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公开(公告)号：CN111880123B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010706318.7
申请日：2020-07-21
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种抗工频磁饱和的变压器绕组频响信号检测方法。该检测方法中采用具有双绕组的线圈式电流传感器套在变压器高压套管根部，传感器的测量线圈负责检测套管内高压导杆上的高频频响电流信号，抗饱和线圈负责抵消套管高压导杆上的工频大电流子在传感器磁芯中的磁势。分别安装在三相高压套管上的三只传感器抗饱和线圈并联在一起，互为电流回路，消除了工频大电流使得传感器磁芯饱和、传感器输出信号中工频干扰过大的问题。
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公开(公告)号：CN111880123A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010706318.7
申请日：2020-07-21
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种抗工频磁饱和的变压器绕组频响信号检测方法。该检测方法中采用具有双绕组的线圈式电流传感器套在变压器高压套管根部，传感器的测量线圈负责检测套管内高压导杆上的高频频响电流信号，抗饱和线圈负责抵消套管高压导杆上的工频大电流子在传感器磁芯中的磁势。分别安装在三相高压套管上的三只传感器抗饱和线圈并联在一起，互为电流回路，消除了工频大电流使得传感器磁芯饱和、传感器输出信号中工频干扰过大的问题。
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公开(公告)号：CN112668867B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202011555778.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于现场数据量的设备故障率评估方法及系统，属于电力设备状态评估技术领域。本发明方法，包括：确定目标设备的状态量对应的故障模式，及确定整体设备的状态量现场实测数值的概率分布密度函数fCA(x)；确定故障设备的状态量现场实测数值的概率分布密度函数fCB(x)；根据整体设备状态量数值的概率分布密度函数fCA(x)和故障设备状态量数值的概率分布密度函数fCB(x)，确定与该状态量对应的故障阈值的概率分布密度函数fD(y,μ,σ2)的形式并求解该函数的期望值μ及方差σ2；利用某一设备个体的状态量的当前数值和故障阈值的概率密度分布函数，计算该设备个体的故障率。
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公开(公告)号：CN112668867A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011555778.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于现场数据量的设备故障率评估方法及系统，属于电力设备状态评估技术领域。本发明方法，包括：确定目标设备的状态量对应的故障模式，及确定整体设备的状态量现场实测数值的概率分布密度函数fCA(x)；确定故障设备的状态量现场实测数值的概率分布密度函数fCB(x)；根据整体设备状态量数值的概率分布密度函数fCA(x)和故障设备状态量数值的概率分布密度函数fCB(x)，确定与该状态量对应的故障阈值的概率分布密度函数fD(y,μ,σ2)的形式并求解该函数的期望值μ及方差σ2；利用某一设备个体的状态量的当前数值和故障阈值的概率密度分布函数，计算该设备个体的故障率。
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公开(公告)号：CN116316545A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211477201.1
申请日：2022-11-23
Applicant: 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了用于电力设备状态参数动态综合预测的方法：S1:建立观测值Y时间序列；S2:通过HP滤波算法获取G序列；通过ARIMA建模方法建立G序列时间序列模型，获取单步预测值gm+1作为Y的单步预测值y’m+1；S3:通过HP滤波算法获取X序列；通过ARIMA模型建模方法建立X时间序列模型，获取多步预测值作为Y多步预测值；S4:通过RBF建模方法获取单步预测值y”m+1；S5:获取Y观测值ym+1；S6:若|y’m+1‑ym+1|≤|y”m+1‑ym+1|，将ym+1加入Y系列，重复S2、S3和S4，将y’m+1作为最优单步预测值，将S3多步预测值作为最优多步预测值；S7:若|y’m+1‑ym+1|>|y”m+1‑ym+1|，将ym+1加入Y，重复S2、S3和S4，将y”m+1作为最优单步预测值，将S3多步预测值作为最优多步预测值；S8:若|y’m+1‑ym+1|>|y”m+1‑ym+1|出现连续三次，重新构造Y时间序列。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116961217A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310752506.7
申请日：2023-06-25
Applicant: 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于状态监测的电力设备多级协同预警方法及系统，属于电力设备状态评估技术领域。本发明方法，包括：确定所述变电站内单台电力设备的风险值及风险预警等级，并基于所述状态监测数据、风险值及风险预警等级，生成所述变电站内任意单台电力设备的上报信息；获取所述变电站内的全网运行信息及变电站区域内的气象信息，基于所述上报信息，全网运行信息及气象信息，确定所述变电站内的预警信息；基于所述预警信息，生成共享预警信息并将所述共享预警信息下发至所述变电站内的电力设备，以完成对所述变电站内电力设备的多级协同故障预警。本发明提升了变电站设备预警的准确性和宏观性。
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公开(公告)号：CN117368658A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311126034.0
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 华北电力大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明涉及换流变压器用球形超声特高频一体化传感器及传感系统，光纤传感处理系统与球形光纤超声传感单元连接，特高频传感单元与数据采集卡连接，光纤传感处理系统通过数据采集卡与滤波器连接，滤波器与计算机连接；球形光纤超声传感单元通过连接杆与特高频传感单元密封连接，特高频传感单元远离连接杆的一侧与传感组件密封连接；球形光纤超声传感单元检测待测换流变压器油箱内部各个方向的超声信号，实现油中局部放电信号的全方向探测，特高频传感单元检测待测换流变压器局部放电产生的电磁波信号，通过局部放电声学、电学信号联合检测，提高了待测换流变压器局部放电传感测量的准确度。
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公开(公告)号：CN119375635A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411656861.5
申请日：2024-11-19
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司
Abstract: 本发明提供了一种变压器内置式声电联合传感器及局部放电检测方法。该传感器包括：安装单元；特高频传感单元设置在安装单元上；连接杆一端与特高频传感单元相连接，另一端设有角度调节单元；光纤超声传感单元设置在角度调节单元。本发明通过角度调节单元调节光纤超声传感单元的角度，增大传感器检测范围，或进行检测角度的调整，以选取最优角度进行检测，解决了固定式结构获取单一角度数据致使其检测数据不精确的问题，增强检测系统灵敏度，确保检测的准确性，联合了特高频传感单元和光纤超声传感单元的局放测量优势，通过声学和电学信号的联合检测，实现了特高频信号和光纤超声信号的同时采集，解决了单一局放检测灵敏度受限问题。
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公开(公告)号：CN119375625A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411380242.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司
IPC: G01R31/12 , G06F30/27 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种真型变压器局部放电模拟系统及放电类型识别方法，与现有的变压器局部放电模拟实验平台相比，本发明设置了四种局部放电缺陷模型，在模拟局部放电时不需要频繁的打开和关闭变压器箱体，简化了操作流程，提高了实验效率；同时本发明在真型试验变压器箱体的不同位置，安装内置式声电一体化传感器，与其他实验平台中传感器的安装位置相比，本实验平台的传感器安装位置可以接收来波范围更广的信号，提升了传感器的覆盖范围，避免检测盲区；该系统的放电类型的识别方法，通过提取超声信号的等效频宽和特高频信号的信号长度，掌握更多的局放特征参数，并以此训练局放类型识别程序，能够不断提升识别准确度。
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公开(公告)号：CN117336899A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311193737.5
申请日：2023-09-15
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电网宽带无线传感网拓扑控制方法、装置及介质。其中，方法包括：通过传感器收集电网宽带无线传感网络数据并建立无线传感网络的拓扑图；利用图卷积神经网络对拓扑图进行学习，训练图卷积神经网络模型；利用图卷积神经网络模型对拓扑图中的网络拓扑进行预测，确定每个节点的预测状态信息；根据每个节点的预测状态信息调整无线传感网络的拓扑图。
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