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公开(公告)号：CN114011606B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202111395923.8
申请日：2021-11-23
摘要： 本发明提供了一种电力防腐阻燃涂料专用喷涂装置，包括涂料桶、第一泵体、手持杆组件和喷涂组件，喷涂组件设置在手持杆组件的一端，第一泵体与涂料桶和喷涂组件连接，喷涂组件包括至少两个喷涂板，喷涂板安装在手持杆组件上，喷涂板上设置有喷头，喷头通过第一连接管与第一泵体连接，第一泵体用于将涂料桶中的涂料通过第一连接管泵送至喷头。本发明，利用第一泵体将涂料桶中的涂料通过第一连接管泵送至喷头，因喷头位于喷涂板上，而喷涂板又设在手持杆组件上，工人在进行喷涂作业时，可以持着手持杆组件开展喷涂工作，喷涂速度快，而且还可以较为方便的对一些处在较高位置的缆线进行喷涂，便于工作人员操作，能够有效提高工作人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN115806771A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211515873.7
申请日：2022-11-30
IPC分类号： C09D185/02 , C09D5/18 , C09D5/08 , C08G79/02
摘要： 本发明公开了一种电力设备器材专用防腐阻燃漆及其制备方法，阻燃漆的原料按重量份包括：ODDP型阻燃树脂100份、阻燃剂15‑90份、成炭剂15‑65份、发泡剂25‑85份、润湿剂0.1‑5份、消泡剂0.1‑5份、分散剂0.1‑10份、防沉降剂0.5‑10份、颜填料1‑60份、流平剂0.01‑3份、固化剂10‑100份、溶剂10‑100份；ODDP型阻燃树脂以ODDP与苯膦酰二氯衍生物为反应原料进行反应制备而成；所述ODDP的结构式为所述苯膦酰二氯衍生物的结构式为本发明提供的电力设备器材专用防腐阻燃漆，其能够在变电站钢结构建筑表面形成具有相当厚度的保护涂层，实现优异的防腐阻燃能力。
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公开(公告)号：CN114011606A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111395923.8
申请日：2021-11-23
摘要： 本发明提供了一种电力防腐阻燃涂料专用喷涂装置，包括涂料桶、第一泵体、手持杆组件和喷涂组件，喷涂组件设置在手持杆组件的一端，第一泵体与涂料桶和喷涂组件连接，喷涂组件包括至少两个喷涂板，喷涂板安装在手持杆组件上，喷涂板上设置有喷头，喷头通过第一连接管与第一泵体连接，第一泵体用于将涂料桶中的涂料通过第一连接管泵送至喷头。本发明，利用第一泵体将涂料桶中的涂料通过第一连接管泵送至喷头，因喷头位于喷涂板上，而喷涂板又设在手持杆组件上，工人在进行喷涂作业时，可以持着手持杆组件开展喷涂工作，喷涂速度快，而且还可以较为方便的对一些处在较高位置的缆线进行喷涂，便于工作人员操作，能够有效提高工作人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN115806771B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202211515873.7
申请日：2022-11-30
IPC分类号： C09D185/02 , C09D5/18 , C09D5/08 , C08G79/02
摘要： 本发明公开了一种电力设备器材专用防腐阻燃漆及其制备方法，阻燃漆的原料按重量份包括：ODDP型阻燃树脂100份、阻燃剂15‑90份、成炭剂15‑65份、发泡剂25‑85份、润湿剂0.1‑5份、消泡剂0.1‑5份、分散剂0.1‑10份、防沉降剂0.5‑10份、颜填料1‑60份、流平剂0.01‑3份、固化剂10‑100份、溶剂10‑100份；ODDP型阻燃树脂以ODDP与苯膦酰二氯衍生物为反应原料进行反应制备而成；所述ODDP的结构式为#imgabs0#所述苯膦酰二氯衍生物的结构式为#imgabs1#本发明提供的电力设备器材专用防腐阻燃漆，其能够在变电站钢结构建筑表面形成具有相当厚度的保护涂层，实现优异的防腐阻燃能力。
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公开(公告)号：CN113488995B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110725157.0
申请日：2021-06-29
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 清华大学 , 清华四川能源互联网研究院
摘要： 本发明提供基于储能成本的共享储能容量优化配置方法和装置，其中，方法包括：基于光伏发电、用户负荷、电网接口和集中式共享储能构建用户侧能量系统运行模型；基于所述用户侧能量系统运行模型构建用户侧收益‑成本的分式结构目标函数模型；基于所述用户侧收益‑成本的分式结构目标函数模型确定最优的共享储能的额定容量和额定成本；其中，所述用户侧收益‑成本的分式结构目标函数模型是通过构建分子为共享储能的运行收益，分母为共享储能的投资成本的比例模型形成的。本发明通过考虑储能成本确定共享储能容量配置，有助于对共享储能的高效率利用，实现共享储能的充分利用。
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公开(公告)号：CN115785470B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211537715.1
申请日：2022-12-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于全氟异丁腈杂质吸附的金属有机骨架材料和制备方法及其应用，金属有机骨架材料由1，10‑邻菲啰啉、苯甲酸钠、硫酸铜反应而成，分子式为C26H18Cu1N2O4，属于斜方晶系，空间群Fdd2，晶胞参数：α＝90°、β＝108.502(2)°、γ＝90°、晶胞体积为本发明中的金属有机骨架材料以及以所述金属有机骨架材料为前驱体制备的吸附剂具有复杂可控的孔道结构和较强的电荷吸附能力，对全氟异丁腈气体杂质吸附具有优异的选择性，是预处理C4F7N混合气体的较佳选择。
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公开(公告)号：CN113421123A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110726697.0
申请日：2021-06-29
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 清华大学 , 清华四川能源互联网研究院
摘要： 本发明提供一种含共享储能的点对点电能交易市场设计方法和装置，其中，方法包括：构建点对点电能交易市场中每个能量销售者的利润最大化模型和每个能量购买者的成本最小化模型；其中，点对点电能交易市场是由分布式能源拥有者作为能量销售者，各个小区、居民楼，或者是大型商场作为能量购买者以及电网组成的交易市场；基于每个能量销售者的利润最大化模型和每个能量购买者的成本最小化模型构建点对点电能交易市场的能量均衡模型；基于能量均衡模型确定电能交易市场中每个能量销售者的销售电量以及每个能量购买者的购买电量。本发明通过实现市场均衡达到市场中能量销售者的利润最大化，能量购买者的成本最小化，实现能量的充分利用、减少电网成本。
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公开(公告)号：CN115480134B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202211069101.5
申请日：2022-09-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于设备局部放电数据图的故障识别方法，其包括步骤：(1)采集表征设备故障类型的局部放电PRPD图谱训练样本，并提取其统计特征，以构建局部放电PRPD图谱训练样本的指纹特征库；(2)采用关联规则算法评估指纹特征库中的统计特征，以获得指纹特征库的高频项集；(3)采用所述高频项集对构建的深度信念神经网络进行训练，以使得其输出对应的故障类型；(4)采集实测的设备局部放电PRPD图谱，并提取其统计特征，将统计特征输入所述经过训练的深度信念神经网络中，以获得输出的故障类型。相应地，本发明还公开了一种基于设备局部放电数据图的故障识别系统，以用于实施上述故障识别方法。
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公开(公告)号：CN113421123B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110726697.0
申请日：2021-06-29
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 清华大学 , 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q40/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种含共享储能的点对点电能交易市场设计方法和装置，其中，方法包括：构建点对点电能交易市场中每个能量销售者的利润最大化模型和每个能量购买者的成本最小化模型；其中，点对点电能交易市场是由分布式能源拥有者作为能量销售者，各个小区、居民楼，或者是大型商场作为能量购买者以及电网组成的交易市场；基于每个能量销售者的利润最大化模型和每个能量购买者的成本最小化模型构建点对点电能交易市场的能量均衡模型；基于能量均衡模型确定电能交易市场中每个能量销售者的销售电量以及每个能量购买者的购买电量。本发明通过实现市场均衡达到市场中能量销售者的利润最大化，能量购买者的成本最小化，实现能量的充分利用、减少电网成本。
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公开(公告)号：CN115656734A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211080816.0
申请日：2022-09-05
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号： G01R31/12 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/006 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的设备局部放电数据图集智能诊断识别方法，其包括步骤：(1)采集表征设备绝缘缺陷类型的局部放电光谱信号；(2)采用IDPeak算法对所述局部放电光谱信号进行聚类，并提取各类的特征波段；(3)采用狮群算法对各类的特征波段进行降维处理，得到降维后的特征波段；(4)将降维后的特征波段输入故障类型识别器中，以对设备的绝缘缺陷类型进行识别。相应地，本发明还公开了一种基于深度学习的设备局部放电数据图集智能诊断识别系统，其包括：数据采集模块、聚类模块、特征降维模块和故障类型识别器。该设备局部放电数据图集智能诊断识别系统能够有效实施本发明上述识别方法的步骤，以识别出不同的故障类型。
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