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公开(公告)号：CN119905032A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411923902.2
申请日：2024-12-25
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种变压器内置产气缺陷模拟装置、系统和模拟试验方法，属于电工检测技术领域。该装置包括变压器和产气缺陷模拟组件，产气缺陷模拟组件包括密封容器、给油泵、流量计、贯通盘和引油管道，密封容器内存储有变压器油，变压器油具有特定含气量的故障特征气体，密封容器的出口与给油泵的进口连接，给油泵的出口与流量计的进口连接，贯通盘设置于变压器的油箱侧壁上，其上设置有连通油箱内外的贯通口，流量计的出口与贯通口的一侧连接，引油管道的一端与贯通口的另一侧连接，另一端延伸至油箱内部。能够解决相关技术中因常规产气缺陷模拟方式的不足所造成的模拟试验范围局限性大，准确性不足的问题。
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公开(公告)号：CN119043995A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410988670.2
申请日：2024-07-23
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司华中分部
Abstract: 本发明提供一种变压器油溶解气体扩散试验装置及方法，该装置，包括变压器箱体；变压器箱体内部设置有故障模拟装置；变压器箱体内灌注有绝缘油；变压器箱体表面设置有取油口；变压器箱体表面设置有气体采集装置；变压器箱体内部设置有温度传感器；变压器箱体外部设置有局放检测装置，用于检测局部放电的发生时间和时长；还包括分析设备，用于根据采集到的绝缘油的油样、气体、温度以及局部放电的发生时间和时长，分析不同类型和位置的故障规律。本发明可以有效探究在发生故障时变压器箱体绝缘油中溶解气体的扩散规律，为后续故障定位和识别提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN117517886A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311355591.X
申请日：2023-10-19
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种电力设备局部放电综合诊断装置及方法，获取被测电力设备的放电信号，所述诊断信号包括超声局部放电信号、高频局部放电信号、特高频局部放电信号；对所述超声局部放电信号、高频局部放电信号、特高频局部放电信号进行连续周期型干扰滤除，滤除所述被测电力设备运行现场的周期型脉冲干扰信号，获得处理后的放电信号；对所述处理后的放电信号进行综合诊断，获得电力设备局部放电综合诊断结果，确定放电信号类型并报告。本发明相较于现有的局部放电诊断方法，无需进行信号加工处理，资源占用大幅降低、推理速度显著提升，为资源受限的电力设备边缘侧部署提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN117370734A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311380262.0
申请日：2023-10-23
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司
IPC: G06F18/10 , G06F17/14 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06F18/241 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列的数据清洗方法及相关装置，属于电力设备状态监测领域。本发明通过消噪、异常帧检测、缺失值填充来提高数据质量，完成GIS局部放电UHF信号的数据清洗工作。首先对数据进行预处理；对信号进行分帧；采用改进小波变换和改进变分模态分解进行数据的消噪工作；针对在线监测时间序列数据，将信号分帧后采用堆栈降噪自编码器进行异常帧的检测与缺失值的填补完成数据的清洗工作。本发明具有精度高、计算复杂度小、鲁棒性较强等优点，对于电力设备状态诊断领域的数据清洗方面具有较高的价值。
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公开(公告)号：CN119149910A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411289217.9
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种电力设备运行故障辨识与推理方法及系统，包括：获取历史设备传感器数据、历史音频数据和历史视频数据，并分别进行预处理；将预处理后的特征作为输入，历史数据作为输出，按划分的时间段分类，采用深度置信网络进行模型训练，训练后得到若干模型；将实时设备传感器数据、实时音频数据和实时视频数据预处理后输入若干模型，得到若干故障辨识结果；如若干故障辨识结果一致，则可得到确定的故障信息，如若干故障辨识结果不一致，则通过贝叶斯推理得到每一种故障出现的概率。本申请能够提高故障检测的精度，极大地提升了电力系统的安全性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116522099A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310511445.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/213 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种时序数据自监督预训练模型、构建方法、设备及存储介质，该构建方法包括：构建特征提取模块，特征提取模块用于提取进行部分掩码后的输入时序数据的数据特征；构建动态掩码特征生成器，动态掩码特征生成器用于基于自注意力机制为数据特征生成动态掩码特征，并结合动态掩码特征和数据特征生成组合特征；构建频域掩码预测模块，频域掩码预测模块用于根据组合特征对输入时序数据进行预测，获得重建数据；基于特征提取模块、动态掩码特征生成器和频域掩码预测模块构建预训练模型。通过实施本发明，为预训练模型输入特定于输入实例的知识，提高了预训练模型的精度。
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公开(公告)号：CN105548823B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201510870325.X
申请日：2015-12-01
Applicant: 武汉大学 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 三峡大学 , 国网湖北省电力公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明属于六氟化硫(SF6)气体绝缘电气设备的绝缘状态在线监测技术领域，具体涉及一种直流气体绝缘电气设备局部放电分解模拟实验方法。本发明主要包括SF6直流PD分解实验方法、脉冲电流检测、放电分解气体的采集和分析测试方法等。本发明实验方法简单、易掌握、便于推广，可广泛用于SF6气体绝缘电气设备直流PD的模拟和监测，为直流气体绝缘电气设备绝缘状态监测和SF6PD分解试验及分解机理研究提供了一种科学有效的方法。
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公开(公告)号：CN105548823A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510870325.X
申请日：2015-12-01
Applicant: 武汉大学 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 三峡大学
IPC: G01R31/12
CPC classification number: G01R31/12
Abstract: 本发明属于六氟化硫(SF6)气体绝缘电气设备的绝缘状态在线监测技术领域，具体涉及一种直流气体绝缘电气设备局部放电分解模拟实验方法。本发明主要包括SF6直流PD分解实验方法、脉冲电流检测、放电分解气体的采集和分析测试方法等。本发明实验方法简单、易掌握、便于推广，可广泛用于SF6气体绝缘电气设备直流PD的模拟和监测，为直流气体绝缘电气设备绝缘状态监测和SF6PD分解试验及分解机理研究提供了一种科学有效的方法。
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公开(公告)号：CN114092531B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202111265608.3
申请日：2021-10-28
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本公开提供了一种红外‑可见光图像配准方法及系统，包括：获取红外图像与可见光图像；利用自监督学习网络，对获取的红外图像与可见光图像进行特征点提取，并对特征点进行描述；利用深度图卷积网络，对红外图像与可见光图像中的特征点进行匹配；根据匹配的特征点对在两幅图像中的像素坐标，利用渐进一致采样算法，得到红外图像到可见光图像的变换参数；根据所述变换参数，将红外图像的坐标变换到可见光图像坐标系下，红外‑可见光图像配准；经过本公开中的方法，可以实现相比传统方法更准确的红外图像与可见光图像的配准；并且，对于不同角度拍摄的不同图像，均能得到准确的配准结果。
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公开(公告)号：CN119044822A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411085545.7
申请日：2024-08-08
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本说明书实施例公开了一种输电线路短路识别方法及设备，包括：采集输电线路预设范围内的当前声音信息；提取当前声音信息的当前梅尔频谱图特征与当前梅尔倒谱系数特征；根据当前梅尔频谱图特征与当前梅尔倒谱系数特征，构建当前融合声纹特征；将当前融合声纹特征输入预先训练的短路识别神经网络模型，输出识别结果，以便根据识别结果判断当前声音信息是否为短路放电产生。本说明书实施例通过采集输电线路预设范围内的当前声音信息，并提取其梅尔频谱图特征与梅尔倒谱系数特征，构建当前融合声纹特征，再输入预先训练的短路识别神经网络模型进行识别。这种基于声音特征的识别方法可以更准确地判断是否为短路放电产生的声音。
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