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公开(公告)号：CN119849690A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411925382.9
申请日：2024-12-25
Applicant: 国家能源集团新疆吉林台水电开发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种水轮机组调速器内部漏油检测方法及系统，方法包括：S1、获取水轮机组调速器油压装置历史漏油的状态数据，建立油压装置漏油的风险评估数据；S2、对油压装置漏油的风险评估数据进行预处理，得到漏油风险评估数据集；S3、根据漏油风险评估数据集构建漏油综合预测模型；S4、通过漏油综合预测模型对目标水轮机组调速器的漏油量进行检测，通过采集水轮机组调速器油压装置历史漏油的状态数据，构建漏油综合预测模型，通过搜寻BP神经网络真实漏油量和预测输出结果的误差最小的权值和阈值，以提高预测目标水轮机组调速器的预测漏油量的准确率，该过程不需要工作人员进行现场检测，极大节省工作人员的时间和精力。
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公开(公告)号：CN118604535A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410622803.4
申请日：2024-05-20
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
IPC: G01R31/12 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种水轮发电机超高频局部放电监测方法、系统和存储介质，属于局部放电监测技术领域。所述方法包括：根据清洗阈值对局放脉冲序列进行清洗，得到有效脉冲序列；对有效脉冲序列内划分出的各个数据单元分别进行冗余数据滤除，得到第一目标脉冲序列，以进行短周期局放量监测；从有效脉冲序列中识别出为局部放电事件的子序列，在关联子序列的幅值统计特征后形成第二目标脉冲序列，并存储。上述方法结合了数据清洗、冗余数据滤除和局部放电事件识别，提升了局部放电监测的实时性，并记录了长周期局放量变化趋势，系统采用多缓冲区以及多处理器架构形式，进一步提升了局部放电监测实时性。
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公开(公告)号：CN118584263A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410622808.7
申请日：2024-05-20
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
Abstract: 本发明提供一种水轮发电机超高频局部放电多处理器协调监测装置及方法，涉及局部放电测量技术领域。所述装置包括协调控制处理器、数据清洗处理器、数据标记处理器和数据存储处理器，各个处理器各自执行局部放电监测中的数据处理和传输，协调控制处理器作为控制中心，对数据清洗处理器、数据标记处理器和数据存储处理器进行协调控制。所述装置通过多处理器提升了数据处理速度，实现了超高频局部放电监测的实时性，相比于对处理后的局部放电信号进行完整存储，并根据设定的触发机制，从存储结构中读取局部放电信号进行局部放电故障监测而言，所述装置只对局部放电事件进行存储、将实时监测数据传输至上位机进行显示的方式使得实时性进一步提高。
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公开(公告)号：CN118425703A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410622806.8
申请日：2024-05-20
Applicant: 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 , 国家能源集团科学技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种水轮发电机超高频多峰特性局部放电信号识别方法及装置，属于局放测量技术领域。方法包括：获取局部放电信号，对局部放电信号进行离散化后得到多个采样脉冲，由采样脉冲组成局部放电脉冲；对局部放电脉冲进行求极值运算，得到极值脉冲序列；确定极值脉冲序列中极值脉冲的特征参数，特征参数表征其对应的极值脉冲同与之相邻的极值脉冲之间的时间间隔和/或极性变化；利用特征参数确定极值脉冲序列中的有效脉冲序列；从有效脉冲序列中辨识出符合多峰特性的目标脉冲序列，将目标脉冲序列作为目标局部放电脉冲，多峰特性为局部放电脉冲的脉宽特性和/或振荡特性。该方法实现了水轮发电机超高频局部放电测试时局部放电信号的准确识别。
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公开(公告)号：CN118444104A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410655368.5
申请日：2024-05-24
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
Abstract: 本发明提供一种水轮发电机定子绝缘故障定位方法、装置、设备及介质，属于发电机故障定位技术领域。该方法包括：通过监测发电机定子周围的多个点，获取局部放电值，并在任一点放电值超过阈值时，按时间排序并确定故障区间。随后，槽放电检测机器人获取自身和初始放电槽的位置及图像信息，规划路径至故障区间，并调整姿态以采集初始放电槽的局部放电值。若放电值未超阈值，系统将按绝缘故障区间内多个放电槽的检测顺序确定下一个放电槽作为初始放电槽，并重复检测过程，直至故障区间内所有放电槽被检测。本发明能够提高发电机定子绝缘故障检测的效率、安全性和精准性，能够对发电机定子进行实时绝缘故障检测，能够对定子绕组进行全面覆盖检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115730758A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211486144.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 国家能源集团新疆吉林台水电开发有限公司 , 武汉博晟安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种水电站安全风险监管方法及系统，其中，方法包括：获取目标水电站人员信息，确定人员数据库；基于人员佩戴的定位装置，根据定位技术，确定人员位置信息；其中，定位装置与人员信息映射绑定；基于目标水电站地图，根据人员数据库和人员位置信息，生成目标水电站人员分布图。能够有效提高对水电站全站作业人员的安全监管效率，降低安全事故发生概率，保障水电站的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN118348369A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410622801.5
申请日：2024-05-20
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
Abstract: 本发明提供一种水轮发电机局部放电信号识别方法及装置，属于大型水轮发电机高频局放测试技术领域。所述方法包括：获取水轮发电机的局部放电信号；对所述局部放电信号进行快速傅里叶变换到频域，获得局部放电信号频谱；对所述局部放电信号频谱进行消除强窄带干扰处理，获得消除强窄带干扰的局部放电信号频谱；对所述消除强窄带干扰的局部放电信号频谱进行消除高斯白噪声处理，获得消除高斯白噪声的局部放电信号频谱；对所述消除高斯白噪声的局部放电信号频谱进行滑动窗方差运算，获得目标局部放电信号。所述方法实现了对水轮发电机局部放电信号的有效识别。
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公开(公告)号：CN116641830A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310529192.4
申请日：2023-05-11
Applicant: 国家能源集团新疆吉林台水电开发有限公司
Abstract: 本发明涉及渗漏油故障检测技术领域，具体公开了一种水轮机组调速器压油系统渗漏油故障在线诊断方法，包括在压油系统持续运行的状态下，控制压油系统的补油补气装置将压油系统从额定压力调整到最大压力，获取气体压力变化过程中压油系统多个单向阀阀芯的行程变化数据；对行程变化数据进行分析，获取弹簧性能评价系数；通过对磨损趋势评价系数和弹簧性能评价系数综合分析，判断压油系统的内泄漏状态，本发明通过通过磨损趋势评价系数以及弹簧性能评价系数对压油系统的内泄漏状态进行综合评估，可以对内泄漏风险进行判断，在判断过程中的磨损趋势评价系数和弹簧性能评价系数还能独立的对其所对应的部分的运行状态进行反应。
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公开(公告)号：CN116432928A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211330391.4
申请日：2022-10-27
Applicant: 国家能源集团新疆能源有限责任公司 , 国家能源集团新疆吉林台水电开发有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种水电站风险控制策略的确定方法及其装置、处理器。其中，该方法包括：基于预设风险划分规则，将目标水电站划分为多个风险单元，并获取多个风险单元的风险数据，其中，风险数据包括：设备风险数据、管理风险数据、区域风险数据和作业风险数据，预设风险划分规则为基于目标水电站的预定数量的维度对风险进行划分的预设规则；对风险数据进行风险计算处理，确定风险等级，其中，风险等级包括：静态风险等级、动态风险等级；基于风险等级生成目标水电站的三维安全风险分布图；基于三维安全风险分布图以及预设风险管控规则，确定风险控制措施。本发明解决了针对相关技术中对于水电站的风险评估不够全面的技术问题。
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公开(公告)号：CN117218110A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311359695.8
申请日：2023-10-20
Applicant: 国家能源集团新疆吉林台水电开发有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的水电站红外热像故障预测方法，利用改进的Transformer模型对水电站的红外热像数据进行建模，通过学习数据的时间依赖性和序列关系，预测水电站未来的故障状态。本方法首先采集水电站变压器、发电机和调速器的相关数据作为训练集，再对数据进行预处理，包括缺失值填充和异常值处理，采用滑动窗口技术将数据序列化。然后改进Transformer训练模型，采用适当的损失函数和优化算法对模型参数进行调优。最后，将获取的实时数据输入到训练好的Transformer模型中，从而预测水电站故障情况。
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