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公开(公告)号：CN118599397A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410839045.1
申请日：2024-06-26
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
IPC分类号： C09D163/00 , C09D5/24
摘要： 本发明提供一种紫外光固化半导电涂料，包括如下质量百分比的组分：环氧树脂，65‑85wt％；导电填料，5‑15wt％；活性稀释剂，5‑15wt％；光引发剂，5‑10wt％；其中导电填料为质量比为2：(2‑4)的银包铜粉和多壁碳纳米管。本发明采用粘结力和耐候性强的环氧树脂为涂料基体，使用银包铜粉和多壁碳纳米管作为复合导电填料，两种组分协同配合，使得紫外光固化半导电涂料具有良好的耐候性、机械性、粘结强度、韧性和导电性等优异性能，显著提高了其环境适应性，改善了现有电器设备中绝缘电阻的非线性行为，降低高压电器设备发生故障甚至损坏的概率，提高了高压电器设备使用的安全性。
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公开(公告)号：CN118412163A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410551987.X
申请日：2024-05-07
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明提供半导电涂层用MXene/铜纳米线复合材料及其制备方法，涉及半导电涂层技术领域。复合材料主要由铜纳米线稳定溶液、MXene胶体溶液以及界面粘接相溶液制备而成，其中，MXene纳米片以相同的取向逐层排列，铜纳米线穿插分布在MXene纳米片片层之间，MXene纳米片与铜纳米线相互交错排列；复合材料的制备方法包括：S1.配置铜纳米线稳定溶液；S2.配置MXene胶体溶液；S3.配置界面粘接相溶液；S4.将铜纳米线溶液、界面粘接相溶液和MXene胶体溶液进行混合，得到分散均匀的MXene/铜纳米线混合溶液；S5.将MXene/铜纳米线混合溶液通过真空辅助抽滤收集，并进行真空干燥，得到MXene/铜纳米线复合材料。将MXene/铜纳米线复合材料应用于电子器件中，可有效改善绝缘介质非线性导致的电场不均匀分布。
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公开(公告)号：CN117434337A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310872465.5
申请日：2023-07-17
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G01R19/25 , G06F18/213 , G01R23/167 , G01R15/00
摘要： 本发明公开了一种宽频电压信号测量方法及系统，包括：将宽频电压信号转换为数字数据；对采集到的数据进行信号调理和滤波，以去除噪声和杂散信号；对滤波后的信号进行频谱分析，以获得信号在不同频率上的分布情况；检测峰值信号的存在，并提取其频率、幅度特征；基于提取的特征和已知的背景噪声水平，估计宽频电压信号的信噪比；分析估计的信噪比，设定阈值和警报机制，如果信噪比低于设定的阈值，触发相应的警报，以确保及时发现和处理信号异常情况。本发明为宽频电压的测量和监测提供了高效、准确和可靠的解决方案，具备实时性、高精度、自动化和可定制性等优势，适用于多种领域的应用，包括电力系统、通信系统、工业控制等。
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公开(公告)号：CN117420491A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311375157.8
申请日：2023-10-23
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G01R35/04 , G06F30/20 , G06F119/12
摘要： 本发明公开了电能表的现场运行误差评估方法、装置、设备及存储介质，涉及电能表技术领域，包括步骤一、对运行误差评估提前对评估的设备进行准备，且根据电能表现场的工作环境，同时设立若干个子电能表运行模拟工作台，且工作台分别标识成甲、乙和丙三种标号。本发明在进行运行评估的过程中，采用多个评估平台同时进行评估，且进行模拟运行的过程中，完全在密封环境下模拟以及远程操控，更加的安全和保障，在模拟过程中产生异常情况，导致安全事故的发生，且采用随机的方式进行模拟演练，避免在演练过程中，产生人为的干扰，导致模拟演练的不够真实存在作弊的情况。
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公开(公告)号：CN116702630A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310980854.X
申请日：2023-08-07
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F30/27 , G01R35/02 , G06N3/0442 , G06N3/096 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种电容式电压互感器CVT的误差迭代评估方法，包括如下步骤：搭建实验室仿真平台，构造CVT离线数据DL；利用第一至第六预测模型进行预测，分别获得第一至第六预测结果；将第六预测模型迁移至CVT实时工况中得到第七预测模型；将在线CVT误差数据分解为误差周期项、误差趋势项、误差余项；利用第七预测模型得到第七至第九预测结果；利用第七预测结果、第八预测结果和第九预测结果训练得到第八预测模型；利用第八预测模型对待测CVT的误差进行预测。本发明的电容式电压互感器CVT的误差迭代评估方法，具有在较少的数据样本情况下能够获得电压互感器CVT的真实误差状态、提高电压互感器CVT误差预测模型的精度等优点。
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公开(公告)号：CN114552245B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202210192533.9
申请日：2022-02-28
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种多合一试验电源接入组件，包括四合一插头、输出电缆、以及试验箱接电箱；四合一插头包括C型保护罩和矩形壳体，C型保护罩为缺口圆形绝缘环，C型保护罩中心设有齿轮轴，且齿轮轴与C型保护罩同步转动，而齿轮轴与矩形壳体转动连接；四孔插头组件、大三孔插头组件、小三孔插头组件和两孔插头组件后端均设置结构相同的驱动及复位组件，使C型保护罩旋转过程中能将对应的插头组件推出，以接入电源。通过设置C型保护罩、齿轮轴和齿条推动机构，使插头组件自动凸出于矩形壳体，以接入电源；通过设置压缩弹簧，自然状态下，将处于未使用的插头组件回退至矩形壳体中，以防止其他三个面的插头组件意外弹出，发生触电危险。
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公开(公告)号：CN117310594A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311233363.5
申请日：2023-09-22
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种基于有效特征选择与改进SVM的电流互感器故障诊断方法，包括：采集待测电流互感器的运行数据；对运行数据预处理后，再进行核空间特征选择；建立SVM故障诊断模型；建立电流互感器的运行状态评判表；将样本数据输入SVM故障诊断模型，获得诊断结果；将步骤5获得的诊断结果与运行状态评判表进行比对，通过同一条母线的其他两台电流互感器的状态来综合评分，确定待测电流互感器的最终运行状态。本发明的基于有效特征选择与改进SVM的电流互感器故障诊断方法，具有计算量少、避免算法陷入局部最优、快速识别故障电流互感器、避免测量的故障数据对电网的保护和检修造成干扰等优点。
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公开(公告)号：CN115980647B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211362711.4
申请日：2022-11-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G01R35/02 , G06F18/10 , G06N3/084 , G06F18/214
摘要： 本发明涉及一种基于群体信息的CVT异常状态识别方法及装置，包括：获取同一母线下各组CVT的历史负荷数据、历史环境参量数据、历史二次电压数据，构建训练样本集与训练目标集；采用数据切分、集成学习的方法得到相电压预测模型；利用相电压预测模型预测同一母线下各组CVT的二次相电压，并计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度；利用同一母线下各组CVT的电压波动率与相电压偏差度的统计特征，来计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度的置信水平，实现目标CVT异常状态识别。本发明可对同一母线下各组CVT的异常状态进行识别与定位，及时发现超差CVT，保证电网运行的稳定性和安全性能。
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公开(公告)号：CN115754875B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211371496.4
申请日：2022-11-03
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G01R35/02 , G06F18/2433
摘要： 本发明涉及一种电压互感器误差评估方法及装置，包括：获取离线检测过程中的第一电气属性特征数据构建离线训练集；基于所述离线训练集训练MLP模型得到同型号CVT误差状态模型；基于所述同型号CVT误差状态模型构造第一基于工况的同型号CVT误差状态预测模型；基于所述第一基于工况的同型号CVT误差状态预测模型进行工况自适应训练，输出第二基于工况的同型号CVT误差预测模型；将待测电压互感器的在线监测数据输入至所述第二基于工况的同型号CVT误差状态预测模型，输出所述待测电压互感器的误差状态。本发明对待测电压互感器进行在线预测，实时反馈电压互感器的误差状态，进而保证电网运行的稳定性和安全性能。
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公开(公告)号：CN115980647A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211362711.4
申请日：2022-11-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G01R35/02 , G06F18/10 , G06N3/084 , G06F18/214
摘要： 本发明涉及一种基于群体信息的CVT异常状态识别方法及装置，包括：获取同一母线下各组CVT的历史负荷数据、历史环境参量数据、历史二次电压数据，构建训练样本集与训练目标集；采用数据切分、集成学习的方法得到相电压预测模型；利用相电压预测模型预测同一母线下各组CVT的二次相电压，并计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度；利用同一母线下各组CVT的电压波动率与相电压偏差度的统计特征，来计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度的置信水平，实现目标CVT异常状态识别。本发明可对同一母线下各组CVT的异常状态进行识别与定位，及时发现超差CVT，保证电网运行的稳定性和安全性能。
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