一种电网线路故障识别模型训练方法

    公开(公告)号:CN113554010A

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN202111103885.4

    申请日:2021-09-22

    Abstract: 本发明公开了一种电网线路故障识别模型训练方法,包括以下步骤:步骤S1、采集目标线路的电气参量,并将所述目标线路的电气参量转化为目标线路的故障识别图;步骤S2、基于所述故障识别图对深度神经网络进行图像识别训练获得线路故障识别模型;步骤S3、利用特征相似度分析更新故障识别图实现对线路故障识别模型的更新。本发明将电气参量进行同属性聚类成簇,并进行簇内融合将离散的电气参量量化成与图形R像素值、G像素值、B像素值一致的三个识别参量,利用三个识别参量构建成与深度神经网络擅长处理领域一致的故障识别图,能够提高深度神经网络基于电气参量对电力系统故障的识别匹配度,提高故障识别精度。

    基于时分复用的偏振态光纤振动传感系统

    公开(公告)号:CN108548600B

    公开(公告)日:2020-02-04

    申请号:CN201810200573.7

    申请日:2018-03-12

    Abstract: 本发明涉及光纤传感系统,更具体地,涉及基于时分复用的偏振态光纤振动传感系统,包括有第一脉冲发生器,第一脉冲发生器输出端与第一光源、反相器和第一数据采集模块连接;反相器连接有第二脉冲发生器,第二脉冲发生器连接有第二光源,第一光源和第二光源通过光耦合器与光环行器的第一端口连接,光环行器连接有传感光纤,光环行器将散射光通过第三端口传输到光波分复用器;所述光波分复用器通过检偏器与光电探测器连接,光电探测器与第一数据采集模块连接。本发明具有更高的振动传感灵敏度,同时具有较高的系统稳定性。

    一种引出线装置
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114825214B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202210560983.9

    申请日:2022-05-23

    Abstract: 本发明属于变压器技术领域,公开了一种引出线装置。该引出线装置包括第一引线组件和第二引线组件,第一引线组件包括安装板和多个隔板,第二引出线包括连接件、支架和输送辊,连接件与安装板固定连接,多个隔板沿第一方向平行设置于安装板,隔板与隔板之间形成通道,用于分隔引出线;支架连接于连接件,且多个输送辊转动设置于支架,输送辊用于支撑和分隔第一引线组件分隔后的引出线。多根引出线经过引出线装置后,能够避免引出线之间的摩擦和磨损,且能够使得引出线具有不同的高度,提高引出线的安装效率。

    一种餐厨废弃油脂基绝缘油降粘工艺

    公开(公告)号:CN113652277B

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202110749689.8

    申请日:2021-07-02

    Abstract: 本发明提供一种餐厨废弃油脂基绝缘油降粘工艺,所述工艺包括以下步骤:(1)向餐厨废弃油脂基础油中加入降粘剂以及脱色剂,反应后过滤得到初步处理的降粘餐厨废弃油脂;(2)向步骤(1)得到的所述初步处理的降粘餐厨废弃油脂中加入碱液,反应后静置分层,去除下层水溶液得到碱炼油样;(3)对步骤(2)得到的碱炼油样进行至少两次水洗,得到水洗油样;(4)对步骤(3)得到的所述水洗油样进行脱水处理,得到降粘餐厨废弃油脂基础油。所述工艺可以有效降低餐厨废弃油脂的粘度,亦可产生一定的降凝效果,有效改善油品的低温性能,且工艺流程简单,稳定性好,完全满足工业化生产的技术需求。

    一种有载调容开关
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114883122A

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202210704149.2

    申请日:2022-06-21

    Abstract: 本发明属于有载调容设备技术领域,公开了一种有载调容开关,包括:绝缘筒,所述绝缘筒内转动设置有绝缘轴;驱动机构,所述驱动机构固定设置于绝缘筒上,用于驱动绝缘轴转动;触头系统,所述触头系统设置于绝缘筒内部,所述触头系统包括多个动触头,多个所述动触头固定设置在绝缘轴上;绝缘隔离机构,所述绝缘隔离机构包括多个绝缘罩,多个所述绝缘罩分别设置于相邻的两个所述动触头之间,所述绝缘罩固定套设于绝缘轴上,并随绝缘轴转动。本发明可以使脱落物依次穿过出料口和导料组件下移,并最终通过最下侧的导料组件移动至绝缘筒的外部,减少脱落物在绝缘筒内带来的安全隐患。

    一种电网线路故障识别模型训练方法

    公开(公告)号:CN113554010B

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202111103885.4

    申请日:2021-09-22

    Abstract: 本发明公开了一种电网线路故障识别模型训练方法,包括以下步骤:步骤S1、采集目标线路的电气参量,并将所述目标线路的电气参量转化为目标线路的故障识别图;步骤S2、基于所述故障识别图对深度神经网络进行图像识别训练获得线路故障识别模型;步骤S3、利用特征相似度分析更新故障识别图实现对线路故障识别模型的更新。本发明将电气参量进行同属性聚类成簇,并进行簇内融合将离散的电气参量量化成与图形R像素值、G像素值、B像素值一致的三个识别参量,利用三个识别参量构建成与深度神经网络擅长处理领域一致的故障识别图,能够提高深度神经网络基于电气参量对电力系统故障的识别匹配度,提高故障识别精度。

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