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公开(公告)号：CN110866331A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911033539.6
申请日：2019-10-28
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 一种电力变压器家族质量缺陷的评估方法，所述方法包括以下步骤：a.搜集变压器事务数据；b.采用Apriori算法生成频繁项目；c.得到候选K项集C(K)各项的支持度sup；d.得到频繁K项集L(K)；e.若频繁K项集L(K)为空，则执行第f步，否则返回到第c步；f.若扫描完所有块，则执行第i步，否则返回到第c步；i.将频繁项集合并；j.产生一条强关联规则；k.汇总所有强关联规则。本发明通过引入适应度函数对关联规则算法进行优化，解决了传统关联规则的置信度很高但是支持度却很低的问题；通过分块放置数组的方式提高关联规则算法的时间效率；同现有方法相比，本发明能够更加准确、高效地挖掘电力变压器家族质量缺陷信息。
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公开(公告)号：CN107218180A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710585800.8
申请日：2017-07-18
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于振动加速度测量的风力发电机组传动系统故障报警方法。该方法首先对风力发电机组传动系统重要部位的振动加速度信号进行采集，然后构造基于加速度信号的复合指标M。该方法的复合指标M通过振动加速度信号的有效值与峭度指标合成得到，将所得到的复合指标M与预先设定的报警阀值MThreshold相比较，最后通过比较结果判定风力发电机组传动系统的运行状况及故障等级。对多组风力发电机组实测振动加速度数据的分析表明，本发明方法对提高风力发电机组故障报警的灵敏度和准确率有显著促进作用。
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公开(公告)号：CN119224452A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411169144.X
申请日：2024-08-23
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种高海拔高压交流输电线路无线电干扰计算方法及系统，方法包括：基于输电线路的导线参数，计算导线表面最大场强；基于导线参数、所述导线表面最大场强以及海拔修正因子，计算不同海拔高度大雨条件下无线电干扰激发函数；基于不同气象条件的气象修正因子对所述无线电干扰激发函数进行修正，确定不同气象条件的无线电干扰激发函数；基于不同气象条件的无线电干扰激发函数，通过模变换，确定各相导线的无线电干扰电流；基于无线干扰电流获取生成的场，确定不同气象条件的高海拔高压交流输电线路无线电干扰。
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公开(公告)号：CN115893122A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211383359.2
申请日：2022-11-07
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种光纤温度传感器，所述连接电线外端安装有收线机构，所述收线机构包括检测头、支撑板、空心筒、弹性绳、限制板、定位杆、定位孔、限位板、导向孔、嵌入板、螺杆、挤压板、磁块、空心块和辅助辊，所述连接电线一端安装有检测头，本发明设置有收线机构，通过空心筒和定位杆的限制，方便连接电线收卷在空心筒外端，配合定位孔和导向孔，方便将限位板套接在定位杆外端，配合弹性绳和限制板，以此将限位板固定在支撑板一侧，并通过螺杆和挤压板，便于对收卷后连接电线的位置进行挤压，配合辅助辊，方便将支撑板移动到连接电线外端任意一处进行收线工作，以此使得连接电线收卷始终保持张紧合适的状态。
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公开(公告)号：CN112685928A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011517182.1
申请日：2020-12-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学(保定) , 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了一种基于三相电抗器声源模型的噪声预测方法及系统，属于电力系统设备噪声控制与预测技术领域。本发明方法，包括：对测点处的噪声声强或声压进行测量，获取每个测点处的声强值或声压值；根据声强值或声压值，确定线声源的声功率；搭建三相电抗器声源模型的井型立体线等效模型，搭建防火墙有限元模型，搭建边界元模型；对声压数据和声压级三维立体数据绘制二维多切面云图，根据二维多切面云图，预测线声源的近、远场噪声的分布情况。本发明对声源模型的精准化建立及声传播预测提供了新的理论依据与方法指导，利用本发明，可以用建立三相电抗器精准的声源模型，从而为声传播预测与新建变电站方案设计提供准确的仿真数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111854929A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010518666.1
申请日：2020-06-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种评定特高压主设备声功率级不确定度的方法及系统，属于噪声测量及声功率级计算技术领域。本发明方法，包括：对目标特高压变电站的主设备以预设的测量标准，进行声功率级的噪声测试，获取测试数据；根据测试数据确定不确定因素，并确定不确定因素的声功率级的不确定度传播律；根据不确定传播律，确定不确定因素的标准不确定度；根据不确定因素的标准不确定度，确定特高压主设备声功率级的不确定度。本发明不仅为新建或在运变电站的噪声预测及治理提供了信息准确输入的依据，也为声压法测量特高压主设备声功率级的不确定度规范化评定提供参考。
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公开(公告)号：CN111830999A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010519451.1
申请日：2020-06-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学(保定) , 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 倪园 , 郭兆枫 , 乔钏熙 , 周兵 , 王延召 , 胡静竹 , 张建功 , 陈传敏 , 干喆渊 , 张业茂 , 谢辉春 , 刘震寰 , 赵军 , 路遥 , 李妮 , 刘兴发 , 万皓 , 刘健犇
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机测量特高压主设备噪声源特性的系统及方法，属于环境监测技术领域。本发明系统，包括：运动控制单元，以预设的无人机飞行轨迹，根据控制信号，控制无人机环绕被测的特高压主设备飞行或悬停；测量单元，采集无人机飞行或悬停时，无人机及特高压主设备的测量数据，并将测量数据传输至数据处理单元；数据处理单元，对测量数据进行打包，打包后以预设文件形式进行存储；主处理单元，调用数据处理单元存储的预设文件，根据预设文件确定特高压主设备噪声源特性。本发明应用于变电站中对特高压主设备噪声源进行测量，避免了因时差造成的误差，具有机动灵活、和测量精确度较高的优点。
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公开(公告)号：CN110866604A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911032677.2
申请日：2019-10-28
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种电力变压器状态监测数据的清洗方法，所述方法针对油浸式电力变压器油中气体的监测数据建立堆栈降噪自编码器，并在逐个训练堆栈降噪自编码器中的每一个自编码器之后，再进行堆叠和微调处理，得到最终的堆栈降噪自编码器数据清洗模型，最后将油浸式电力变压器油中气体的监测数据输入到堆栈降噪自编码器数据清洗模型进行处理，达到对原始数据进行降噪的目的。本发明以堆栈降噪自编码器为理论基础建立数据清理模型，同传统基于统计方法的数据清洗方式相比，该方法从数据本质特征出发，摆脱了数据指标化评判标准的束缚，能够较好地消除数据噪声，为设备状态评估和设备寿命预测等工作提供可靠的监测数据。
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公开(公告)号：CN110378424A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910664061.0
申请日：2019-07-23
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的变压器套管故障红外图像识别方法，包括以下步骤：A、构建卷积神经网络模型；卷积神经网络模型包括输入层和输出层，输入层和输出层之间设置若干个卷积层和采样层，卷积层和采样层交替设置，在输出层与最后一个采样层之间设置有全连接层；B、对卷积神经网络模型进行训练；循环迭代进行激励传播和权值更新，直到目标函数收敛到预设的范围为止；C、使用步骤B训练后的卷积神经网络模型对变压器套管故障红外图像进行识别。本发明能够改进现有技术的不足，图像识别率高。
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公开(公告)号：CN119128439A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411272422.4
申请日：2024-09-11
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06F18/20 , G06F18/2433 , G01J5/48 , G01J5/00
Abstract: 本申请提供一种变压器监测方法及装置，属于变压器技术领域。该方法包括：根据与变压器温度具有关联关系的第一预设时间段内的设备数据，确定第一预设时间段内的温度数据，在此基础上，结合变压器的历史温度数据，预测第一预设时间段内之后下一时间段的预测温度数据，最后基于预测温度数据对变压器进行异常温升监测，该方法充分考虑了变压器的历史温度数据，提高了温度预测的精准度，进而，提高了基于该预测温度数据进行的变压器异常温升监测的准确性和有效性，而且无需专业人员进行操作和分析，节省人力和成本，减少由于相关人员操作分析失误导致的误判情况。
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