一种电力变压器
    1.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111710499B

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN202010793094.8

    申请日:2020-08-10

    摘要: 本发明公开了一种电力变压器,包括变压器主体,至少部分环绕变压器主体外周设置的散热风道,以及用于向散热风道中提供对流空气的减震散热结构;散热风道包括开口分别朝向减震散热结构的进气通道和出气通道,且进气通道和出气通道之间通过多条散热孔道相连通,散热孔道环绕变压器主体设置;减震散热结构包括安装板,以及设置于安装板上的可调节减震件和震动风机机构,且可调节减震件与变压器主体相对的两个侧面接触挤压设置,震动风机机构包括与进气通道和出气通道各自对应设置的吹风机和抽风机,且震动风机机构通过震动以使得散热风道的长度增长或缩短。实现了将减震和利用震动环境提高散热性能有效结合,避免结构过于分散和较大较重的问题。

    一种高可靠性的高压真空断路器

    公开(公告)号:CN111584298B

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202010640166.5

    申请日:2020-07-06

    IPC分类号: H01H33/664 H01H33/666

    摘要: 本发明实施例公开了一种高可靠性的高压真空断路器,包括真空断路器外壳,并在真空断路器外壳上安装内部处于真空状态的灭弧室,所述灭弧室的上分别设有与高压线路连接的静触杆和动触杆,并且所述静触杆和所述动触杆相对的一端在所述灭弧室的内部活动接合,所述动触杆处于所述灭弧室内部的部分套接有用于保持所述灭弧室内部密封状态的不锈钢波纹管;所述灭弧室的内部处于所述动触杆的外侧设有灭弧机构,所述动触杆分闸后所述灭弧机构处于所述静触杆和所述动触杆之间用于阻隔电弧,通过在触头之间设有阻隔电弧的灭弧机构,当动触杆分闸断开时,灭弧机构能阻隔在两个触头之间,能有效降低触头分闸后电弧生成的机率。

    一种高可靠性的高压真空断路器

    公开(公告)号:CN111584298A

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN202010640166.5

    申请日:2020-07-06

    IPC分类号: H01H33/664 H01H33/666

    摘要: 本发明实施例公开了一种高可靠性的高压真空断路器,包括真空断路器外壳,并在真空断路器外壳上安装内部处于真空状态的灭弧室,所述灭弧室的上分别设有与高压线路连接的静触杆和动触杆,并且所述静触杆和所述动触杆相对的一端在所述灭弧室的内部活动接合,所述动触杆处于所述灭弧室内部的部分套接有用于保持所述灭弧室内部密封状态的不锈钢波纹管;所述灭弧室的内部处于所述动触杆的外侧设有灭弧机构,所述动触杆分闸后所述灭弧机构处于所述静触杆和所述动触杆之间用于阻隔电弧,通过在触头之间设有阻隔电弧的灭弧机构,当动触杆分闸断开时,灭弧机构能阻隔在两个触头之间,能有效降低触头分闸后电弧生成的机率。

    一种电力变压器
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111710499A

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN202010793094.8

    申请日:2020-08-10

    摘要: 本发明公开了一种电力变压器,包括变压器主体,至少部分环绕变压器主体外周设置的散热风道,以及用于向散热风道中提供对流空气的减震散热结构;散热风道包括开口分别朝向减震散热结构的进气通道和出气通道,且进气通道和出气通道之间通过多条散热孔道相连通,散热孔道环绕变压器主体设置;减震散热结构包括安装板,以及设置于安装板上的可调节减震件和震动风机机构,且可调节减震件与变压器主体相对的两个侧面接触挤压设置,震动风机机构包括与进气通道和出气通道各自对应设置的吹风机和抽风机,且震动风机机构通过震动以使得散热风道的长度增长或缩短。实现了将减震和利用震动环境提高散热性能有效结合,避免结构过于分散和较大较重的问题。

    一种基于多通道填充矩阵的非侵入式负荷识别方法和系统

    公开(公告)号:CN112821380B

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202011641018.1

    申请日:2020-12-31

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本申请公开了一种基于多通道填充矩阵的非侵入式负荷识别方法和系统,利用了多特征之间的互补性,通过构造有功电流A、无功电流F以及融合相位和功率特征的M矩阵,实现了不同类别设备电气特征的有效表征,利用所得到的A通道矩阵、F通道矩阵和M通道矩阵叠加矩阵进行深度学习神经网络训练,利用训练好的深度学习神经网络进行负荷识别,可以大幅提高识别的准确率,对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要实用价值,解决了现有的V‑I轨迹特征法负荷识别仅保留了电压‑电流信号的形状特征,无法体现设备之间的电流、功率和相位的数值特征,导致负荷识别准确率较低的技术问题。

    一种基于多通道填充矩阵的非侵入式负荷识别方法和系统

    公开(公告)号:CN112821380A

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN202011641018.1

    申请日:2020-12-31

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本申请公开了一种基于多通道填充矩阵的非侵入式负荷识别方法和系统,利用了多特征之间的互补性,通过构造有功电流A、无功电流F以及融合相位和功率特征的M矩阵,实现了不同类别设备电气特征的有效表征,利用所得到的A通道矩阵、F通道矩阵和M通道矩阵叠加矩阵进行深度学习神经网络训练,利用训练好的深度学习神经网络进行负荷识别,可以大幅提高识别的准确率,对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要实用价值,解决了现有的V‑I轨迹特征法负荷识别仅保留了电压‑电流信号的形状特征,无法体现设备之间的电流、功率和相位的数值特征,导致负荷识别准确率较低的技术问题。