变电站油务工具箱
    1.
    发明授权

    公开(公告)号:CN107063749B

    公开(公告)日:2020-01-31

    申请号:CN201710041724.4

    申请日:2017-01-20

    IPC分类号: G01N1/10

    摘要: 本发明公开一种变电站油务工具箱,包括箱体(4)、铰接在箱体(4)上的箱盖(1)和设置在箱体(4)内的取油工具,取油工具包括扳手、储油桶、堵头、擦拭布、三通阀、纸巾、酒精灯和取样阀,储油桶为折叠式机构。本发明将取油工具整合在一个工具箱中,并且对目前使用的油桶或者盆做出改进,以适应各种各样的作业环境,并且可以折叠放置。

    变电站油务工具箱
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107063749A

    公开(公告)日:2017-08-18

    申请号:CN201710041724.4

    申请日:2017-01-20

    IPC分类号: G01N1/10

    摘要: 本发明公开一种变电站油务工具箱,包括箱体(4)、铰接在箱体(4)上的箱盖(1)和设置在箱体(4)内的取油工具,取油工具包括扳手、储油桶、堵头、擦拭布、三通阀、纸巾、酒精灯和取样阀,储油桶为折叠式机构。本发明将取油工具整合在一个工具箱中,并且对目前使用的油桶或者盆做出改进,以适应各种各样的作业环境,并且可以折叠放置。

    高电压试验设备及方法
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN104267293B

    公开(公告)日:2017-06-16

    申请号:CN201410552853.6

    申请日:2014-10-17

    IPC分类号: G01R31/00 G01R31/12 G01R1/04

    摘要: 本发明公开了一种高电压试验设备,包括被测电器接入端、调压变压器、大电流变压器、冲击发电机、电阻测量装置、功耗监测装置、温度测量装置、试验回路添加端口、试验项目选择装置和周边电力探测装置;调压变压器与大电流变压器组成试验回路,对被测电器进行温升试验;冲击发电机与大电流变压器组成另一条试验回路,对被测电器进行动/热稳定试验及绝缘性能试验。一种高电压试验方法,集成多种试验项目为一体,通过选择按键方便在不同试验项目之间灵活转变。该方案减少了人工现场搭建试验回路的麻烦和不安全因素,既省时省力,又灵活高效,同时还支持设备升级,能够根据需要方便加入新的试验项目回路,实用性很强。

    高电压试验设备及方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN104267293A

    公开(公告)日:2015-01-07

    申请号:CN201410552853.6

    申请日:2014-10-17

    IPC分类号: G01R31/00 G01R31/12 G01R1/04

    摘要: 本发明公开了一种高电压试验设备,包括被测电器接入端、调压变压器、大电流变压器、冲击发电机、电阻测量装置、功耗监测装置、温度测量装置、试验回路添加端口、试验项目选择装置和周边电力探测装置;调压变压器与大电流变压器组成试验回路,对被测电器进行温升试验;冲击发电机与大电流变压器组成另一条试验回路,对被测电器进行动/热稳定试验及绝缘性能试验。一种高电压试验方法,集成多种试验项目为一体,通过选择按键方便在不同试验项目之间灵活转变。该方案减少了人工现场搭建试验回路的麻烦和不安全因素,既省时省力,又灵活高效,同时还支持设备升级,能够根据需要方便加入新的试验项目回路,实用性很强。

    防水树超高压交联聚乙烯绝缘电力电缆

    公开(公告)号:CN104269218A

    公开(公告)日:2015-01-07

    申请号:CN201410551695.2

    申请日:2014-10-17

    摘要: 本发明提供了防水树超高压交联聚乙烯绝缘电力电缆,属于电力电缆技术领域。本发明的技术方案是:防水树超高压交联聚乙烯绝缘电力电缆,包括导体,内半导电屏蔽层,抗水树交联聚乙烯绝缘层,外半导电屏蔽层,半导膨胀缓冲层,内护层,阻水层,外护层,所述内护层采用疏绕铜丝或铜带,所述外护层为聚乙烯、阻燃聚乙烯或半硬质阻燃聚氯乙烯护套,表面涂敷一层半导电涂层。本发明的有益效果是降低了因水树枝导致的电缆故障概率,使用寿命长,阻燃,环保,可广泛用于超高压电力电缆领域。

    基于聚类算法和神经网络的变压器故障诊断方法

    公开(公告)号:CN104299035A

    公开(公告)日:2015-01-21

    申请号:CN201410512284.2

    申请日:2014-09-29

    IPC分类号: G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种基于聚类算法和神经网络的变压器故障诊断方法,包括以下步骤:a、根据IEC标准和DL/T722-2000导则确定故障类型;在原始样本集中选取故障样本集的特征量;b、利用K-means聚类方法对这些样本进行聚类;c、构建RBF神经网络;d、进行参数学习,确定隐藏层的个数、中心位置、宽度以及输出权值;e、采用PSO进行优化训练,确定隐藏层中心的位置,而个数、宽度、权值分别采用试验法、最小距离法、伪逆法确定;f、输入训练样本,求解后验概率,判断故障类别。本发明能够较为均匀地从总的样本中划分出训练样本和测试样本,而良好的测试样本能够对神经网络进行更为完整的测试,从而确保神经网络得到正确合理的评价。