一种接地电阻测量方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115856439A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211542808.3

    申请日:2022-12-02

    Abstract: 本发明提供一种接地电阻测量装置及其方法,包括接地电阻测量表和两条测试线;接地电阻测量表设置有输出极和输入极,两条测试线中的一条测试线的一端与输出极连接,另一端与插入大地的接地极连接,两条测试线中的另一条测试线的一端与输入极连接,另一端与插入大地的测量极连接,形成测试回路;接地电阻测量表进行测量得到单位距离内的电阻率,电阻率用于结合接地极和测量极之间的距离计算接地电阻值。本发明的测试为两点测试方法,相对于三点或四点测试方法,能够缩短测试线长度,减轻测试设备重量,方便检测携带。

    过电压保护装置
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114498305A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202111628438.0

    申请日:2021-12-28

    Abstract: 本发明涉及一种过电压保护装置,所述过电压保护装置包括:套管,所述套管包括引弧电极、灭弧组件,两个所述引弧电极分别设置于套管的两端,两个所述引弧电极之间设有放电间隙,所述灭弧组件设置于所述套管内,所述灭弧组件与所述套管活动连接;连接线,所述连接线与所述引弧电极电连接;线夹,所述线夹用于将绝缘线与所述连接线紧密电连接。通过线夹和连接线将套管两端连接于任意两相架空绝缘线之间,通过连接线将绝缘线上的雷电过电压引导至套管。出现雷电过电压时,两个引弧电极之间的放电间隙被击穿,形成连续的电弧,灭弧组件能够在套管内形成短暂真空以将电弧熄灭,消除相间短路,释放绝缘线过电压,起到保护绝缘线的作用。

    用于电缆全天候接线的防护装置

    公开(公告)号:CN110492395A

    公开(公告)日:2019-11-22

    申请号:CN201910604738.1

    申请日:2019-07-05

    Abstract: 本发明涉及一种用于电缆全天候接线的防护装置。该防护装置包括基体、抢修主体及除湿器。基体具有安装面,安装面上开设有用于收容电缆的遮挡槽。抢修主体包括抢修部及遮挡部,抢修部安装于安装面,并横跨于遮挡槽。抢修部包括底壁、顶壁及侧壁,底壁与顶壁相对设置,侧壁连接底壁及顶壁,并与底壁及顶壁围设形成抢修腔。底壁上开设有与抢修腔及遮挡槽连通的抢修口。遮挡部至少包括两个遮挡壁,至少两个遮挡壁相对且间隔设置于抢修口的边缘,并沿背向顶壁的方向延伸至遮挡槽内,以与遮挡槽的槽壁围设形成遮挡腔。每个遮挡壁上均开设有避位缺口。除湿器收容于抢修腔内。本发明提供的防护装置可用于电缆全天候接线。

    GIS兼容性风险评估方法
    6.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114331202B

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202210006691.0

    申请日:2022-01-05

    Abstract: 本发明属于高压输配电领域,公开了GIS兼容性风险评估方法,能够对GIS兼容风险进行准确地预先评估,从而大大降低了扩建后整改耗费的时间、人力以及物力成本,首先,根据故障历史数据的涉及因素建立基础兼容风险指标、双母布设兼容风险指标、三相导体布设兼容风险指标、筒体兼容风险指标,母线对接兼容风险指标以及环境兼容风险指标;接着,根据涉及因素在故障历史数据的分布比例得到兼容风险评估指标对应的兼容风险权重;然后,根据涉及因素得到兼容风险评估指标的兼容风险评估值;最后,基于所有兼容风险评估指标的对应的兼容风险评估值和兼容风险权重得到兼容风险值,并根据兼容风险值对GIS非原厂扩建的兼容性风险进行评估。

    故障识别模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116451116A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310367740.8

    申请日:2023-04-03

    Abstract: 本申请涉及一种故障识别模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取历史事件信息,每个历史事件信息包括至少两个信息子段;将每个历史事件信息的每个信息子段与信息类别集合进行比对,得到对应目标信息子段及对应目标信息子段的类别标识;根据每个历史事件信息对应的各个目标信息子段的类别标识,将各个目标信息子段按照预设顺序进行排列,生成对应的聚合事件信息,其中,预设顺序是根据历史事件的时间特征、设备特征以及电网故障类型确定的;根据各个聚合事件信息生成样本数据,并将样本数据输入至原始故障识别模型进行训练,得到目标故障识别模型。采用本方法能够有效提高故障识别模型的准确性。

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