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公开(公告)号:CN117879605A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311686477.5
申请日:2023-12-08
Applicant: 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 许继电气股份有限公司 , 许继集团有限公司
Abstract: 本发明属于电压互感器测量技术领域,具体涉及一种接入宽频电压互感器的多通道电子采集单元。为解决现有技术中电子采集单元输出的信号模式单一,且输出信号仅与合并单元通讯,导致不适用于宽频电压测量的问题,本发明通过对电子采集单元中的调理回路进行改进,使得电压互感器采集的数据经调理回路调理后输出至少两个模拟量信号,其中至少一个模拟量信号转换为数字量信号输出电子采集单元,其余至少一个模拟量信号直接输出电子采集单元,实现对高次电压谐波的采集及向外传输模拟量和数字量信号,保障电网安全稳定运行,且同时兼具工频信号、谐波和暂态信号准确测量,促进电压互感器升级换代。
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公开(公告)号:CN117871922A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311687388.2
申请日:2023-12-08
Applicant: 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 许继电气股份有限公司 , 许继集团有限公司
Abstract: 本发明属于数据采集技术领域,具体涉及一种测量电流的罗氏线圈及电流测量装置。本发明为解决现有自积分罗氏线圈的输出幅值小且存在90度移相,导致不易被测试仪获取的问题,通过在高压侧设置与自积分罗氏线圈中连接的积分运算放大电路,以实现自积分罗氏线圈的幅值调整,且使输出模拟量相位与一次电流一致,同时消除信号从高压侧传至低压侧产生的寄生电感及分布电容,扩展了自积分罗氏线圈应用范畴,为新型“双高”电力系统提供了一种适用宽频电流测量的电流传感器,经济和社会效益前景广阔。
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公开(公告)号:CN117783641A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202410021057.3
申请日:2024-01-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 许继电气股份有限公司 , 许继集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种适用于宽频电压测量的电压传感器和AIS,属于开关设备结构设计领域,适用于宽频电压测量的电压传感器包括有包括有同轴设置的高压电极、低压电极和设置在最外部的绝缘套管;高压电极设置在低压电极外部;低压电极与高压电极之间以及高压电极与绝缘套管之间均充斥有绝缘气体;高压电极用于与待测宽频电压的电源连接,低压电极用于通过接地线接地;来确定待测宽频电压的电源的宽频电压信号。通过将现有的电极导体替换为低压电极,将电极导体换为高压电极,使得电压传感器能与现有的AIS的结构进行连接,使得现有的AIS因为电压传感器的加入,测量的宽频电压信号更精准。
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公开(公告)号:CN119475078A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411439922.2
申请日:2024-10-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 北京科技大学
IPC: G06F18/2415 , G01R19/25 , G01R31/00 , G06F18/214 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于云边端协同的电力网络自适应谐波辨别方法及系统,应用于边缘设备,边缘设备与云端服务器及电力网络中的终端设备建立通信,包括:获取待辨别电信号,将电信号输入至预设模型,以使预设模型向电信号中加入高斯噪声及解析信号,得到待分解信号,高斯噪声参数及解析信号参数由预设模型基于电信号确定;对待分解信号进行经验模态分解,得到普通信号主导的IMF;从电信号中剔除以上IMF,得到谐波信号。通过基于电信号的参数自适应设置高斯噪声参数以及解析信号参数,避免人工设置参数不准确导致的谐波分离不准确的情况,提高谐波辨别准确性。增加解析信号可以分离出固定频率对应的IMF,提高对电信号中的噪声的剔除效果。
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公开(公告)号:CN118035832A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410159225.5
申请日:2024-02-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 北京科技大学
Inventor: 方建亮 , 林福宏 , 姜文东 , 刘国良 , 徐宏 , 李培 , 魏泽民 , 黄弘扬 , 朱非白 , 姚海强 , 汤旭垚 , 李鑫 , 刘书涵 , 冼文斌 , 杨茹淼 , 张慧琨
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/086
Abstract: 本发明涉及电网谐波源识别技术领域,特别是指一种基于GSO‑LSTM的电网谐波源识别方法及装置,包括:根据电网谐波源数据采集点两侧的情况,利用随机抽样对电网谐波源数据进行采集和谐波状态标记,构建起电网谐波源数据集,接着对数据集进行预处理和划分,加快模型训练速度,提高模型精度。搭建LSTM神经网络模型,选择神经网络模型优化参数及目标,利用GSO算法对LSTM神经网络模型参数进行优化,并基于优化参数构建起基于GSO‑LSTM的神经网络模型。最后将GSO‑LSTM神经网络模型应用于电网谐波源识别,同时开发出一套电网谐波源识别软件系统,对电网数据进行保存、处理及显示,实现电网谐波源责任量化。该方法可以用在电网谐波源识别系统中。
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