能性,有效提升了整体的智能化程度。

    一种水情遥测系统气瓶压力远程监测系统

    公开(公告)号:CN106289633A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201610762443.3

    申请日:2016-08-30

    Inventor: 王辉

    CPC classification number: G01L19/086 G01F23/165 G01L19/12

    Abstract: 一种水情遥测系统气瓶压力远程监测系统,水情遥测站的气瓶出气口连接三通接头的进气口,三通接头的垂直方向出气口安装压力传感器,三通接头的水平方向出气口连接气泡水位计。压力传感器通过电源线连接供电电源。压力传感器通过数据信号线连接水情遥测站的数据采集系统,水情遥测站的数据采集系统与监视平台远程连接。所述监视平台配置有报警模块,在气瓶低于设定值时启动报警提示。本发明一种水情遥测系统气瓶压力远程监测系统,解决现有气瓶压力只能人工检查的不足,提高运行效率,降低运行成本。

    用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法及系统

    公开(公告)号:CN118691256A

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410761439.X

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明公开了用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法及系统,涉及模型构建技术领域,方法包括采集多个时刻下输电线路上所有电力设备图像数据、连接关系、所处位置的历史环境数据、历史设备状态数据、历史运行参数数据;以及实时设备状态数据、实时运行参数数据;利用BIM软件对电力设备进行三维建模,形成电力设备初始培训模型;计算电力设备的状态异常系数、运行异常系数、电力设备的故障风险系数;通过故障风险系数大于故障风险阈值的电力设备所在位置、连接关系得到检修路径,并进行模型分割,得到电力设备检修路径培训模型。预设不同阈值形成不同的检修路径培训模型,方便培训人员有针对性地在培训模型中进行不同难度检修内容的学习。

    基于深度学习的电力设备故障识别方法及识别系统

    公开(公告)号:CN118656610A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410761437.0

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明属于故障识别技术领域,本发明公开了基于深度学习的电力设备故障识别方法及识别系统,包括采集磁芯数据和电力变压设备油箱数据;采集历史油质数据和磁芯噪音数据;训练出预测油质含水量数据的机器学习模型;将实时油箱特征数据输入机器学习模型中,得到油质含水量数据;将磁芯数据处理得到第一磁芯状态系数A;将电力变压设备油箱数据和磁芯噪音数据处理得到第二磁芯状态系数C;判断磁芯状态为正常或故障;生成故障信息并上报至维护端;实现了对电力变压设备磁芯状态的立体化监测;这对保证电力变压设备的可靠连续运行具有重要意义。

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