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公开(公告)号：CN117536842A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311499622.9
申请日：2023-11-10
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于智慧物联技术变电站用智能排水系统，其设置于各变电站对应的电缆沟中，系统中的水位传感器监测电缆沟中的液位信号；综合控制器与水位传感器及排水泵的电机电性连接，包括水泵保护模块、控制模块和分析模块，水泵保护模块采集电机电流，分析模块实时获取液位信号和电机电流，根据设定水位和电流阈值生成控制信号和/或告警信号，控制模块对排水泵进行智能控制；云端服务器通过无线传输模块与综合控制器连接；运维终端与云端服务器连接，用于查看各变电站对应电缆沟的水位及排水泵运行情况，远程控制排水泵的启停。本发明无需打开电缆沟盖进行工巡检、人工启停等大量消耗人力物力的情况，节省了工作量，使故障及时得到处理。
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公开(公告)号：CN119860839A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510299449.0
申请日：2025-03-13
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 宁波大学科学技术学院
Inventor： 李新宇 , 王刚 , 穆景龙 , 于在明 , 王敏珍 , 钟才明 , 张广新 , 武英明 , 赵强 , 龚晨斌 , 张文广 , 刘晨阳 , 杜宇 , 韩卫宇 , 杨松翰 , 管银军 , 马肖巍 , 何闻浩 , 孙颢一
IPC: G01H17/00 , G01R19/165 , G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹特征的变压器铁芯振动监测及故障诊断方法，属于电力设备监测与故障诊断技术领域，包括于预设变压器中获取各监测点关于铁芯振动的声纹信号，并根据不同监测点的声纹信号采集声纹特征，分析各声纹信号的变化规律；根据变化规律，将声纹信号变化按照轻度变化和中度变化进行区分，并获取轻度变化情况下预设变压器的运行状态；运行状态包括采集预设变压器的电流参数；根据轻度变化给定监测周期，于不同监测周期中预设关于声纹信号振动频率变化的临界阈值。本发明通过利用对声纹信号地监测和分析，结合多监测点、动态监测、增强学习的技术手段，实现了对变压器运行状态的早期故障预警和精准诊断，具有较高实用性和创新性。
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公开(公告)号：CN119132313A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411309967.8
申请日：2024-09-19
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 宁波大学科学技术学院
Inventor： 李新宇 , 王刚 , 穆景龙 , 于在明 , 王敏珍 , 钟才明 , 张广新 , 武英明 , 赵强 , 龚晨斌 , 张文广 , 刘晨阳 , 杜宇 , 韩卫宇 , 杨松翰 , 管银军 , 马肖巍 , 何闻浩 , 孙颢一
IPC: G10L17/26 , G10L21/0208 , G10L25/18 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了基于边缘计算的变压器声纹去噪方法及其系统，对于现阶段电力系统或平台的服务器进行大规模神经网络的处理来达到去噪的目的，其运算负载大、效率低且提取其中的声纹特征的数据分析精确度一般，本发明通过在边缘端对变压器声纹采样信号中的环境噪音特性进行处理后确定一个完整的声纹采样信号、转换为频域信号并得到相应的分段信号的频谱、特征处理、构建变压器声纹去噪处理模型并进行分段信号的频谱数据评测、以及区域级检测后台根据各段的变压器去噪频谱数据进行自动调整增益，本发明能够实现更快速的进行变压器的去噪处理工作，以得到更为精确的噪声估算结果，有利于后续的故障检测和诊断。
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公开(公告)号：CN119619760A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411790930.1
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 宁波大学科学技术学院
Inventor： 李新宇 , 王刚 , 穆景龙 , 于在明 , 王敏珍 , 钟才明 , 张广新 , 武英明 , 赵强 , 龚晨斌 , 张文广 , 刘晨阳 , 杜宇 , 韩卫宇 , 杨松翰 , 管银军 , 马肖巍 , 何闻浩 , 孙颢一
IPC: G01R31/12 , G01R31/52 , G01R31/62 , G06F18/2433 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹特征的变压器异常状态诊断及预警方法，包括获取变压器网络节点的网络拓扑图以及声纹信息；利用支持向量机算法划分为类别声纹信息数据以及生成类别声纹数据集，建立变压器异常声纹数据优化模型，根据所述变压器异常声纹数据优化模型，并使用特征平滑处理来完成对变压器异常状态声纹特征的更新与输出，后根据异常声纹图谱特征数据库通过相似度分析，生成变压器异常状态分析结果并输出。本发明通过进行声纹特征的优化以及平滑处理，能够实现在复杂声场环境下的变压器声纹信息识别与更新，以提高后续融合诊断模型的精度和鲁棒性，进一步地提高了变压器异常状态诊断和预警的效果。
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公开(公告)号：CN119360888A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411470562.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 宁波大学科学技术学院
Inventor： 李新宇 , 王刚 , 穆景龙 , 于在明 , 王敏珍 , 钟才明 , 张广新 , 武英明 , 赵强 , 龚晨斌 , 张文广 , 刘晨阳 , 杜宇 , 韩卫宇 , 杨松翰 , 管银军 , 马肖巍 , 何闻浩 , 孙颢一
Abstract: 本发明公开了基于轻量化边缘计算的变压器声纹识别及异常状态诊断方法，包括通过获取变压器声纹采样数据，对变压器声纹样本数据进行平滑的增益均衡处理确定为第一声纹数据；边缘计算端根据第一声纹数据的变压器异常状态声纹特征识别并归集；构建变压器异常状态诊断模型，通过分析生成第二声纹数据的声纹异常状态评估结果数据；根据相似度分析结果得到变压器异常状态诊断结果，本发明将边缘计算与云计算相结合，利用云端强大的计算和存储能力处理复杂的声纹诊断分析任务，以及利用边缘计算端进行变压器声纹样本平滑的增益均衡处理，减少边缘节点的通信负担和时延，且提高对变压器声纹样本数据的处理效果。
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