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公开(公告)号：CN116861318B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311132236.6
申请日：2023-09-05
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F123/02
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公开(公告)号：CN116893314A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202311128087.6
申请日：2023-09-04
IPC分类号： G01R31/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24
摘要： 本发明提供了一种非侵入式电力负荷监测方法、装置、设备及存储介质，涉及电力系统技术领域，该方法包括：获取用户电力入口处的负荷监测数据，负荷监测数据包括电流数据、电压数据和功率数据中的一种或多种；对负荷监测数据进行降噪处理，并对降噪后的负荷监测数据进行时频分解，以生成时间数据和频率数据；分别对时间数据和频率数据进行特征提取，得到对应的负荷特征数据；将负荷特征数据输入负荷监测模型中，得到各用电负荷的使用情况，负荷监测模型用于得到用电负荷的使用情况；根据负荷监测数据和各用电负荷的使用情况确定用电负荷监测特征库，并根据用电负荷特征库对实际用电负荷进行检测。可提高非侵入式负荷监测准确率。
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公开(公告)号：CN116861318A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311132236.6
申请日：2023-09-05
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及电力系统技术领域，具体而言，涉及一种用户用电负荷分类方法、装置、设备及存储介质。一种用户用电负荷分类方法，包括：获取用户用电负荷的功率时间序列；根据功率时间序列生成压缩功率时间序列；根据压缩功率时间序列确定事件压缩分区；根据事件压缩分区确定功率时间序列的事件功率时间分区；根据事件功率时间分区，生成事件时间特征向量和事件频域特征向量；将事件时间特征向量和事件频域特征向量输入训练好的负荷分类模型，输出负荷分类结果。本发明的技术方案将功率时间序列的时间特征和空域特征输入负荷分类模型，得到用户用负荷的分类结果，从而使配电网可以根据用户用电习惯进行电能的调整和分配，提高电能利用效率。
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公开(公告)号：CN116910668B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311164420.9
申请日：2023-09-11
IPC分类号： G06F18/243 , G06N3/0442 , G06N5/01 , G06F17/16 , G06F18/213 , G01R31/00
摘要： 本发明提供了一种避雷器故障预警方法、装置、设备及存储介质，涉及电力系统技术领域，避雷器故障预警方法包括：获取避雷器的当前关键特征信息和当前气象信息；将各当前关键特征信息与各当前气象信息进行拟合，得到多个拟合数据；将各拟合数据分别输入对应的预设长短期记忆模型，得到对应的预测关键特征信息，根据所有预测关键特征信息得到目标特征量；将目标特征量输入预设的随机森林模型中，得到避雷器的预测故障类型，预设的随机森林模型用于预测避雷器的故障类型，预设的随机森林模型基于多个决策树构成；判断预测故障类型，根据判断的结果得到预警状态。实现了及时发现避雷器缺陷，实现提前预警，以提高电力系统安全性。
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公开(公告)号：CN116861316B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311129567.4
申请日：2023-09-04
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/22 , G01R31/00 , G06F123/02
摘要： 本发明提供一种电器监测方法及装置，涉及电力系统技术领域，方法包括获取用户总线的暂态电流数据；根据暂态电流数据，生成时域特征；将时域特征划分为多个时域窗口特征；将多个时域窗口特征转换为对应的频域窗口特征；确定当前频域窗口特征和相邻上一个频域窗口特征之间的相似度；提取频域窗口特征对应的频域向量和谐波向量，计算频率变化向量和谐波变化向量；将频率变化向量和谐波变化向量输入到训练好的分类模型中，得到电器分类结果；根据电器分类结果，生成电器监测结果。本发明通过将频率变化向量和谐波变化向量输入到训练好的分类模型中，解决了现有的分类算法不能应对复杂的负荷波动数据问题，得到了更精准的电器监测(56)对比文件US 2008077368 A1,2008.03.27US 2016364963 A1,2016.12.15尤艺.居民负荷非侵入式辨识及分类关键技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库（信息科技辑）》.2023,全文.Harshit Jain 等.Detection andclassification of current interruptionsand transients by using Wavelet Transformand neural network《.2016 InternationalConference on Electrical Power and EnergySystems》.2017,全文.Huanhuan Wang 等.Long line distanceprotection based on fast phasorcalculation algorithm《.12th IETInternational Conference on Developmentsin Power System Protection 》.2014,全文.吕卫;蔡志强;褚晶辉.基于暂态电流的S变换与(2D)~2PCA的负荷识别.激光与光电子学进展.2018,(08),全文.
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公开(公告)号：CN117056402A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311318595.0
申请日：2023-10-12
IPC分类号： G06F16/248 , G06N3/084 , G06F16/2458 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G01R31/34
摘要： 本发明提供了一种基于多源信号的电机诊断方法、装置及存储介质。涉及风电机组检测技术领域。方法包括：获取风电机组的运行参数组成多维度特征向量；对多维度特征向量进行维度提取得到多维特征集；进行波动性指标运算得到波动性指标集；基于训练好的双通道的神经网络模型，将多维特征集输入到神经网络模型的第一特征提取通道得到第一输入特征，将波动性指标集输入到神经网络模型的第二特征提取通道得到第二输入特征；将第一输入特征和第二输入特征合并输入到神经网络模型得到多维特征数据库；对多维特征数据库进行K均值聚类运算确定多维特征数据库的健康特征数据；进行二维可视化处理得到健康分布情况。本发明提高了对风电机组异常的发现能力。
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公开(公告)号：CN116910668A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311164420.9
申请日：2023-09-11
IPC分类号： G06F18/243 , G06N3/0442 , G06N5/01 , G06F17/16 , G06F18/213 , G01R31/00
摘要： 本发明提供了一种避雷器故障预警方法、装置、设备及存储介质，涉及电力系统技术领域，避雷器故障预警方法包括：获取避雷器的当前关键特征信息和当前气象信息；将各当前关键特征信息与各当前气象信息进行拟合，得到多个拟合数据；将各拟合数据分别输入对应的预设长短期记忆模型，得到对应的预测关键特征信息，根据所有预测关键特征信息得到目标特征量；将目标特征量输入预设的随机森林模型中，得到避雷器的预测故障类型，预设的随机森林模型用于预测避雷器的故障类型，预设的随机森林模型基于多个决策树构成；判断预测故障类型，根据判断的结果得到预警状态。实现了及时发现避雷器缺陷，实现提前预警，以提高电力系统安全性。
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公开(公告)号：CN116861316A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311129567.4
申请日：2023-09-04
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/22 , G01R31/00 , G06F123/02
摘要： 本发明提供一种电器监测方法及装置，涉及电力系统技术领域，方法包括获取用户总线的暂态电流数据；根据暂态电流数据，生成时域特征；将时域特征划分为多个时域窗口特征；将多个时域窗口特征转换为对应的频域窗口特征；确定当前频域窗口特征和相邻上一个频域窗口特征之间的相似度；提取频域窗口特征对应的频域向量和谐波向量，计算频率变化向量和谐波变化向量；将频率变化向量和谐波变化向量输入到训练好的分类模型中，得到电器分类结果；根据电器分类结果，生成电器监测结果。本发明通过将频率变化向量和谐波变化向量输入到训练好的分类模型中，解决了现有的分类算法不能应对复杂的负荷波动数据问题，得到了更精准的电器监测结果。
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公开(公告)号：CN117056402B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311318595.0
申请日：2023-10-12
IPC分类号： G06F16/248 , G06N3/084 , G06F16/2458 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G01R31/34
摘要： 本发明提供了一种基于多源信号的电机诊断方法、装置及存储介质。涉及风电机组检测技术领域。方法包括：获取风电机组的运行参数组成多维度特征向量；对多维度特征向量进行维度提取得到多维特征集；进行波动性指标运算得到波动性指标集；基于训练好的双通道的神经网络模型，将多维特征集输入到神经网络模型的第一特征提取通道得到第一输入特征，将波动性指标集输入到神经网络模型的第二特征提取通道得到第二输入特征；将第一输入特征和第二输入特征合并输入到神经网络模型得到多维特征数据库；对多维特征数据库进行K均值聚类运算确定多维特征数据库的健康特征数据；进行二维可视化处理得到健康分布情况。本发明提高了对风电机组异常的发现能力。
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公开(公告)号：CN111490484B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202010213190.0
申请日：2020-03-24
申请人： 国网浙江余姚市供电有限公司 , 余姚市宏宇输变电工程有限公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
摘要： 本发明公开了一种折叠式拉闸杆活动连接组件、折叠式拉闸杆及其使用方法，属于电力设备操作工具技术领域，拉闸杆包括第一绝缘杆和第二绝缘杆，活动连接组件包括金属锁紧套、连接板、部分插入并固定在第一绝缘杆的第一磁性连接头、部分插入并固定在第二绝缘杆的第二磁性连接头，连接板一端与第一磁性连接头铰接，连接板另一端与第二磁性连接头铰接，拉闸杆在折叠模式下，金属锁紧套只套设在第一绝缘杆上，拉闸杆在打开模式下，第一绝缘杆、连接板和第二绝缘杆处于同一直线上，金属锁紧套间隙套设在第一绝缘杆和第二绝缘杆的连接端外，金属锁紧套两端分别与第一磁性连接头和第二磁性连接头磁力连接，该活动连接组件便于安装、稳定性好、安全性高。
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