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公开(公告)号：CN114089125B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111186616.9
申请日：2021-10-12
申请人： 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 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种变压器内置缺陷模拟装置，它包括变压器、支撑杆、缺陷模拟设备和缺陷控制模块，所述变压器上开设有接口，支撑杆的底端安装缺陷模拟设备，缺陷模拟设备和支撑杆的底端穿过接口并置于变压器的内部，支撑杆置于变压器外的部分安装缺陷控制模块，缺陷控制模块用于对缺陷模拟设备进行控制实现变压器缺陷模拟。本发明可根据变压器高度自由拆卸、组装，携带及现场安装方便；不破坏变压器本体结构，可提供不同缺陷位置和缺陷特征模拟，为变压器监测装置的考核与评价提供平台；本发明的模块化组装式变压器内置缺陷模拟，规范了模拟装置的步骤。
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公开(公告)号：CN114089125A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111186616.9
申请日：2021-10-12
申请人： 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 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种变压器内置缺陷模拟装置，它包括变压器、支撑杆、缺陷模拟设备和缺陷控制模块，所述变压器上开设有接口，支撑杆的底端安装缺陷模拟设备，缺陷模拟设备和支撑杆的底端穿过接口并置于变压器的内部，支撑杆置于变压器外的部分安装缺陷控制模块，缺陷控制模块用于对缺陷模拟设备进行控制实现变压器缺陷模拟。本发明可根据变压器高度自由拆卸、组装，携带及现场安装方便；不破坏变压器本体结构，可提供不同缺陷位置和缺陷特征模拟，为变压器监测装置的考核与评价提供平台；本发明的模块化组装式变压器内置缺陷模拟，规范了模拟装置的步骤。
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公开(公告)号：CN114113927A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111283220.6
申请日：2021-11-01
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种电力变压器局部放电故障检测装置，每个超声传感器接收被测电力变压器局部放电产生的超声信号，射频传感器接收被测电力变压器局部放电产生的射频信号，超声信号预处理模块对各个超声信号进行预处理，得到对应的各个有效数字超声信号，射频信号预处理模块对射频信号进行预处理，得到有效数字射频信号；射频信号微处理器确定有效数字射频信号的起始时刻；超声信号微处理器用于以有效数字射频信号的起始时刻为初始时刻，确定各个有效数字超声信号相对初始时刻的时间延迟；计算机采用超声和射频联合检测法对被测电力变压器的局部放电源进行定位。本发明能准确定位局部放电源，提高电力变压器绝缘检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114137366B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111283232.9
申请日：2021-11-01
IPC分类号： G01R31/12 , G06F18/213 , G06F18/232 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种考虑快速发展型故障的局部放电特征信息提取系统及方法，它的提取所述局部放电信号采集模块采集的n组局部放电信号的特征信息，根据放电特征的不同变化将每组局部放电信号划分为r个阶段，并针对每个阶段的局部放电信号绘制出4种TARPD谱图，基于每种TARPD谱图提取出3种特征信息，将特征信息分为训练集特征信息和测试集特征信息；以训练集特征信息训练所述SDAE网络获得SDAE网络参数，将确定SDAE网络参数后的SDAE网络与DBSCAN密度聚类算法相结合构建缺陷识别模型；使用缺陷识别模型将测试集特征信息输入缺陷识别模型，得到变压器的故障识别结果。
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公开(公告)号：CN117388580A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311306312.0
申请日：2023-10-10
摘要： 一种适用于低温环境下的介电性能检测装置，属于电力检测设备技术领域。解决低温环境下的介电性能检测存在稳定性差，检测数据准确性差的问题。本发明包括介电性能测试仪加热装置和无线通信装置；所述介电性能测试仪用于检测待测设备的绝缘性能，并将采集的绝缘性能数据通过无线通信装置发送出去；加热装置用于包裹在介电性能测试仪和无线通信装置的外侧，对介电性能测试仪和无线通信装置进行加热保温。本发明适用于检测电力设备。
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公开(公告)号：CN113640629A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110843693.0
申请日：2021-07-26
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明属于电气绝缘测试技术领域，公开了一种全封闭SF6气体绝缘组合开关装置(gas‑insulatedswitchgear,GIS)局部放电状态评估方法，包括分别提取三个不同维度用于度量GIS局部放电状态的特征量，再运用模糊综合评价方法和DS证据理论融合多源特征量后，评估GIS局部放电状态，有效减少现有各种局部放电监测方法带来的误差，准确掌握GIS设备运行状态，适用于对运行中的GIS设备进行在线监测。本发明还提供了一种存储有GIS局部放电状态评估程序的非暂态可读记录媒体及包含该媒体的装置，通过处理电路可以调用该压缩程序，以执行上述方法。
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公开(公告)号：CN118710041A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410694855.2
申请日：2024-05-31
申请人： 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 上海交通大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
发明人： 程林 , 张民 , 郭贤珊 , 张静 , 许永鹏 , 周正钦 , 杨旭 , 江翼 , 罗传仙 , 周文 , 夏雨 , 闫兴中 , 姚刚 , 刘睿 , 金雷 , 徐惠 , 罗子秋 , 孙炜昊 , 江秀臣
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F17/10
摘要： 本发明提供了一种基于粗定量分析的换流变风险评估方法和系统，首先对换流变的健康度的风险值进行定性打分，得到换流变的定性评估分数；然后对换流变多指标进行定量评估，得到换流变的综合健康分数；对换流变的多种运行风险进行定量量化，并结合所述综合健康分数，得到换流变的定量评估分数；最后对所述定性评估分数和所述定量评估分数进行权重求和评判，对换流变风险进行评估。本发明提高风险评估的准确性，考虑检修以及环境等风险对换流变综合健康指数的影响，能够对多维影响的可靠性进行定性分析，提高风险评估的可靠性。
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公开(公告)号：CN113702778B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202110911911.X
申请日：2021-08-10
申请人： 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明属于输变电监测技术领域，公开了一种GIL电弧放电故障定位方法及系统，所述方法包括下列步骤：通过单、双端行波法分别测算出第一、第三故障区域定位，通过行波与超声波信号到达对应检测点的时间差计算第二故障区域定位，分析上述三种定位结果，得出故障综合定位，并据此逆推出在GIL中传播的行波波速，代入单端行波法进行优化运算，以便后续对故障更精准综合定位。本发明还提供了一种GIL电弧放电故障定位系统，包括超声波传感器、行波传感器以及含有计算模块的处理电路，通过处理电路可以执行上述方法。本发明解决了行波法定位结果精度不高、可靠性差，而超声法所需传感器较多的问题，实现了GIL设备电弧故障精确、可靠定位。适用于对GIL设备的故障监控。
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公开(公告)号：CN113702778A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110911911.X
申请日：2021-08-10
申请人： 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明属于输变电监测技术领域，公开了一种GIL电弧放电故障定位方法及系统，所述方法包括下列步骤：通过单、双端行波法分别测算出第一、第三故障区域定位，通过行波与超声波信号到达对应检测点的时间差计算第二故障区域定位，分析上述三种定位结果，得出故障综合定位，并据此逆推出在GIL中传播的行波波速，代入单端行波法进行优化运算，以便后续对故障更精准综合定位。本发明还提供了一种GIL电弧放电故障定位系统，包括超声波传感器、行波传感器以及含有计算模块的处理电路，通过处理电路可以执行上述方法。本发明解决了行波法定位结果精度不高、可靠性差，而超声法所需传感器较多的问题，实现了GIL设备电弧故障精确、可靠定位。适用于对GIL设备的故障监控。
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公开(公告)号：CN114137366A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111283232.9
申请日：2021-11-01
摘要： 本发明公开了一种考虑快速发展型故障的局部放电特征信息提取系统及方法，它的提取所述局部放电信号采集模块采集的n组局部放电信号的特征信息，根据放电特征的不同变化将每组局部放电信号划分为r个阶段，并针对每个阶段的局部放电信号绘制出4种TARPD谱图，基于每种TARPD谱图提取出3种特征信息，将特征信息分为训练集特征信息和测试集特征信息；以训练集特征信息训练所述SDAE网络获得SDAE网络参数，将确定SDAE网络参数后的SDAE网络与DBSCAN密度聚类算法相结合构建缺陷识别模型；使用缺陷识别模型将测试集特征信息输入缺陷识别模型，得到变压器的故障识别结果。
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