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公开(公告)号：CN113437678A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110545565.8
申请日：2021-05-19
摘要： 本发明属于电力箱技术领域，尤其是一种带有防护功能的高压电力工程电力箱，针对现有的高压电力工程电力箱在使用过程中，为了提高其散热性能，在其内部添加散热设备，但是，电力箱在使用过程中，依旧存在有很多安全隐患，高空坠物或者其他的物体撞击在电力箱的顶部，很容易造成电力箱损坏，电力箱损坏，其内部的电力设备运行过程中就存在有安全隐患，因此，需要给电力箱增加防护设备，现提出以下方案，包括固定座和电力箱本体。本发明通过设置有调节板、安装板和安装螺栓，电力箱本体的散热组件安装于调节板上，需要进行散热组件的维修和清洁时，可以将调节板放下，从而提高对散热组件维修和清洁的便捷性，提高该电力箱本体的使用价值。
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公开(公告)号：CN118197830A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410181386.4
申请日：2024-02-18
摘要： 本发明公开了一种应用于高压直流断路器的双向线盘式电磁斥力机构，具体涉及断路器技术领域，包括固定箱，固定箱顶部固定连接有防护壳，固定箱与防护壳之间设置有双向电磁斥力组件；双向电磁斥力组件包括第一盘式电磁线圈和第二盘式电磁线圈，第一盘式电磁线圈和第二盘式电磁线圈均安装在固定箱顶部，第一盘式电磁线圈和第二盘式电磁线圈一侧均安装有接线端子插头。本发明通过设置双向电磁斥力组件和移动组件，采用电磁力驱动，响应速度非常快，可以在毫秒级别内完成断路操作，它无需依赖机械部件的移动，因此动作速度更快，有效确保系统在故障时能够迅速切断电路，该机构结构简单，没有机械接触部件，减少了故障发生的可能性。
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公开(公告)号：CN113437678B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110545565.8
申请日：2021-05-19
摘要： 本发明属于电力箱技术领域，尤其是一种带有防护功能的高压电力工程电力箱，针对现有的高压电力工程电力箱在使用过程中，为了提高其散热性能，在其内部添加散热设备，但是，电力箱在使用过程中，依旧存在有很多安全隐患，高空坠物或者其他的物体撞击在电力箱的顶部，很容易造成电力箱损坏，电力箱损坏，其内部的电力设备运行过程中就存在有安全隐患，因此，需要给电力箱增加防护设备，现提出以下方案，包括固定座和电力箱本体。本发明通过设置有调节板、安装板和安装螺栓，电力箱本体的散热组件安装于调节板上，需要进行散热组件的维修和清洁时，可以将调节板放下，从而提高对散热组件维修和清洁的便捷性，提高该电力箱本体的使用价值。
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公开(公告)号：CN108039874A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711294159.9
申请日：2017-12-08
申请人： 国家电网公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司石家庄市藁城区供电分公司
摘要： 本发明涉及一种通用自适应陷波器，属于电变量测量技术领域，通过对现有自适应陷波器的修改和改进，能够同时克服检测性能受输入信号频率和幅值影响的缺点，同时具有相对简单的结构，将其用于电力系统中电力信号信息的提取，能够较为实时准确的对频率，幅值、相角等信息进行监测，从而掌握系统的运行状况，同时，提取到的信息也可以用于电能质量检测、继电保护等方面，能够提升变电站的智能化、综合化和数字化水平，和传统ANF相比，通用ANF也具有更广泛的应用范围，能够作为电力信号检测单元应用于常规电力系统以外的电源系统。
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公开(公告)号：CN112131096B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010384421.4
申请日：2020-05-07
申请人： 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明公开了一种ICT系统故障分析及辅助研判测试案例自动生成方法及装置，属于软件测试技术领域。本发明的方法包括构建数据库中的数据集合，包括用户对话要素集合、ICT系统功能要素集合、ICT系统故障问题要素集合以及干扰因素集合；设置初始案例；设置干扰因素；使用所设置的干扰因素对ICT系统故障问题要素集合进行修改，得到干扰后的ICT系统故障问题要素集合，并根据该干扰后的ICT系统故障问题要素集合生成干扰后的用户对话要素中的参数，即测试案例。本发明能够基于应用场景自动生成测试案例集，提高测试效率，解决测试案例不足、案例积累慢，影响应用开发和测试的难题；通过加入干扰因素，提高测试的全面性。
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公开(公告)号：CN114401051A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111600462.3
申请日：2021-12-24
申请人： 南京南瑞国盾量子技术有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种多波段复用QKD最佳波段选择方法、系统、装置及存储介质，其方法包括：根据经典信道数量从所有信道中选取经典信道组合，并根据量子信道数量从选取经典信道组合后的所有信道中选取量子信道组合；根据所有经典信道组合和与其对应的每个量子信道组合生成经典‑量子信道组合；获取每个经典‑量子信道组合中的每个经典信道和量子信道的拉曼噪声；选取拉曼噪声均小于预设的串扰光子数的临界值且拉曼噪声之和最小的经典‑量子信道组合；获取经典通道组合和量子通道组合，并确定每个经典通道和量子通道的波长；根据通道的波长所处的波段确定波段选择；本发明能够有效降低不同频段间经典光对量子光的干扰，提高信道传输的密钥率。
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公开(公告)号：CN111930882A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010610656.0
申请日：2020-06-30
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开了一种服务器异常溯源方法、系统及存储介质，服务器异常溯源系统包括：服务器信息分析引擎：采集服务器信息，并对采集的服务器信息进行解析以及范式化处理，得到服务器数据；网络流异常分析引擎：采集服务器涉及的网络镜像流量，对采集的镜像流量进行处理并得到异常告警日志，并得到异常告警日志索引；关联分析引擎：对所述服务器数据进行去冗余处理，得到去冗余后的服务器数据索引，将异常告警日志索引和服务器数据索引进行关联分析，确定发生异常的服务器。提高了服务器异常定位能力，并不依赖于服务器自身的网络拓扑结构，自主实现对服务器异常定位溯源能力。
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公开(公告)号：CN111930882B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202010610656.0
申请日：2020-06-30
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开了一种服务器异常溯源方法、系统及存储介质，服务器异常溯源系统包括：服务器信息分析引擎：采集服务器信息，并对采集的服务器信息进行解析以及范式化处理，得到服务器数据；网络流异常分析引擎：采集服务器涉及的网络镜像流量，对采集的镜像流量进行处理并得到异常告警日志，并得到异常告警日志索引；关联分析引擎：对所述服务器数据进行去冗余处理，得到去冗余后的服务器数据索引，将异常告警日志索引和服务器数据索引进行关联分析，确定发生异常的服务器。提高了服务器异常定位能力，并不依赖于服务器自身的网络拓扑结构，自主实现对服务器异常定位溯源能力。
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公开(公告)号：CN112131096A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010384421.4
申请日：2020-05-07
申请人： 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明公开了一种ICT系统故障分析及辅助研判测试案例自动生成方法及装置，属于软件测试技术领域。本发明的方法包括构建数据库中的数据集合，包括用户对话要素集合、ICT系统功能要素集合、ICT系统故障问题要素集合以及干扰因素集合；设置初始案例；设置干扰因素；使用所设置的干扰因素对ICT系统故障问题要素集合进行修改，得到干扰后的ICT系统故障问题要素集合，并根据该干扰后的ICT系统故障问题要素集合生成干扰后的用户对话要素中的参数，即测试案例。本发明能够基于应用场景自动生成测试案例集，提高测试效率，解决测试案例不足、案例积累慢，影响应用开发和测试的难题；通过加入干扰因素，提高测试的全面性。
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公开(公告)号：CN118571260A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410624558.0
申请日：2024-05-20
申请人： 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G10L25/51 , G10L25/30 , G10L25/03 , G10L21/0208 , G06F18/2131 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/006 , G01D21/02
摘要： 本发明涉及电力设备诊断技术领域，本发明公开了一种基于ACO算法优化的CNN电力变压器典型故障识别方法；包括获取目标声纹信号，基于带通滤波法，提取出信号特征，将信号特征输入到训练好的ACO‑CNN故障识别模型中，识别出变压器的故障状态，确定故障类型值，并生成故障危害等级；相对于现有技术，可以有效过滤掉高频与低频的噪声信号，既降低了大量无用特征对计算分析带来的负担，也规避了无用特征对故障识别带来的干扰影响，同时利用ACO优化算法对CNN模型的神经元个数与迭代次数进行参数寻优，并利用ACO‑CNN故障识别模型对变压器的故障状态进行识别，达到了对电力变压器声纹故障的快速、准确的识别诊断效果。
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