一种螺旋缠绕高温超导通流导体的仿真建模方法

    公开(公告)号:CN108959755B

    公开(公告)日:2020-07-24

    申请号:CN201810679798.5

    申请日:2018-06-27

    IPC分类号: G06F30/23 G06F113/16

    摘要: 本发明公开了一种螺旋缠绕高温超导通流导体的仿真建模方法,包括下述步骤:(1)确定超导导体垂直于轴向的截面结构参数;(2)根据确定的截面结构参数构建导体截面的二维几何模型;(3)对二维几何模型各部分的材料特性参量进行赋值;(4)根据赋值后的二维几何模型获得二维电磁仿真模型。本发明中的二维建模简单快速,相比三维模型,计算量得到极大缩减,大大提高了模型的求解效率;本发明中的二维模型计及了导体三维空间结构的影响,计算结果更加准确可信,并且能为超导电缆的结构设计提供参考;本发明考虑了超导带材的分层结构,在不同的通流水平下,对导体的仿真分析结果都具有较高的准确性。

    一种螺旋缠绕高温超导通流导体的仿真建模方法

    公开(公告)号:CN108959755A

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201810679798.5

    申请日:2018-06-27

    IPC分类号: G06F17/50

    摘要: 本发明公开了一种螺旋缠绕高温超导通流导体的仿真建模方法,包括下述步骤:(1)确定超导导体垂直于轴向的截面结构参数;(2)根据确定的截面结构参数构建导体截面的二维几何模型;(3)对二维几何模型各部分的材料特性参量进行赋值;(4)根据赋值后的二维几何模型获得二维电磁仿真模型。本发明中的二维建模简单快速,相比三维模型,计算量得到极大缩减,大大提高了模型的求解效率;本发明中的二维模型计及了导体三维空间结构的影响,计算结果更加准确可信,并且能为超导电缆的结构设计提供参考;本发明考虑了超导带材的分层结构,在不同的通流水平下,对导体的仿真分析结果都具有较高的准确性。

    挂锁
    3.
    发明授权
    挂锁 有权

    公开(公告)号:CN109281553B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN201811331518.8

    申请日:2018-11-09

    摘要: 本申请涉及一种挂锁,包括:接口装置、存储器、定位装置、驱动装置和锁芯,所述接口装置分别与所述存储器、所述定位装置和所述驱动装置电连接,所述驱动装置与所述锁芯电连接;所述接口装置用于连接具有电能的钥匙;所述存储器用于存储所述挂锁所需安装的配网设备室的设备室标识;所述定位装置用于当所述钥匙插入所述接口装置时,确定所述挂锁的位置信息,并将所述位置信息传递给所述钥匙;所述驱动装置用于根据接收所述钥匙的第一驱动指令,驱动所述锁芯运动使得所述挂锁开启。本申请提供的挂锁,维护成本较低,并且可以提高挂锁的使用便利性。

    一种基于Bi-LSTM算法的非侵入式负荷检测方法及系统

    公开(公告)号:CN110516788B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN201910724065.3

    申请日:2019-08-07

    IPC分类号: G06N3/04 G06N3/08 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供一种基于Bi‑LSTM算法的非侵入式负荷检测方法,包括获取负荷系统入口处的有功功率,并根据有功功率,得到负荷投入及切除事件时刻;确定时间特征向量,并获取负荷投入及切除事件时刻各自对应时间特征向量的时间序列数据;构建Bi‑LSTM神经网络模型,该模型输入为负荷投入与切除事件的时间序列数据组合,输出为待辨识设备的概率值;基于投入及切除事件时刻,建立匹配的时间序列数据组合,基于Bi‑LSTM神经网络模型计算同一次负荷投入或负荷切除事件的概率值,将每次所得概率值最大的待辨识设备为对应负荷投入或切除事件发生的设备。实施本发明,能够提升现有的非侵入式负荷辨识算法在辨识多状态负荷和小功率负荷时的辨识性能和计算效率。

    一种基于Bi-LSTM算法的非侵入式负荷检测方法及系统

    公开(公告)号:CN110516788A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910724065.3

    申请日:2019-08-07

    IPC分类号: G06N3/04 G06N3/08 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供一种基于Bi-LSTM算法的非侵入式负荷检测方法,包括获取负荷系统入口处的有功功率,并根据有功功率,得到负荷投入及切除事件时刻;确定时间特征向量,并获取负荷投入及切除事件时刻各自对应时间特征向量的时间序列数据;构建Bi-LSTM神经网络模型,该模型输入为负荷投入与切除事件的时间序列数据组合,输出为待辨识设备的概率值;基于投入及切除事件时刻,建立匹配的时间序列数据组合,基于Bi-LSTM神经网络模型计算同一次负荷投入或负荷切除事件的概率值,将每次所得概率值最大的待辨识设备为对应负荷投入或切除事件发生的设备。实施本发明,能够提升现有的非侵入式负荷辨识算法在辨识多状态负荷和小功率负荷时的辨识性能和计算效率。

    设备信息管理系统
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109325564A

    公开(公告)日:2019-02-12

    申请号:CN201811290918.9

    申请日:2018-10-31

    IPC分类号: G06K17/00 G06Q50/06

    摘要: 本申请涉及一种设备信息管理系统,该系统包括计算机设备和移动终端,且两者之间可以无线通信,使用时,先在计算机设备管理更新各配电网设备的实时信息,然后再通过移动终端扫描该配电网设备的图形码的图像信息,从计算机设备中获取对应的设备信息,由于,该移动终端与计算机设备是无线通信的,移动终端可以被检修人员在生产现场的任何位置使用,实时的使用移动终端扫描各配电网设备上的图形码以获取该配电网设备的任何信息,从而实现在现场检修作业时可以实时查阅设备资料,大大简化了设备维修过程,提高设备管理效率,保证了正常的生产工作。

    一种设备运维方式效益量化评估方法

    公开(公告)号:CN107909236A

    公开(公告)日:2018-04-13

    申请号:CN201710905617.1

    申请日:2017-09-29

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q10/00 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供一种设备运维方式效益量化评估方法,包括:收集包含设备缺陷数据和生产计划数据的历史运维数据;根据设备缺陷数据和生产计划数据,生成运维工作有效性基础得分和运维工作的调节系数,并通过运维工作有效性基础得分乘以运维工作的调节系数得出该类运维工作的有效性的百分比数值;对生产运维计划数据进行分析,生成运维工作人工成本和运维工作成本的调节系数,并通过人工成本乘以运维工作成本的调节系数得出了运维工作的总成本数值;通过运维工作的有效性的百分比数值除以运维工作的总成本数值再乘以个体设备年龄系数得出该个体设备的具体运维工作方式的效益量化结果。本发明可直观计算出运维工作的有效性。

    一种基于二维离散模糊数的非侵入式负荷辨识方法

    公开(公告)号:CN109409726A

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201811221758.2

    申请日:2018-10-19

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06 G06K9/62

    摘要: 本发明公布了一种基于二维离散模糊数的非侵入式负荷辨识方法。在现有的基于P-Q负荷特征辨识的非侵入式负荷辨识技术基础上,构建一种以离散模糊数中有限链路为依据的评价等级方法;同时,以基于概率统计的评价方法建立离散模糊数矩阵;结合矩阵质心和评判标准的权重比例形成最终评价值,将P-Q特征的距离判据转换为负荷对象的评价值大小判据,实现负荷的辨识。通过采用本发明设计和思想的非侵入式符合辨识方法,具有减少甚至消除由于电压、电流波动等因素的影响造成的相似特征设备之间的辨识错误,解决非侵入式负荷辨识技术的可靠性问题,也为提升配电侧电网智能化提供一种新的解决方案。