-
公开(公告)号：CN119090256A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411017720.9
申请日：2024-07-29
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06F113/04
Abstract: 本发明实施例公开了一种变压器内部绝缘击穿风险评估方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：获取实时采集的变压器电场数据；将所述变压器电场数据输入训练好的评估模型，通过所述训练好的评估模型评估变压器内部绝缘的健康状态，输出目标绝缘健康指数；根据所述目标绝缘健康指数触发预警机制，可以在不中断设备正常运行的前提下，对变压器内部绝缘击穿风险进行评估，提高变压器内部绝缘监测的实时性、准确性和预测性。
-
公开(公告)号：CN116699251A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310618679.X
申请日：2023-05-29
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明实施例公开了一种等效相对介电常数获取方法，所述方法包括：在有限时域差分计算区域中构建电磁波波导结构，获得测试样品的时域波形曲线；将所述时域波形曲线转化为频响特性曲线，获得包含频变特性的反射系数；根据所述电磁波波导结构确定反射系数理论值公式，所述反射系数理论值公式包括等效相对介电常数；根据所述包含频变特性的反射系数和所述反射系数理论值公式，确定所述测试样品在不同频点下的等效相对介电常数。通过在有限时域差分法计算区域中构建电磁波波导结构，实现全频段等效相对介电常数的获取，且全频段等效相对介电常数的获取由数值计算完成，因此速度快、效率高、花费小。
-
公开(公告)号：CN116663356A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310587079.1
申请日：2023-05-23
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种漏磁变压器的磁场重建方法、装置、介质和设备，首先获取变压器模型的漏磁增压数据，并将其剖分为网格数据集。接下来将网格数据集划分为训练数据集和测试数据集，在变压器模型内设置采样区域，并对采样区域内的训练数据集进行采样，以得到多个采样点数据。对网格数据集进行主成分分析，将降维得到的分析结果作为多个采样点数据的标签，并将携带标签的多个采样点数据输入磁场重建模型中进行迭代训练。接着将测试数据集输入训练后的磁场重建模型，并获取输出的初步重建向量。对初步重建向量进行主成分分析逆变换，以得到重建后变压器模型的目标重建磁场。通过这种方法，可以实现较快速度且准确地的整体重建。
-
公开(公告)号：CN115730490A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211505209.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明实施例公开了一种变压器内温度场分布的计算方法及相关设备，所述方法包括：获取目标变压器的基础数据，所述基础数据包括所述目标变压器自然对流几何结构、材料参数和网格剖分参数；基于所述目标变压器自然对流几何结构、材料参数和网格剖分参数构建仿真耦合计算模型，所述仿真耦合计算模型的层流接口满足将平行重力的流体面作为滑移边界的条件；基于所述仿真耦合计算模型计算所述目标变压器的温度场分布。通过将平行重力的流体面作为滑移边界，避免有限元法求解自然对流难以收敛的问题，提高计算变压器的温度场分布的准确性。
-
公开(公告)号：CN115618679A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211334289.1
申请日：2022-10-28
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/23 , G06F17/18 , G06F119/06
Abstract: 本发明实施例公开了一种变压器铁芯等效电导率计算方法及相关设备，所述方法包括：获取所述目标变压器的基础数据，所述基础数据包括所述变压器的铁芯、线圈和箱体的结构数据，以及所述变压器的线圈匝数、线圈材料参数、油材料参数和额定电压；根据所述目标变压器的基础数据构建所述目标变压器的三维磁场计算模型，所述三维磁场计算模型为有限元计算模型；将预设变压器铁芯等效电导率代入所述三维磁场计算模型，得到初始铁芯磁密值；若所述初始铁芯磁密值符合预设条件，则将预设变压器铁芯等效电导率作为所述目标变压器的铁芯等效电导率；若所述初始铁芯磁密值不符合预设条件，则调整所述预设变压器铁芯等效电导率，直至所述初始铁芯磁密值符合预设条件。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119558123A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411602476.2
申请日：2024-11-11
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/23 , G01R31/62 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明实施例公开了变压器故障的诊断方法及装置、设备及存储介质，方法包括：构建变压器的仿真模型；采集仿真模型在不同工况下的仿真运行数据；将仿真运行数据作为训练样本，根据训练样本训练预设的预测模型，得到变压器故障预测模型；采集变压器的实际运行参数，并将实际运行参数输入变压器故障预测模型中，得到变压器故障预测模型输出的实际运行参数对应的故障类型。通过仿真模型来生成的仿真运行数据用于训练变压器故障预测模型，以保证训练数据的全面性；其次，将实际运行数据输入至变压器故障预测模型进行预测可以识别出变压器潜在的故障迹象及故障可能性，有助于提前采取维修和保护措施，以减少变压器故障和停机时间。
-
公开(公告)号：CN119538663A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411602478.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于深度学习的变压器温度分布的监测方法及相关装置，监测方法包括：获取变压器的当前电压电流数据；利用当前电压电流数据以及预先训练的深度学习模型进行温度分布预测，得到变压器的至少包括变压器的当前绕组短路位置、当前风险位置以及当前温度分布的当前预测结果，风险位置用于指示变压器存在绕组烧毁风险的位置。通过上述方式可以利用采集的电压电流数据输入深度学习模型便可以预测变压器的温度分布、绕组短路位置与存在绕组烧毁风险的风险位置，在不需安装温度传感器的情况下实现变压器温度分布的监测，及定位到短路位置和风险位置对健康状态作出判断。
-
公开(公告)号：CN119510416A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411654882.3
申请日：2024-11-19
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01N21/88 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/35
Abstract: 一种变压器油箱故障检测方法、装置、可读介质及电子设备，涉及电力设备领域；能够提高变压器油箱的故障的检测精度。该变压器油箱故障检测方法包括：通过近红外波长的激光器照射发生故障的所述变压器油箱表面，获取变压器油箱表面的反射光；将所述反射光转换成电信号，通过小波变换提取所述电信号的第一特征，并通过短时傅里叶变换提取所述电信号的第二特征；通过所述第一特征、所述第二特征以及所述变压器油箱的故障类型训练深度神经网络模型；利用训练后的深度神经网络模型实时检测待识别变压器油箱是否发生故障。
-
公开(公告)号：CN118966115A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411017714.3
申请日：2024-07-29
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明实施例公开了一种变压器绕组变形检测方法及相关装置，该方法包括：基于多物理场耦合下对待测变压器绕组进行仿真模拟，得到待测变压器绕组对应的目标电流以及目标磁场强度，其中，目标电流为通过仿真模拟待测变压器绕组发生形变时的电流，目标磁场强度为目标电流下的磁场强度，获取待测变压器绕组的当前电流和对应的当前磁场强度，根据当前电流、当前磁场强度，以及目标电流、目标磁场强度，检测变压器绕组是否发生变形。该方法能够提供更准确的模拟结果，以帮助工程师更好地理解和优化变压器绕组的性能和可靠性，结合多物理场耦合的模拟更具综合性，准确性更高。
-
公开(公告)号：CN112784499B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202110253268.6
申请日：2021-03-05
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司昆明供电局
IPC: G06F30/27 , G06F18/2135 , G06F119/02
Abstract: 本申请的一种基于深度学习替代有限元分析的电抗器磁场仿真方法，涉及磁场仿真领域，包括获取电抗器的磁场数据以及电抗器基本参数；将磁场数据划分为训练数据集和测试数据集；对训练数据集进行预处理，得到特征向量值及对应特征值；将训练数据集对应的电抗器基本参数作为输入、将特征向量值作为输出，对深度学习模型进行训练；将测试数据集对应的电抗器基本参数输入到深度学习模型中，得到测试结果；对测试结果进行反处理，即得到电抗器磁场的仿真结果。本申请还包括一种电子设备，用于实现基于深度学习替代有限元分析的电抗器磁场仿真方法。本申请相比起有限元分析，预测速度明显更快，能够达到对磁场数据实时性预测的目的。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
47
records
(took 0.045 seconds)
