一种利用超导线圈减少电能传输损耗的电网储能装置

    公开(公告)号:CN118074340A

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202410152531.6

    申请日:2024-02-03

    摘要: 本发明公开了一种利用超导线圈减少电能传输损耗的电网储能装置,涉及超导储能技术领域。该储能装置包括主体,超导储能机构,制冷调控机构。所述主体的外部一侧开设有制冷机接口;所述超导储能机构包括电路板、传输端口、超导磁体、连接导线、电刷,密封材料、绝热填充材料。该利用超导线圈减少电能传输损耗的电网储能装置。该储能装置通过主体上部旋转阀门的转动,可以将超导磁体切换成不同供电模式,分别为所有磁体供电,1/2磁体分别供电,1/3磁体分别供电等,以此来防止某一磁体故障,就需要打开箱体维修的情况。另外多种模式供电,就可以适用不同形式的负载,可以同时并联多个负载。

    一种基于人工智能的金属氧化物避雷器故障诊断方法

    公开(公告)号:CN114994573B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202210624660.1

    申请日:2022-06-02

    摘要: 本发明公开了一种基于人工智能的金属氧化物避雷器故障诊断方法,涉及氧化物避雷器故障智能诊断技术领域。该一种基于人工智能的金属氧化物避雷器故障诊断方法,可以对不同情况不同分析,提前判断出避雷器的故障发生时间,也就是寻找到它的寿命拐点。该基于人工智能的金属氧化物避雷器故障诊断方法以电阻电流的基波分量为特征量,通过基波分量的变化判断MOA的工作状态和绝缘性能。利用傅里叶变换从整个电流中分解出电阻电流的基波分量值,由加权KNN模型实现故障智能诊断,另外考虑了相对湿度、温度、空气质量、降雨量、三相电阻电流和三相电压这六个外界因素的影响,也可以结合雷击情况、空气质量、天气等因素实现多方面对MOA的故障进行诊断。

    一种基于感应电压特征的输电线路故障识别方法及系统

    公开(公告)号:CN116973676A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310837744.8

    申请日:2023-07-10

    IPC分类号: G01R31/08

    摘要: 本发明公开了一种基于感应电压特征的输电线路故障识别方法及系统,涉及输电线路故障诊断技术领域。该基于感应电压特征的输电线路故障识别方法及系统基于感应电特征判断停运输电线路的故障状态并提出了基于信号转换和小波包变换的特征提取方法,可以快速充分地提取出所测数据的本质特征。所提出的基于UMAP和OCSVM模型的故障诊断方法,将特征先进行降维,再判断停运线路是否有故障发生,在保证几乎没有误判的同时有效的减少了计算时间和计算难度。当判断停运输电线路出现故障后,再基于LSTM模型精准判断是何种故障类型,避免了对正确类型的无效计算。

    一种输电线路螺栓开口销带电补装系统

    公开(公告)号:CN113889918B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202111229058.X

    申请日:2021-10-21

    IPC分类号: H02G1/04

    摘要: 本发明公开了一种输电线路螺栓开口销带电补装系统,包括补装工具和地面站,补装工具与地面站无线通讯连接,地面站用于对补装工具进行远程监控及远程控制,补装工具包括把手、环形电机、螺母、导向套和销钉,环形电机的输出轴安装有螺母,螺母的外侧壁上设置有导向套,螺母具有与导向套连通的通孔,导向套内插设有销钉。达到的技术效果为:通过本发明的一种输电线路螺栓开口销带电补装系统,简化了安装步骤,提高了工作效率,可完成带电安装,减少了停电所带来的经济损失;可满足不同型号螺栓的加固和补装作业,实现了远端视频监测螺丝松紧状态并观察实时螺丝固定过程。

    基于北斗授时及定位技术的输电线故障定位方法及系统

    公开(公告)号:CN118914747A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410980041.5

    申请日:2024-07-22

    IPC分类号: G01R31/08 G01S19/42

    摘要: 本发明涉及输电线路故障定位技术领域,公开了基于北斗授时及定位技术的输电线故障定位方法及系统,包括:基于监控的输电线路的参数构建状态空间模型;通过无迹卡尔曼滤波算法来获得的后验的扩展状态估计值的表示故障点在输电线路上的位置的维度的值为非0值则进入下一步骤;将第一时刻的协方差矩阵和第一时刻的输电线路的参数输入瞬时切换模型中,瞬时切换模型输出瞬时协方差矩阵;将瞬时协方差矩阵替换第一时刻的协方差矩阵,继续运行无迹卡尔曼滤波算法,然后获取第三时刻的后验的扩展状态估计值,解码获得故障点的位置;本发明通过人工智能结合无迹卡尔曼滤波来优化传统的输电线路故障定位算法的缺陷。

    一种基于人工智能的金属氧化物避雷器故障诊断方法

    公开(公告)号:CN114994573A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210624660.1

    申请日:2022-06-02

    摘要: 本发明公开了一种基于人工智能的金属氧化物避雷器故障诊断方法,涉及氧化物避雷器故障智能诊断技术领域。该一种基于人工智能的金属氧化物避雷器故障诊断方法,可以对不同情况不同分析,提前判断出避雷器的故障发生时间,也就是寻找到它的寿命拐点。该基于人工智能的金属氧化物避雷器故障诊断方法以电阻电流的基波分量为特征量,通过基波分量的变化判断MOA的工作状态和绝缘性能。利用傅里叶变换从整个电流中分解出电阻电流的基波分量值,由加权KNN模型实现故障智能诊断,另外考虑了相对湿度、温度、空气质量、降雨量、三相电阻电流和三相电压这六个外界因素的影响,也可以结合雷击情况、空气质量、天气等因素实现多方面对MOA的故障进行诊断。