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公开(公告)号:CN116299131A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310044216.7
申请日:2023-01-29
摘要: 本发明涉及一种电容式电压互感器的误差监测装置,包括:机体以及安装于机体内的运算放大器、A/D转换器、单片机、无线通信模块和误差计算器;所述运算放大器的输入端与目标电压互感器连接用于采样目标电压互感器输出的电信号,输出端与所述A/D转换器的输入端连接,A/D转换器的输出端与所述单片机的数字信号输入端连接用于将采样的电信号转换为数字信号输入至单片机;所述无线通信模块的输入端与单片机的信号输出端连接,输出端与误差计算器通信连接,用于将单片机输出的数字信号传输至误差计算器;当电网频率发生变化时误差计算器对目标电压互感器产生的电压误差和附加相位误差进行计算,并将计算结果通过无线通信模块传输给远程上位机。
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公开(公告)号:CN214543355U
公开(公告)日:2021-10-29
申请号:CN202120463817.8
申请日:2021-03-04
申请人: 国网福建省电力有限公司福州供电公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: H02G1/12
摘要: 本实用新型提供一种电缆外半导电层专用剥离器,包括夹持组件以及位于夹持组件上的切割组件,所述切割组件包括壳体以及位于壳体一侧且可转动的换向件,所述壳体内部设置有由壳体内部贯穿出换向件的刀头,所述壳体另一侧设置有用以带动刀头左右移动的伸缩组件。本实用新型结构简单,设计合理,能够更加便捷的对电缆绝缘层皮进行剥离,提高剥离的效率与准确度,并且避免对环境造成污染,消除安全隐患。
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公开(公告)号:CN116736214A
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202310572862.0
申请日:2023-05-19
IPC分类号: G01R35/04
摘要: 本发明为一种CVT稳定性评估方法和系统,通过历史运维数据,获取样本CVT的稳定性状态,利用在线监测装置采集各稳定性状态下对应的样本CVT二次电压数据,通过对获取的二次电压数据进行处理分离出误差波动成分,基于误差波动成分提取信号的特征参数,利用特征参数构建并获得稳定性评估模型,进行CVT的稳定性判断,达到提升CVT异常状态的评估准确度的目的,提升CVT在线状态评估的准确性。
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公开(公告)号:CN116338545A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202310044215.2
申请日:2023-01-29
IPC分类号: G01R35/00 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要: 本发明涉及一种电流互感器计量误差状态识别方法、系统、设备及介质,其中方法包括以下步骤:采集若干电流互感器在预设时间段内的历史运行数据,运行数据包括环境参数、控制参数、特征参数三个类别;对采集的历史运行数据进行预处理,采用CNN模型对历史运行数据进行特征提取,将提取出的特征输入至训练好的VARMAX预测模型进行数据修复;将预处理后的历史运行数据添加表征误差状态的标签,放入训练样本集,利用训练样本集对CNN‑YOLOX网络模型进行训练,得到训练好的误差状态识别模型;获取待测电流互感器的当前运行数据,将当前运行数据输入至训练好的误差状态识别模型,输出待测电流互感器的误差状态识别结果。
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公开(公告)号:CN116184298A
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202310100788.2
申请日:2023-02-07
IPC分类号: G01R35/02 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06N20/00
摘要: 本发明涉及一种电压互感器运行性能预测方法、系统、设备和介质,其中方法包括以下步骤:预存储目标电压互感器在标准工作状态下工作时的标准性能数据;采集目标电压互感器的实时运行性能数据并存储;对存储的实时运行性能数据进行随机选择处理;对随机选择出的实时运行性能数据进行预处理,包括数据筛选、数据恢复、丢弃、填充、替换以及去重操作;基于预处理后的实时运行性能数据以及标准性能数据,采用预测算法预测目标电压互感器在下一时刻的预测性能数据;对预测性能数据和实时运行性能数据进行比对,判断预测性能数据的准确性;基于预测性能数据的准确性采用机器学习算法不断对预测算法的参数进行调整,优化预测性能。
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公开(公告)号:CN116628431A
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202310535717.5
申请日:2023-05-12
IPC分类号: G06F18/15 , G01R35/04 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及一种电能计量装置综合误差评估方法、系统、设备及介质,其中方法包括以下步骤:对目标电能计量装置,采集包含若干不同类别的影响因素的历史误差影响因素数据集,根据历史误差影响因素数据集构建第一误差评估模型;采集目标电能计量装置不同因素的影响特征构建多因素影响特征数据集,根据多因素影响特征数据集构建第二误差评估模型;融合第一误差评估模型和第二误差评估模型,得到第三误差评估模型;获取目标电能计量装置的误差影响因素数据和多因素影响特征数据,分别通过第一误差模型和第二误差模型计算第一实时误差和第二实时误差,将第一实时误差和第二实时误差带入第三误差评估模型中,评估目标电能计量装置当前的实时误差。
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公开(公告)号:CN116739418A
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202310649543.5
申请日:2023-06-02
IPC分类号: G06Q10/0639 , G01R35/02 , G06F17/16 , G06F17/18
摘要: 本发明涉及一种电子式互感器健康状态评估方法、系统、设备和介质,其中方法包括以下步骤:通过层次分析法构建电子式互感器指标评价体系,包括目标层、准则层和因素层,其中,准则层包括若干决定电子式互感器健康状态的指标,因素层包括若干影响各个指标的因素;采用二元对比定权法分别获取准则层中各指标的主观权重以及因素层中各因素的主观权重;采用客观权重赋权法分别获取准则层中各指标的客观权重和因素层中各因素的客观权重;基于准则层中各指标的主观权重和客观权重,以及因素层中各因素的主观权重和客观权重计算综合权重;基于计算出的综合权重,利用物元可拓理论和层次分析法评估目标电子互感器的健康状态等级。
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公开(公告)号:CN118656706A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202411124990.X
申请日:2024-08-16
申请人: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号: G06F18/241 , G01R35/02 , G06F18/213 , G06N3/0464
摘要: 本发明涉及基于改进Inception模型的直流电压互感器误差预测方法及系统,具体步骤包括:采集预设时间范围内的直流阻容式电压互感器的计量误差,并采集该预设时间范围内对计量误差造成影响的影响因素数据;对各影响因素数据的数据值进行归一化处理,并通过多项式特征构建方法对影响因素数据的数据类型以及数据量进行扩充;以GoogLeNet神经网络模型中的Inception V1模块为基础构建内嵌Inception模块,在Inception V1模块内部采用稠密连接网络的连接方式,将模块内每条链路上的每个层都与前面所有层直接相连,同时采用channel‑wise拼接的方式来构建两个连接层之间的连接通道,并且在每个拼接通道的拼接处使用通道注意力机制。
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公开(公告)号:CN112307898B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202011032007.3
申请日:2020-09-27
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人: 金淼 , 张军 , 黄天富 , 郭志伟 , 吴志武 , 张颖 , 雷民 , 陈习文 , 陈卓 , 卢冰 , 汪泉 , 王斯琪 , 王旭 , 聂高宁 , 周玮 , 付济良 , 齐聪 , 郭子娟 , 余雪芹 , 刘俊 , 郭鹏 , 朱赤丹 , 伍翔 , 周志森
IPC分类号: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V20/20 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06F3/01 , G06T19/00
摘要: 本发明公开了虚拟现实环境下数据手套动作分割方法及装置。该方法将在操作过程中获取的虚拟现实环境下数据手套的动作数据处理为依次与M帧时间片对应的M组高维空间信息矩阵;从第N组高维空间信息矩阵开始到第M组高维空间信息矩阵,逐一计算第k组高维空间信息矩阵隶属于由其之前的Q组高维空间信息矩阵确定的多维云模型的概率;在概率小于预先设定的数值时,确定该组高维空间信息矩阵MMk对应的采样时刻为一时间分割点;根据确定的全部F个时间分割点,将在操作过程中获取的虚拟现实环境下数据手套的动作数据依次分割为(F+1)个相对独立的动作。该方法能够准确地对动作进行划分,精度高、客观性强,自动化程度高,处理效率高。
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公开(公告)号:CN113627326B
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202110912123.2
申请日:2021-08-10
申请人: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及一种基于可穿戴设备和人体骨架的行为识别方法。包括如下步骤:(1)基于可穿戴设备,获取人体整体行为状态;(2)基于深度相机,获取人体骨架信息;(3)通过图卷积网络提取人体骨架的空间特征;(4)使用长短时记忆网络提取骨架序列的时序信息;(5)将GCNN提取的空间信息与LSTM提取的时序信息进行融合;(6)通过SVM分类器进行分类识别,识别人体具体行为。本发明利用可穿戴设备获取人体整体位置和运动情况,利用深度学习网络模型对人体骨架信息进行识别与分类,准确识别人体行为。
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