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公开(公告)号：CN117851882A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311874225.5
申请日：2023-12-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G01R31/62
Abstract: 本发明公开了一种变压器故障预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取与变压器故障类型相对应的溶解性气体数据；对溶解性气体数据中的非平稳数据进行转换，得到目标溶解性气体数据；利用目标溶解性气体数据，构建时间序列预测模型，并利用时间序列预测模型对目标溶解性气体数据预测，得到溶解性气体含量；根据溶解性气体含量，构建多层前反馈神经网络模型，并根据多层前反馈神经网络模型对溶解性气体含量预测，得到变压器故障诊断结果；根据故障诊断结果和溶解性气体含量，确定变压器故障类型。本发明的技术方案，通过构建ARIMA‑BP神经网络模型对油色谱数据分类诊断，实现准确可靠的诊断变压器故障，提高了对变压器故障判别的精度和效率。
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公开(公告)号：CN117788415A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311816450.3
申请日：2023-12-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/194 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种绝缘子故障检测方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：获取目标绝缘子的待分析绝缘子图像；将所述待分析绝缘子图像输入至经过预先训练的目标故障检测模型中，得到所述目标绝缘子的目标故障检测结果；其中，所述目标故障检测模型包括注意力模块，所述注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块。本发明实施例的技术方案解决了现有技术基于传统的卷积神经网络模型对绝缘子图像中的故障检测时，识别准确度不足的问题，可以将对图像识别模型的结构进行改进，引入通道注意力和空间注意力机制，提高改进后的模型对绝缘子故障的识别准确度。
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公开(公告)号：CN110161373B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910492201.0
申请日：2019-06-06
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
IPC: G01R31/08
Abstract: 本申请公开了一种不平衡源定位方法、系统及装置，包括：建立用于公共连接点处不平衡源定位的负序诺顿等效电路图；获取上游侧不平衡负荷和下游侧不平衡负荷在公共连接点产生的三相不平衡数据；通过基于负熵的FastICA算法分离出三相不平衡数据中的上游侧阻抗及下游侧阻抗；根据上游侧阻抗及下游侧阻抗计算上游侧不平衡负荷在公共连接点的上游侧不平衡电压和下游侧负荷在公共连接点的下游侧不平衡电压；利用上游侧不平衡电压和下游侧不平衡电压确定占主导地位的不平衡源的位置。本申请可以快速定位占主导地位的不平衡源，以便工作人员及时对占主导地位的不平衡源采取相应措施。
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公开(公告)号：CN110988740B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201911320727.7
申请日：2019-12-19
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
Abstract: 本发明公开了一种适于中性点小电阻接地配网的单相接地故障检测方法，以故障线路的零序电流与零序电压微分值的比值与非故障线路的比值存在明显差异为依据，通过采集母线的零序电压以及馈线的零序电流，计算线路的波形相似度，再根据波形相似度的大小来判断线路是否发生了单相接地故障，能够对故障线路和非故障线路进行正确判断，受过渡电阻的影响较小，且对于线性故障电阻和非线性故障电阻均具有良好的适用性，不受互感器的极性影响；而且，只需在传统采集零序电流信号的基础上，增加零序电压信号的采集和处理，易于工程实现。
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公开(公告)号：CN110988740A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911320727.7
申请日：2019-12-19
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
Abstract: 本发明公开了一种适于中性点小电阻接地配网的单相接地故障检测方法，以故障线路的零序电流与零序电压微分值的比值与非故障线路的比值存在明显差异为依据，通过采集母线的零序电压以及馈线的零序电流，计算线路的波形相似度，再根据波形相似度的大小来判断线路是否发生了单相接地故障，能够对故障线路和非故障线路进行正确判断，受过渡电阻的影响较小，且对于线性故障电阻和非线性故障电阻均具有良好的适用性，不受互感器的极性影响；而且，只需在传统采集零序电流信号的基础上，增加零序电压信号的采集和处理，易于工程实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117388607A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311323248.7
申请日：2023-10-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
Abstract: 本发明公开了一种变压器故障诊断方法、装置、终端设备及存储介质。诊断方法包括：获取变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据；分别对变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据进行数据分析，提取出变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据分别对应的数据特征；根据变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据分别对应的数据特征对变压器进行故障判断。利用上述方案，能够较为全面的结合多方面因素对变压器工作状态进行分析，提升变压器故障检测的全面性；同时，结合多种数据可较为准确地分析出变压器的故障类型以及故障位置，提升故障检测效率与准确性，以便于后续工作人员检修排查。
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公开(公告)号：CN116665199A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310803076.7
申请日：2023-06-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
Inventor： 唐松平 , 朱锐锋 , 温慧玲 , 韩荣珍 , 张云 , 李冲 , 钟振鑫 , 董玉玺 , 刘水 , 刘翰林 , 黄晓波 , 肖云 , 吴涛 , 林笑玫 , 巫小彬 , 王云龙 , 饶嘉昌
IPC: G06V20/62 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种设备故障诊断方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：采集检测部件的表盘图像，提取表盘图像中的检测数据；根据检测数据进行预测，得到对检测数据的预测数据；将检测数据和预测数据分别输入训练好的故障诊断模型，分别得到初步诊断结果和故障预测结果，对初步诊断结果和故障预测结果进行对比分析，确定最终的设备故障诊断结果。本发明公开的设备故障诊断方法，通过对检测数据进行自动提取，提高了带电检测数据的数据录入可靠性与效率，降低了人力成本，并且通过将初步诊断结果和故障预测结果同时纳入对故障诊断的考量，提高了故障诊断的准确度。
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公开(公告)号：CN115389054A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211024794.6
申请日：2022-08-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
IPC: G01K15/00 , G01R31/327
Abstract: 本发明属于变压器检测装置技术领域，公开了温度表辅助检测装置。该温度表辅助检测装置包括电源模块、加热模块和多个检测回路，加热模块包括连接孔、加热组件和控制组件，连接孔用于连接温度表的温度探头，加热组件用于加热该温度探头，控制组件用于设定温度探头的目标温度，检测回路包括指示灯、第一插接端，第一插接端用于连接微动开关，指示灯用于指示检测回路的通断，电源模块用于为检测回路和加热模块供电。该变压器检测装置能够同时对温度表的多个微动开关进行性能检测，能够判断微动开关的实际导通温度值与预设的导通温度值的偏差，保证温度表的性能，避免变压器由于过热而受损。
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公开(公告)号：CN114235180A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111564186.X
申请日：2021-12-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
Abstract: 本发明涉及电力设备技术领域，尤其涉及一种主变温度表防雨装置。本发明提供的主变温度表防雨装置包括罩体、雨刮组件、雨量检测组件和控制组件。罩体罩设于主变温度表外。雨刮组件设置于罩体外壁。控制组件与雨刮组件以及雨量检测组件通讯连接，控制组件被配置为根据雨量检测组件的检测结果来启动雨刮组件。本发明的罩体能防止大部分雨水以及灰尘进入主变温度表，在此基础上，雨量检测组件实时检测罩体外所附着的雨水量，将所检测的结果传输至控制组件，控制组件处理检测结果，将检测结果转换成指令传输至雨刮组件来控制雨刮组件的启动或关闭，从而实现自动防止外界水分和灰尘进入主变温度表内，实现主变温度表自清洁功能。
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公开(公告)号：CN117668655A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311651889.5
申请日：2023-12-04
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06N20/00
Abstract: 本申请实施例公开了一种变压器故障的识别方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：通过柯西反向学习对鲸鱼优化算法的初始种群进行处理，得到反向初始种群；根据初始种群以及反向初始种群，确定目标初始种群；采用鲸鱼优化算法对目标初始种群进行迭代优化，输出最优解，根据最优解确定目标输入权值和目标节点偏置；根据目标输入权值和目标节点偏置，确定待训练的变压器故障识别模型，并基于训练样本对待训练的变压器故障识别模型进行训练，得到变压器故障识别模型，以通过变压器故障识别模型对目标变压器进行处理，得到目标变压器的故障类型。本技术方案在精准识别出变压器的故障类型的同时，加快了模型的收敛速度。
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