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公开(公告)号：CN119270173A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411108798.1
申请日：2024-08-13
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司 , 上海交通大学
Inventor： 陈秋霖 , 许永鹏 , 赵思诚 , 孙炜昊 , 杨伟鸿 , 李卓潇 , 高萌 , 臧奕茗 , 范才进 , 严英杰 , 成传晖 , 刘亚东 , 黄之明 , 江秀臣 , 罗颜 , 卓然 , 王国利
IPC: G01R35/00 , G01R31/12 , G01R15/20 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于TMR传感器的灵敏度补偿方法和系统，该方法包括：温度补偿电路引入负温度系数温敏电阻与TMR电流传感器串联；使用拟合补偿技术，通过精确测量温度与传感器灵敏度的对应关系，并利用最小二乘算法进行数据拟合，得到温度和灵敏度的映射曲线；构建并训练神经网络模型，用于学习并模拟空间地磁场、温度的环境因素与TMR电流传感器测量输出之间的复杂映射关系；利用训练好的神经网络模型，根据上位机实时获取的环境温度信息以及模型预测的校正因子，对TMR电流传感器的原始输出信号进行实时校正补偿。本申请通过独特的补偿机制和优化算法，显著提高了电流信号采集的准确性和系统的稳定性，降低了环境因素的影响。
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公开(公告)号：CN112307851A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910710454.0
申请日：2019-08-02
Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种电力铁塔上鸟巢的识别方法，其包括训练步骤和识别步骤，训练步骤包括：S100：采集电力铁塔二维案例图像；S200：构建卷积神经网络并对其进行训练，以使卷积神经网络进行数据简化处理；S300：构建采用多个限制玻尔兹曼机堆叠形成的深度信念网络，将二维数据降维到含有电力铁塔图像特征的一维数据输入深度信念网络，采用一维数据对深度信念网络进行训练，以使深度信念网络输出识别结果；识别步骤包括：D100：将待识别的电力铁塔二维图像输入经过训练的卷积神经网络，卷积神经网络输出经过数据简化的二维数据；D200：将二维数据降维至一维数据输入经过训练的深度信念网络；D300：深度信念网络输出识别结果。
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公开(公告)号：CN119827924A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411939377.3
申请日：2024-12-26
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 上海交通大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 加越乾 , 彭旭东 , 江翼 , 程林 , 杨旭 , 张民 , 郭贤珊 , 张静 , 许永鹏 , 刘诣 , 周正钦 , 刘睿 , 金雷 , 潘书燕 , 闫兴中 , 孙炜昊 , 江秀臣
Abstract: 本发明公开一种基于四元天线阵列换流变局放监测及定位系统，包括控制主机，控制主机通过计算处理单元与多个数据采集单元相连，还通过无线通讯模块与上位机相连，每个数据采集单元均通过各自模拟信号处理单元与对应宽带天线相连；每个模拟信号处理单元用于对各自宽带天线接收的电磁波信号进行去噪；每个数据采集单元用于将各自模拟信号处理单元处理后的电磁波信号进行模数转换；计算处理单元用于对转换后的电磁波信号进行数据分析，获得监测所需的指标数据；控制主机用于接收上位机的监测任务指令，运行监测控制软件程序，控制模拟信号处理单元和数据采集单元执行任务，并控制计算处理单元进行数据分析，将分析结果存储至固态硬盘或实时传送至上位机，或从固态硬盘调取历史局放数据。
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公开(公告)号：CN119335331A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411367480.5
申请日：2024-09-29
IPC: G01R31/12 , G06F18/241 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种用于C4F7N/CO2/O2混合气体的局部放电诊断方法及装置。其中的方法首先基于预先构建的局部放电实验平台，获取C4F7N/CO2/O2混合气体中典型缺陷的局部放电信号，得到局部放电识别数据集；接着基于局部放电识别数据集，利用训练好的C4F7N/CO2/O2混合气体GIS局部放电诊断模型对待诊断信号进行诊断，确定相应的局部放电类型；其中，C4F7N/CO2/O2混合气体GIS局部放电诊断模型基于CNN和Transformer共同构建。与现有技术相比，本发明具有有效提高C4F7N/CO2/O2混合气体GIS局部放电诊断的准确性和实用性等优点。
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公开(公告)号：CN118501771A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410529705.6
申请日：2024-04-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/52 , G01R31/56 , G01R15/20 , G01R19/25 , G01R23/165 , G01R23/163
Abstract: 本发明涉及一种配网避雷器TMR阻性泄漏电流监测方法及装置，所述方法包括以下步骤：S1、通过TMR阻性泄漏电流传感器感应全泄漏电流信号；S2、对全泄漏电流信号进行调理、AD转换；S3、使用改进S变换二维时频分布的新时频去噪方法进行去噪处理，所述新时频去噪方法通过改变高斯窗函数的形态来对S变换进行改进，在时频面各处获得优良的时频分辨率；S4、应用改进波形分离算法对采集到的全泄漏电流信号波形进行分析和计算，利用2π/3相位差定位特殊点，确定电容性基波和三次谐波分量的幅值和相位，滤除电容性基波分量和三次谐波分量，求出电阻性基波分量，对配网避雷器进行状态监测。有益效果是灵敏度高、响应速度快、功耗小、安全性强、识别精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117594378B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410063459.X
申请日：2024-01-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: H01H33/664 , H01H33/66 , H01F29/04
Abstract: 本发明涉及有载调压分接开关的技术领域，且公开了一种变电站的特高压变压器有载分接开关，包括，切换开关，包括主架、设于所述主架上能够转动中驱轴，以及设于所述主架上的切换部件；分接选择器，其与所述切换开关相连；真空灭弧机构，包括设于所述主架上的副架、设于所述副架上的真空泡，以及与所述真空泡相连的动杆；分体动力机构，包括与所述中驱轴转动连接的凸盘、与所述凸盘抵触的反馈部件，设于所述反馈部件上的推动构件；通过反馈部件将动力传递给拉扣，从而拉扣能够提升动杆，相对于现有技术，拉扣和动杆相扣，在拉扣提升动杆的过程中，不会和动杆产生摩擦，从而避免了现有技术中动杆被磨损的问题。
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公开(公告)号：CN117558534B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410038762.4
申请日：2024-01-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了有载分接开关分隔式油室，涉及变压器设备技术领域，其包括油室本体、第一防爆组件和第二防爆组件，所述油室本体包括罐体、开关轴、进油管、出油管、绝缘板、第一连接管和过滤板，所述罐体内壁固定连接绝缘板，绝缘板一侧开设有油孔，进油管一端伸入罐体内部，并穿过绝缘板，进油管上设置有出油口，罐体底部固定连接出油管。当进油管中的变压器油通过出油口进入左侧罐体内部时，将未过滤的变压器油和绝缘板上的积沉物推向油孔，直到从油孔中下落到出油管的位置，便于对积沉物进行集中收集，出油管抽取罐体内部的变压器油，将悬浮于变压器油中的颗粒杂质和积沉物带走。
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公开(公告)号：CN117558534A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410038762.4
申请日：2024-01-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了有载分接开关分隔式油室，涉及变压器设备技术领域，其包括油室本体、第一防爆组件和第二防爆组件，所述油室本体包括罐体、开关轴、进油管、出油管、绝缘板、第一连接管和过滤板，所述罐体内壁固定连接绝缘板，绝缘板一侧开设有油孔，进油管一端伸入罐体内部，并穿过绝缘板，进油管上设置有出油口，罐体底部固定连接出油管。当进油管中的变压器油通过出油口进入左侧罐体内部时，将未过滤的变压器油和绝缘板上的积沉物推向油孔，直到从油孔中下落到出油管的位置，便于对积沉物进行集中收集，出油管抽取罐体内部的变压器油，将悬浮于变压器油中的颗粒杂质和积沉物带走。
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公开(公告)号：CN116883647A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311072088.3
申请日：2023-08-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高效高精度的输电线路缺陷识别方法及系统，属于输电线路缺陷识别技术领域，包括基于联合交集对输电线路图片进行抽样，建立输电线路缺陷数据集；提取输电线路缺陷数据集中的语义信息和结构信息，并对语义信息和结构信息进行融合，获取检测目标的特征信息；利用上下文信息模型提取目标周围的特征，进行输电线路缺陷识别。可以有效地重用特征金字塔表示中的层次特征，并能够对不同尺度的特征重新配置进行显式建模，通过在传输线缺陷识别任务中前馈单个输入来合并上下文信息，在保证快速检测速度的同时提高了准确性。
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公开(公告)号：CN109212392B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201811114341.6
申请日：2018-09-25
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
Abstract: 本发明公开了直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法，包括步骤：(1)采集直流电缆的若干种绝缘缺陷放电模型的q‑Δt‑n局部放电信号图；(2)将q‑Δt‑n局部放电信号图进行归一化处理，以得到训练样本；(3)构建Caffe卷积神经网络；(4)采用训练样本训练Caffe卷积神经网络；(5)将待识别局部放电信号图输入经过训练的Caffe卷积神经网络中，获得识别结果。此外，本发明还公开了用于直流电缆局部放电缺陷故障识别的Caffe卷积神经网络。另外，本发明还公开了直流电缆局部放电缺陷故障的识别系统，包括：信号采集模块、预处理模块以及Caffe卷积神经网络。该识别方法进行直流电缆的故障识别，以保证供电可靠。
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