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公开(公告)号：CN112378834B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011148031.3
申请日：2020-10-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 河海大学
IPC: G01N15/10
Abstract: 一种利用振动/声学信号监测GIL中金属颗粒的方法，包括以下步骤：步骤1，通过振动/声学测量系统采集相邻两次碰撞信号飞行时间的差值Δt和振动/声学信号幅值A，获取高压电极到壳体的高度H；步骤2，对振动/声学信号幅值的表达式进行修正，绘制含有理论结果和实验结果的振动幅值‑飞行时间函数图形并进行校验；步骤3，使用标准的碰撞信号发生器修正振动/声学测量系统的灵敏度系数；步骤4，估算不同半径r金属颗粒的金属颗粒质量、最大带电量、最大飞行高度。与现有技术相比，本发明能够准确监测GIL中金属颗粒的质量、最大带电量和最大飞行高度，分析金属颗粒可能造成故障的严重性，为GIL故障诊断和抑制提供了依据，具有较强的工程实用性。
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公开(公告)号：CN112434743A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011360046.6
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 河海大学
Inventor： 戴锋 , 车凯 , 王立宪 , 汤晓峥 , 郭涛 , 宋金山 , 卞超 , 屈万一 , 朱超 , 沈明慷 , 陈轩 , 陈昊 , 夏峰 , 王抗 , 赵宏飞 , 王伟亮 , 马宏忠
Abstract: 一种基于GIL金属微粒局部放电时域波形图像的故障识别方法，包括以下步骤：采集历史图像；对历史图像进行预处理并分为训练集和测试集；构建局部放电时域波形图像识别模型并根据样本集进行训练，确定分类器模型；将测试集输入到分类器模型中，并基于TensorFlow深度学习，进行优化获得最终的分类器模型；采集实时图像判断故障类型。本发明实现了对预处理得到的仅含局部放电脉冲电压的图像，选择支持向量机模型，使用径向基函数作为核函数，通过深度学习学习算法，训练得到DAG分类器，直接进行模式识别，无需人工提取特征，具有更高识别率，为GIL设备内部金属微粒放电故障监测提供了有利支持。
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公开(公告)号：CN112378834A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011148031.3
申请日：2020-10-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 河海大学
IPC: G01N15/10
Abstract: 一种利用振动/声学信号监测GIL中金属颗粒的方法，包括以下步骤：步骤1，通过振动/声学测量系统采集相邻两次碰撞信号飞行时间的差值Δt和振动/声学信号幅值A，获取高压电极到壳体的高度H；步骤2，对振动/声学信号幅值的表达式进行修正，绘制含有理论结果和实验结果的振动幅值‑飞行时间函数图形并进行校验；步骤3，使用标准的碰撞信号发生器修正振动/声学测量系统的灵敏度系数；步骤4，估算不同半径r金属颗粒的金属颗粒质量、最大带电量、最大飞行高度。与现有技术相比，本发明能够准确监测GIL中金属颗粒的质量、最大带电量和最大飞行高度，分析金属颗粒可能造成故障的严重性，为GIL故障诊断和抑制提供了依据，具有较强的工程实用性。
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公开(公告)号：CN112649505B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202011367381.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 河海大学
Inventor： 戴锋 , 车凯 , 王立宪 , 汤晓峥 , 郭涛 , 宋金山 , 卞超 , 屈万一 , 朱超 , 沈明慷 , 陈轩 , 陈昊 , 夏峰 , 王抗 , 赵宏飞 , 王伟亮 , 马宏忠
Abstract: 本申请公开了一种基于超声波法的GIL微粒缺陷在线监测系统和方法，所述系统包括监测终端模块、数据通信模块和上位机监测分析模块，所述监测终端模块，用于采集金属微粒缺陷产生的超声波信号并将其转换为电信号；所述数据通信模块，用于监测终端模块与上位机监测分析模块的数据通信；所述上位机监测分析模块，用于实现监测数据的处理、分析和管理。本发明方便快捷，可智能分析GIL设备多维度数据，得出监测结果，从而指导运维人员科学安排生产运行管理工作，提高了GIL设备的运检效率。
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公开(公告)号：CN112434743B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202011360046.6
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 河海大学
Inventor： 戴锋 , 车凯 , 王立宪 , 汤晓峥 , 郭涛 , 宋金山 , 卞超 , 屈万一 , 朱超 , 沈明慷 , 陈轩 , 陈昊 , 夏峰 , 王抗 , 赵宏飞 , 王伟亮 , 马宏忠
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 一种基于GIL金属微粒局部放电时域波形图像的故障识别方法，包括以下步骤：采集历史图像；对历史图像进行预处理并分为训练集和测试集；构建局部放电时域波形图像识别模型并根据样本集进行训练，确定分类器模型；将测试集输入到分类器模型中，并基于TensorFlow深度学习，进行优化获得最终的分类器模型；采集实时图像判断故障类型。本发明实现了对预处理得到的仅含局部放电脉冲电压的图像，选择支持向量机模型，使用径向基函数作为核函数，通过深度学习学习算法，训练得到DAG分类器，直接进行模式识别，无需人工提取特征，具有更高识别率，为GIL设备内部金属微粒放电故障监测提供了有利支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112649505A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011367381.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 河海大学
Inventor： 戴锋 , 车凯 , 王立宪 , 汤晓峥 , 郭涛 , 宋金山 , 卞超 , 屈万一 , 朱超 , 沈明慷 , 陈轩 , 陈昊 , 夏峰 , 王抗 , 赵宏飞 , 王伟亮 , 马宏忠
Abstract: 本申请公开了一种基于超声波法的GIL微粒缺陷在线监测系统和方法，所述系统包括监测终端模块、数据通信模块和上位机监测分析模块，所述监测终端模块，用于采集金属微粒缺陷产生的超声波信号并将其转换为电信号；所述数据通信模块，用于监测终端模块与上位机监测分析模块的数据通信；所述上位机监测分析模块，用于实现监测数据的处理、分析和管理。本发明方便快捷，可智能分析GIL设备多维度数据，得出监测结果，从而指导运维人员科学安排生产运行管理工作，提高了GIL设备的运检效率。
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公开(公告)号：CN108761282B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN201810347442.1
申请日：2018-04-18
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Inventor： 魏旭 , 腾云 , 杨景刚 , 邓洁清 , 高山 , 贾勇勇 , 刘子全 , 赵科 , 丁然 , 谢天喜 , 陶加贵 , 李洪涛 , 刘媛 , 吴昊 , 弓新月 , 刘洋 , 陶风波 , 张量 , 卞超 , 谭婷月 , 陈双 , 钟岚 , 关为民
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于机器人的超声波局部放电自动诊断系统及其方法，包括搭载在巡检机器人机械手臂上的超声波局部放电自动检测装置和与巡检机器人进行通讯的局部放电检测及诊断系统软件；超声波局部放电自动检测装置用于检测GIL/GIS设备的局放信号，通过所述巡检机器人将数据传输至局部放电检测及诊断系统软件；所述局部放电检测及诊断系统软件用于建立任务，命令巡检机器人按任务执行巡检工作，并接收巡检机器人传输的数据并进行存储、展示和诊断。本发明的自动检测装置实施智能巡(56)对比文件Pinto J-K-C等.Mobile robot for hotspot monitoring in electric powersubstation《.Transmission and DistributionConference and Exposition》.2008,1-5.
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公开(公告)号：CN114308746A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111255072.7
申请日：2021-10-27
Applicant: 中国科学院光电技术研究所 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
IPC: B08B1/00
Abstract: 一种中红外光谱分析仪光学系统清洁装置，包括：壳体；连接板，该连接板固定连接于壳体的侧端，该连接板的下端固定连接有转动块；以及传动机构，该传动机构包括底板、固定块、矩形板、第一滑槽、第一滑动板、滑动部件、第一转动部件和第二转动部件，底板固定连接于转动块的侧端，固定块固定连接于底板的下端，矩形板固定连接于底板的上端，第一滑槽开设于矩形板的侧端，第一滑动板滑动连接于第一滑槽内，滑动部件设于矩形板的侧端以实现其滑动功能，通过设有的传动机构从而进一步的提升设备的内部清洁作用，从而进一步的提升设备的实用性和设备的功能性。
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公开(公告)号：CN113996126A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111429153.4
申请日：2021-11-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明提供了一种SF6回收过滤与自清洁装置,该装置包括回收入口低压组合过滤器、高真空传感器、压力/真空传感器、电动调节阀、负压增压泵、单向减压阀、三通控制阀、电动控制阀、高压压缩机、自清洁压缩泵、回收出口高压组合过滤器、附属连接管路和电气控制单元，本发明同时提供了该装置的过滤方法。此装置可对SF6气室进行正压和深度负压回收的同时对气体进行多组分双重过滤，可对装置内受污染的回收功能管路进行自循环清洗，当回收了严重污染的废气时可以利用自有负压增压泵和自清洁压缩泵联合将回收管路中污染的SF6清空，实现自清洁和后续回收正常气体，避免不同气室回收过程中造成不合格气体的对合格气体的污染和对管路的腐蚀。
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公开(公告)号：CN113975907A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111166348.4
申请日：2021-09-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及气体传感器技术领域，尤其涉及一种过滤模组及其测定方法和气体传感器，传统电化学气体传感器在检测过程中容易受到杂质气体的干扰，最终导致检测结果不准确。本发明所公开的气体传感器设置有过滤膜组，过滤膜组包括沿气体导向依次设置隔膜、第一过滤膜和第二过滤膜，第一过滤膜设置为压电材料膜，对混合气体中的杂质气体进行第一次过滤，通过改变压电材料两端电压使其产生形变进而产生一定间隙，将比待测气体体积更大的杂质气体进行初步过滤；第二过滤膜设置为分子筛选择透过膜，对体积较小的杂质气体进行第二次过滤，使单一待测气体通过，其他杂质气体被吸附在分子筛结构中，提高气体传感器的检测精度。
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