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公开(公告)号:CN117191242A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202311171382.X
申请日:2023-09-12
申请人: 宁波新胜中压电气有限公司 , 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GIS断路器弹簧机构合闸压力测试设备,涉及弹簧压力测试技术领域,包括底座,所述底座顶端中部固定安装有检测台,所述检测台顶端固定安装有安装架,所述检测台顶端后侧固定安装有立板,导向机构,所述导向机构活动设置在检测台顶端,所述导向机构包括导向框,所述导向框活动设置在检测台顶端,本发明通过设置有导向机构,在待检弹簧被施加压力后,可以防止待检弹簧在被压缩的过程中倾斜,有效对待检弹簧进行导向,从而提高检测精准度,避免后期需要对待检弹簧重新进行检测,从而增加了工作强度和时间,且与触发组件和压力检测组件配合使用,可以检测待检弹簧被压缩一定长度后所需要的压力。
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公开(公告)号:CN118017697B
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410417835.0
申请日:2024-04-09
申请人: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宁波永耀电力投资集团有限公司
摘要: 本发明涉及电网监测技术领域,具体而言,涉及一种基于光纤传感技术的输电线路的监测方法及装置,本发明解决的问题:如何结合实际的维修情况,提升输电线路进行风险预测的准确率的问题,为解决上述问题,本发明提供一种监测方法,包括:获取输电线路当前的损耗情况,得到初始损耗值,获取第一目标时间内的环境信息,计算第一目标时间内的第一损耗变化值;预测第二目标时间内的环境信息,并对输电线路进行寿命预测,得到剩余寿命;根据工作信息确定输电线路的理论损耗阈值;根据位置信息计算维修输电线路所需要的维修等待时长,根据维修等待时长对理论损耗阈值进行修正,得到修正损耗阈值,根据修正损耗阈值判断输电线路是否存在风险。
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公开(公告)号:CN117934481B
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410338004.4
申请日:2024-03-25
申请人: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宁波永耀电力投资集团有限公司
摘要: 本发明属于图像处理技术领域,具体涉及基于人工智能的输电线缆状态识别处理方法及系统,方法包括获取具有异常区域的第一输电线缆图像和不具有异常区域的第二输电线缆图像,将异常区域和第二输电线缆图像组合生成具有异常区域的合成输电线缆图像,将所有输电线缆图像作为学习数据用机器学习算法训练生成异常识别模型,收集目标区域内各输电线缆的多张原始图像,获取其中的最优原始图像,获取其中的输电线缆区域生成特征图像,将特征图像输入异常识别模型,识别各输电线缆的异常区域,对具有异常区域的特征图像数据获取对应输电线缆所在的位置信息,根据位置信息对出现异常的输电线缆进行修补。本发明能够提高异常识别模型的识别速度和精度。
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公开(公告)号:CN118017697A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410417835.0
申请日:2024-04-09
申请人: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宁波永耀电力投资集团有限公司
摘要: 本发明涉及电网监测技术领域,具体而言,涉及一种基于光纤传感技术的输电线路的监测方法及装置,本发明解决的问题:如何结合实际的维修情况,提升输电线路进行风险预测的准确率的问题,为解决上述问题,本发明提供一种监测方法,包括:获取输电线路当前的损耗情况,得到初始损耗值,获取第一目标时间内的环境信息,计算第一目标时间内的第一损耗变化值;预测第二目标时间内的环境信息,并对输电线路进行寿命预测,得到剩余寿命;根据工作信息确定输电线路的理论损耗阈值;根据位置信息计算维修输电线路所需要的维修等待时长,根据维修等待时长对理论损耗阈值进行修正,得到修正损耗阈值,根据修正损耗阈值判断输电线路是否存在风险。
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公开(公告)号:CN117934481A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202410338004.4
申请日:2024-03-25
申请人: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宁波永耀电力投资集团有限公司
摘要: 本发明属于图像处理技术领域,具体涉及基于人工智能的输电线缆状态识别处理方法及系统,方法包括获取具有异常区域的第一输电线缆图像和不具有异常区域的第二输电线缆图像,将异常区域和第二输电线缆图像组合生成具有异常区域的合成输电线缆图像,将所有输电线缆图像作为学习数据用机器学习算法训练生成异常识别模型,收集目标区域内各输电线缆的多张原始图像,获取其中的最优原始图像,获取其中的输电线缆区域生成特征图像,将特征图像输入异常识别模型,识别各输电线缆的异常区域,对具有异常区域的特征图像数据获取对应输电线缆所在的位置信息,根据位置信息对出现异常的输电线缆进行修补。本发明能够提高异常识别模型的识别速度和精度。
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