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公开(公告)号:CN119128395A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411310620.5
申请日:2024-09-20
Applicant: 国网吉林省电力有限公司通化供电公司 , 吉林省科迪信息技术有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N3/006 , G06N20/20
Abstract: 基于分布式光纤传感的光缆振动源外力破坏信号识别方法,涉及信号检测技术领域,解决现有城区复杂多变环境下光缆振动源外力破坏信号的识别难题,本方法通过使用Φ‑OTDR技术检测光缆外力破坏振动信号,构建振动信号数据集;对所述振动信号进行预处理,然后对预处理后的振动信号进行多特征集合提取,并划分为训练集和测试集;构建CatBoost识别模型,采用训练集对所述识别模型进行训练,获得训练后的CatBoost识别模型;采用改进鲸鱼优化算法对训练后的CatBoost识别模型中的参数进行调优,以获得优化后的识别模型;将测试集输入优化后的识别模型,进行性能评估,实现对振动信号的识别。从而更有效地处理多种优化问题。
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公开(公告)号:CN117115538A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311090865.7
申请日:2023-08-28
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司通化供电公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及光伏电池技术领域,即基于拟态视觉的光伏电池缺陷检测仿生模型。它包含三个部分:(1)骨干网络:骨干网络用于提取图像中的有效信息,将原始数据映射至所需的空间中,骨干网络所提取的特征会传递到颈部网络中;(2)颈部网络:颈部网络用于融合不同尺度、层级的特征,并丰富特征的表达能力,颈部网络融合的特征会传递到检测头部;(3)检测头:检测头主要负责对特征进行预测,生成边界框和并预测类别。基于人类感受野及视觉机制的骨干网络对于特征具备更强的抽象能力,能够在色彩单一、纹理复杂的光伏电池电致发光图像上高效的提取有效的特征。所提出的颈部网络,能够有效的增强光伏电池电致发光图像中缺陷特性的表达能力。
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公开(公告)号:CN117826015A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410035971.3
申请日:2024-01-10
Applicant: 国网吉林省电力有限公司通化供电公司
Abstract: 本发明属于泄漏电流测量装置技术领域,具体为一种便于携带的泄漏电流测量装置,包括盒体,所述盒体为中空的矩形,所述盒体的顶面设置有顶盖,所述盒体的底面连接有底座,所述盒体的右侧壁中部设置有抽屉,所述抽屉内腔设置有放置槽,所述放置槽内存放有远程测量装置,所述抽屉与盒体之间安装有三节轨,所述盒体的内腔左侧设置有控制装置,所述盒体的内腔右侧设置有放置板,所述远程测量装置上安装有信号传输装置,所述顶盖与盒体之间安装有铰链,所述顶盖与盒体通过铰链翻转连接,所述盒体的前侧壁中心处与顶盖的前侧壁中心处相对应安装有锁扣,所述顶盖的前侧壁底边和箱体的前侧壁顶边安装有相对应的连接扣,装置的结构简单,使用方便。
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公开(公告)号:CN116990621B
公开(公告)日:2024-01-19
申请号:CN202311245316.2
申请日:2023-09-26
Applicant: 国网吉林省电力有限公司通化供电公司
IPC: G01R31/00 , G01K13/00 , G06F18/2433 , G06F17/15
Abstract: 本发明涉及电性能测试技术领域,具体涉及电力安全工器具故障动态监测系统。包括:获取每个绝缘安全工器具的监测数据时间序列及工器具种类;根据监测数据时间序列获取电流波动异常指数、电压波动异常指数和温度波动异常指数;根据工器具种类中所有绝缘安全工器具的监测数据时间序列获取电流安全影响系数、电压安全影响系数和温度安全影响系数,进而结合电流波动异常指数、电压波动异常指数和温度波动异常指数获取监测因子异常程度;根据监测因子异常程度获取监测因子类别一致度,并结合监测因子异常程度确定异常检测算法的参数值,进而获得故障绝缘安全工器具。本发明解决了电力安全工器具故障动态监测精度较低的问题。
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公开(公告)号:CN116990621A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202311245316.2
申请日:2023-09-26
Applicant: 国网吉林省电力有限公司通化供电公司
IPC: G01R31/00 , G01K13/00 , G06F18/2433 , G06F17/15
Abstract: 本发明涉及电性能测试技术领域,具体涉及电力安全工器具故障动态监测系统。包括:获取每个绝缘安全工器具的监测数据时间序列及工器具种类;根据监测数据时间序列获取电流波动异常指数、电压波动异常指数和温度波动异常指数;根据工器具种类中所有绝缘安全工器具的监测数据时间序列获取电流安全影响系数、电压安全影响系数和温度安全影响系数,进而结合电流波动异常指数、电压波动异常指数和温度波动异常指数获取监测因子异常程度;根据监测因子异常程度获取监测因子类别一致度,并结合监测因子异常程度确定异常检测算法的参数值,进而获得故障绝缘安全工器具。本发明解决了电力安全工器具故障动态监测精度较低的问题。
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公开(公告)号:CN115491230A
公开(公告)日:2022-12-20
申请号:CN202211241045.9
申请日:2022-10-11
Applicant: 国网吉林省电力有限公司通化供电公司 , 东北电力大学
IPC: C10G53/08 , C10G53/10 , C10G53/12 , B01J20/24 , B01J20/28 , B01D67/00 , B01D69/02 , B01D61/14 , C10M175/00
Abstract: 本发明提供一种废变压器油多级再生处理及回用方法,其特点包括:废变压器油通过放置粗滤、加药处理、吸附、精滤后,添加抗氧化剂,有效提高废变压器油的品质。通过改性水速溶阳离子壳聚糖季铵盐制备一种孔隙率高、比表面积大、使用寿命长、吸附性能好的新型多孔吸附膜,它对废变压器油中的铜、铁、锌和铝等重金属元素有良好的去除效果。经过对微滤膜进行改性处理,提高表面粗糙度,改善微滤膜的机械性能,提升回收变压器油的电解质指标。经过本发明提出的多级处理回收步骤后,去除废变压器油中的杂质,提高废变压器油的回收率,降低变压器油的运行成本。
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