一种基于机器学习的超导电缆运维评估方法

    公开(公告)号:CN116757670A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310656711.3

    申请日:2023-06-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的超导电缆运维评估方法,包括如下步骤:S1,收集超导电缆运行工况的特征属性数据,得到运行数据集;S2,将数据集划分为训练集和测试集两部分。用训练集中的特征与标签对超导电缆运行故障工况分类器进行训练,用训练后的模型对测试集进行实验,把对测试集中进行测试后的标签与原始标签进行比较分析,评估故障分类器的实际分类效果是否准确,最终得到关于超导电缆运的故障分类器;S3,将特征属性数据输入超导电缆健康度评估评价系统,得到关于超导电缆运行状态的健康度指标;S4,对于处于不健康的运行状态的超导电缆,通过故障分类器进行运行工况分类;S5,根据运行工况分类执行与工况类型匹配的故障维护措施。本发明能够实现超导电缆运行状态的智能评估。

    一种配电网电缆故障测距方法及系统

    公开(公告)号:CN119125779A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411461786.7

    申请日:2024-10-18

    Abstract: 一种配电网电缆故障测距方法及系统,包括:采集保护安装处的故障分量电压,当故障分量电压大于设定的门槛值时,启动故障测距;启动故障测距后先获取故障类型,再根据故障类型获取保护安装处的测量阻抗相量和故障线路的等效线路阻抗相量;利用保护安装处的测量阻抗相量和故障线路的等效线路阻抗相量分别构造第一距离模型和第二距离模型;利用第一距离模型、第二距离模型、保护安装处的测量阻抗相量以及故障线路的等效线路阻抗相量,建立不同故障类型对应的故障测距模型;基于故障测距模型,输出不同故障类型下故障点与保护安装处之间的距离。在考虑电缆线路拓扑的基础上,通过利用电缆故障时产生的特定电气参数变化来计算故障点的位置。

    一种太阳能供电及电池供电的双系统的硬件电路

    公开(公告)号:CN114221424A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111560474.8

    申请日:2021-12-20

    Abstract: 本发明公开了一种太阳能供电及电池供电的双系统的硬件电路,涉及太阳能供电的技术领域,其包括升压电路、高压切换电路和低压切换电路;升压电路,连接于太阳能板,用于将电压升至15V后输出;高压切换电路,连接于升压电路的电压输出端,用于白天对微型设备内的电池BT充电;低压切换电路,包括第一供电电路和第二供电电路,第一供电电路用于控制太阳能板停止对电池BT进行充电,利用电池BT对微型设备进行充电;第二供电电路用于切换至对电池BT充电状态。本申请能够提高户外微型设备的使用年限。

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