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公开(公告)号：CN112288147A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011120840.3
申请日：2020-10-19
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 本发明公开了一种BP‑Adaboost强预测器预测发电机定子绝缘状态的方法，包括以下步骤：1)采集初期样本数据，对初期样本数据进行预处理，对预处理后的初期样本数据进行特征提取，并以提取的特征向量作为样本数据；2)利用模拟退火算法对粒子群算法进行优化，得模拟退火粒子群算法，然后基于模拟退火粒子群算法计算若干BP神经网络的初始权重及阈值；3)根据步骤2)得到的各BP神经网络的初始权重及阈值构建若干BP神经网络，对各BP神经网络进行训练；4)根据各BP神经网络的训练误差确定各BP神经网络的权值；5)构成强预测器，然后利用强预测器预测能够表征发电机定子绝缘老化状态的击穿电压，该方法能够对发电机定子绝缘状态进行准确预测。
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公开(公告)号：CN112269081A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011099737.5
申请日：2020-10-14
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于大型水轮发电机定子线棒多因子老化应力控制平台及方法，可用于在实验室真实再现定子线棒真机老化过程。本平台可实现对大型水轮发电机整根定子线棒进行电、热和机械三种老化因子同时施加的多因子老化应力控制。热老化因子由加热板对定子线棒进行加热，由温度控制箱对其进行闭环控制。电老化因子由变压器提供，通过变压器可以对电老化因子进行闭环控制。机械老化因子由激振器提供，可由智能信号发生器对其进行闭环控制。电、热、机械三种老化因子均可由平台进行闭环控制，平台能满足大型水轮发电机真机不同定子线棒的老化试验要求，为研究定子线棒绝缘老化规律及寿命预测奠定基础。
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公开(公告)号：CN112084709B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010922999.0
申请日：2020-09-04
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06N3/126 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法和径向基神经网络的大型发电机绝缘状态评估方法，包括以下步骤：1)测量与大型汽轮发电机定子线棒绝缘老化状态相关的参量；2)对步骤1)测量得到的参量进行分类筛选，然后利用分类筛选后的参量构建数据集；3)建立RBF神经网络；4)利用遗传算法对RBF神经网络中隐藏层的个数、径向基函数的中心及宽度进行优化；5)利用数据集对优化后的RBF神经网络进行训练，然后利用负梯度下降法更新迭代权值；6)利用经步骤5)得到的RBF神经网络评估大型发电机的绝缘状态，该方法能够较为准确评估大型发电机的绝缘状态。
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公开(公告)号：CN112288147B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011120840.3
申请日：2020-10-19
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种BP‑Adaboost强预测器预测发电机定子绝缘状态的方法，包括以下步骤：1)采集初期样本数据，对初期样本数据进行预处理，对预处理后的初期样本数据进行特征提取，并以提取的特征向量作为样本数据；2)利用模拟退火算法对粒子群算法进行优化，得模拟退火粒子群算法，然后基于模拟退火粒子群算法计算若干BP神经网络的初始权重及阈值；3)根据步骤2)得到的各BP神经网络的初始权重及阈值构建若干BP神经网络，对各BP神经网络进行训练；4)根据各BP神经网络的训练误差确定各BP神经网络的权值；5)构成强预测器，然后利用强预测器预测能够表征发电机定子绝缘老化状态的击穿电压，该方法能够对发电机定子绝缘状态进行准确预测。
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公开(公告)号：CN112084709A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010922999.0
申请日：2020-09-04
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法和径向基神经网络的大型发电机绝缘状态评估方法，包括以下步骤：1)测量与大型汽轮发电机定子线棒绝缘老化状态相关的参量；2)对步骤1)测量得到的参量进行分类筛选，然后利用分类筛选后的参量构建数据集；3)建立RBF神经网络；4)利用遗传算法对RBF神经网络中隐藏层的个数、径向基函数的中心及宽度进行优化；5)利用数据集对优化后的RBF神经网络进行训练，然后利用负梯度下降法更新迭代权值；6)利用经步骤5)得到的RBF神经网络评估大型发电机的绝缘状态，该方法能够较为准确评估大型发电机的绝缘状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118465475B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410912445.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 国家能源集团科学技术研究院有限公司 , 国家能源集团新疆吉林台水电开发有限公司 , 国家能源集团新疆能源有限责任公司 , 四川大学 , 东方电气集团东方电机有限公司 , 中国测试技术研究院
Inventor： 杨胜 , 杨东 , 宋坤隆 , 陈智梁 , 王海平 , 李县辉 , 李勇 , 田立 , 苏建江 , 郭德明 , 赵海波 , 付腾 , 刘云平 , 黄泽 , 孙茂一 , 刘缙林 , 黄锐
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明提供一种水轮发电机超高频局部放电稳定测试方法及装置，属于超高频局部放电测试技术领域。所述方法包括：获取局部放电信号等距离散后得到的周期脉冲序列；对周期脉冲序列进行采样周期内的极值点采样，生成极值序列，对所述极值序列中各个极值点的幅值关联上其对应的发生时间值；划分出采样周期内的各个短周期；根据短周期内的极值序列确定该短周期的幅值统计参数，并根据幅值统计参数确定该短周期的局放量稳定性指标；当短周期的局放量稳定性指标满足预设要求时，将该短周期确定为目标短周期；对采样周期内各个目标短周期的幅值统计参数进行分析，以确定定子绕组的绝缘状态。本发明提升了局部放电测试结果的稳定性。
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公开(公告)号：CN118464861A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410834358.8
申请日：2024-06-26
Applicant: 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电晕监测用螺旋式荧光传感器，属于电晕放电在线监测技术领域，包括底板，其特征在于：还包括荧光光纤、光纤连接器、传输光纤、光电转换模块和数据采集处理模块，所述荧光光纤呈螺旋式排列固定在底板上，荧光光纤与光纤连接器连接，所述光电转换模块通过传输光纤与光纤连接器连接，数据采集处理模块与光电转换模块连接。本发明通过采用荧光光纤螺旋式排列，增大了传感器光纤感光面积，提升了电晕测量范围，提高了传感器灵敏度和测量精度。
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公开(公告)号：CN118444110A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410834377.0
申请日：2024-06-26
Applicant: 东方电气集团东方电机有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种电机槽口局部放电评价方法，属于发电机在线监测技术领域，其特征在于，包括以下步骤：a、将多个EFPI超声传感器沿发电机定子线棒槽口的周向布置；b、EFPI超声传感器接收到发电机定子线棒的局部放电信号后，经环形器单向传输高频信号能量至调解模块转换为电信号，采集模块将电信号数据传输至工控机后完成局部放电信号监测，通过显示器显示局部放电测量结果；c、完成横向评估；d、完成纵向评估，并结合横向评估结果得到干扰信号或报警信号。本发明通过在电机槽口进行多点准分布式布置EFPI超声传感器，结合横向评估和纵向评估，能够对定子线棒槽口局部放电异常干扰信号进行排查，对放电程度进行精确评价。
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公开(公告)号：CN119716425A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411906449.4
申请日：2024-12-23
Applicant: 河南新华五岳抽水蓄能发电有限公司 , 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 本申请公开了一种碳刷打火监测方法、装置、系统及存储介质。本申请通过引入碳刷打火监测系统中背景光的基础光强，将环境光考虑至碳刷打火监测方法中。首先对基础光强与设定强度值进行对比，然后基于脉冲参数值与设定参数值的对比结果，确定当前时刻的碳刷打火状态。如此，将光照强度作为碳刷打火监测的参数之一，提高了碳刷打火监测的准确性。
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公开(公告)号：CN119689189A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411928654.0
申请日：2024-12-25
Applicant: 国家能源集团科学技术研究院有限公司 , 国家能源集团海控新能源有限公司 , 四川大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
Inventor： 杨胜 , 何加平 , 杨东 , 易瑞吉 , 宋坤隆 , 熊荣 , 郭德明 , 刘云平 , 黄泽 , 王文奇 , 高峰 , 王乐宁 , 刘鹤 , 卢远远 , 周洪宇 , 邱华 , 李晓飞 , 李剑君 , 邱巍 , 张治忠 , 卿启维 , 李运诚 , 冯志华 , 侯坤 , 胡宇峰 , 张昕 , 常强 , 许月阳 , 庄柯 , 范国朝
Abstract: 本申请提供一种水轮发电机超高频局放故障在线智能诊断方法及装置，属于局放监测技术领域。所述方法包括：获取当前监测周期内耦合装置采集到的监测信号；若满足干扰信号库启用条件，则将离散化所述监测信号后得到的幅值序列输入预先构建的机器学习模型，生成水轮发电机是否工作正常的诊断结果，并在诊断出水轮发电机工作状态异常且利用已构建的干扰信号库确定所述监测信号不为干扰信号时，跳转至下一步，否则累积干扰信号库中的干扰信号类型，以及跳转至下一步；若当前监测周期采集到的监测信号的幅值大于幅值阈值，且对应监测信号的幅值大于所述幅值阈值的监测周期数量连续累计达到周期累加阈值，跳转至下一步；识别局放事件。
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