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公开(公告)号：CN112241610B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202011139434.1
申请日：2020-10-22
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 东北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06F113/16 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明一种交联聚乙烯电缆的健康状态评估方法，针对交联聚乙烯电缆健康状态数据集中存在噪声数据，且各维特征重要度难以确定导致健康状态评估存在误差，提出了将基于Relief‑F特征加权的模糊支持向量机分类算法应用于交联聚乙烯电缆健康状态评估。该方法通过Relief‑F特征选择算法对特征进行选择，并利用特征选择后的数据集设计了模糊支持向量机的隶属度函数，赋予了噪声数据和非最重要特征更小的隶属度，提高交联聚乙烯电缆健康状态评估的准确率。
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公开(公告)号：CN110796121A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911146141.3
申请日：2019-11-21
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G01M13/00 , G01R31/327 , G06N3/00
Abstract: S变换及优化随机森林诊断高压断路器机械故障的方法属于高压断路器机械故障判断技术领域。本发明中振动信号先采用S变换，得到信号的时-频矩阵，再利用局部奇异值分解，提取信号的时-频域特征向量。S变换的特征表现能力强，能全面、直观的展示断路器振动信号的时-频域特性；S变换抗噪能力强，在S变换的过程中能显著降低噪声干扰；局部奇异值分解方法将S变换后的时-频矩阵分解，提取分解后每一部分的最大奇异值作为特征向量，更能突出信号的特性，更有利于故障诊断。随机森林模型通过树的棵数对泛化误差与诊断准确率的综合影响来找到最优树的棵数，进一步提高HVCBs状态识别的准确性。
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公开(公告)号：CN112241610A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011139434.1
申请日：2020-10-22
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 东北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06F113/16 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明一种交联聚乙烯电缆的健康状态评估方法，针对交联聚乙烯电缆健康状态数据集中存在噪声数据，且各维特征重要度难以确定导致健康状态评估存在误差，提出了将基于Relief‑F特征加权的模糊支持向量机分类算法应用于交联聚乙烯电缆健康状态评估。该方法通过Relief‑F特征选择算法对特征进行选择，并利用特征选择后的数据集设计了模糊支持向量机的隶属度函数，赋予了噪声数据和非最重要特征更小的隶属度，提高交联聚乙烯电缆健康状态评估的准确率。
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公开(公告)号：CN119542013A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510082477.7
申请日：2025-01-20
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种电流互感器残留剩磁消除电路及方法，该方法利用磁通门原理，在电流互感器二次绕组施加正弦激励电压，通过响应电流提取磁通门信号，实现对电流互感器铁心剩磁的检测。然后根据检测到的剩磁磁链信息，精确计算消磁所需电压参数，并生成特定波形的消磁电压。最后将计算得到的消磁电压施加到电流互感器二次侧，控制整个消磁时间持续在能让基波角频率旋转到±90°的时刻，利用四分之一周期的正弦波将剩磁准确消除。该方法能够实现对电流互感器铁心的快速消磁，提高电力系统的可靠性和安全性，并且无需离线操作或改变原有互感器结构，即可在电流互感器运行过程中进行消磁。检测过程中能够不改变铁心剩磁，保证电流互感器的正常运行。
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公开(公告)号：CN119510847A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510089495.8
申请日：2025-01-21
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种宽量程高精度的电流互感器及补偿方法，该电流互感器的电压调节器其输入端施加交流电压，输出端与自升流标准电流互感器相连；自升流标准电流互感器包括升流转换器与标准电流互感器CT1，其副边与待测电流互感器CT0相连接；升流转换器原边与电压调节器相连接，副边与待测电流互感器CT0和标准电流互感器CT1相连接；标准电流互感器原边接入采样电阻R1，副边与升流转换器和待测电流互感器CT0相连接；待测电流互感器CT0其原边连接自升流标准电流互感器，副边连接额定负载R0与辅助标准电流互感器CT2；辅助标准电流互感器其副边连接采样电阻R2。以有效提高测量精度，同时解决了宽量程电流互感器的低精度问题与高精度电流互感器的窄量程问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119202942A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411253999.0
申请日：2024-09-09
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F18/15 , G01R31/392 , G01R31/36 , G01H17/00 , G01N29/12 , G01N29/44 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种声波检测实现故障诊断的方法，其具体包括如下步骤：首先麦克风将声音采集后以模拟信号形式直接输入到声音解码芯片中，声音解码芯片将声波信号采集后传送到双核处理器中，接着通过对特定的声波信号进行实时监测，利用一种改进的小波变换算法对背景噪声进行有效滤波和去除，然后对去噪后的声信号通过梅森倒谱MFCC算法进行特征值提取，根据特征值构建有效的故障声波分类器，最后利用一种改进的自动向量机模式识别算法实现声波特征信号的有效识别。本发明的有益效果是：对安全阀打开时候产生的特定的声音信号进行实时监测并动态识别，有效实现对热失控早期预警。
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公开(公告)号：CN113591060B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202110975288.4
申请日：2021-08-24
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种电网数据的应用方法，通过先将多个客户端中保存的电网数据上传至区块链进行保存，无论是上传还是获取，其行为是受到相关机制保护的，具有绝对的安全性，即便遭遇网络攻击或者信号影响，都不会影响区块链对数据进行传递和分享。而通过建立在区块链节点，基于上传至区块链的电网数据进行联邦学习来训练任务模型，可以在各个客户端上传加密数据的情景下，保证客户端中电网数据的安全应用；而通过基于联邦学习所计算的贡献参数来确定各个客户端对应的查看范围，可以保证各个客户端对数据的安全共享。本发明还提供了一种电网数据的应用装置以及一种电网数据的应用系统，同样具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN111431058A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010279974.3
申请日：2020-04-10
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智能化一二次融合成套环网柜，包括底座和固定于底座上的主体柜，所述主体柜内部滑动连接有安装架，安装架内固定有若干个主体元件；所述主体柜的两侧下部内壁上滑动连接有若干个主体架，主体柜的两侧上部内壁上滑动连接有若干个辅助架，安装架的外表面转动连接有若干个滑轮，安装架通过滑轮与主体架的配合以及滑轮与辅助架的配合进行滑动连接；所述安装架的两侧内部靠近主体元件的一面各固定有至少一个风扇，安装架的两侧内部远离主体元件的一面且对应风扇的位置设有过滤板。本发明的环网柜便于维修和便于联合使用。
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公开(公告)号：CN105354663B
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201510682977.0
申请日：2015-10-20
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 国家电网公司 , 国网浙江杭州市余杭区供电有限公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于时间序列相似度的电力互感器误差分析方法及系统，该方法包括：在获取到电力互感器的运行误差和电力互感器的误差影响因素后，按照误差的监测时间间隔，对运行误差进行分隔，得到运行误差时间序列；按照误差影响因素的监测时间间隔，对误差影响因素进行分隔，得到误差影响因素时间序列；然后计算运行误差时间序列与误差影响因素时间序列之间的相似度，并利用相似度，确定误差影响因素对运行误差的影响程度，其中，相似度与影响程度之间呈正相关关系。本申请通过将运行误差和影响因素分隔成相应的时间序列，然后计算双方的相似度，从而实现了确定不同影响因素对电力互感器运行误差的影响程度的目的。
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公开(公告)号：CN106203500B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201610530554.1
申请日：2016-06-30
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 国网浙江杭州市余杭区供电有限公司
IPC: G06K9/62 , G01R31/08 , G01R31/327
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的模糊支持向量机的故障分类方法，该方法包括：获取开关柜的样本数据，通过引入松弛因子对所述样本数据建立优化模型，计算所述优化模型的超球面的最小半径；以所述超球面的最小半径为超球面边界，利用分段半降正态云模型计算超球面边界内外的样本数据的隶属度；将开关柜的样本数据、故障分类标志以及所述隶属度构成故障类型的样本集，利用所述故障类型的样本集获得改进FSVM的最优分段函数；利用改进FSVM的最优分段函数建立改进FSVM的分类器，将所述样本数据依次通过所述改进FSVM的分类器，获得每个样本数据的故障类型。该方法实现提升开关柜故障分类的效果。
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