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公开(公告)号：CN116699324A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310039552.2
申请日：2023-01-12
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 沈阳工业大学 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于单光子探测的GIS放电追迹系统及方法。其中，方法包括：计算终端按照真实尺寸，对气体绝缘金属封闭开关设备进行几何建模，得到气体绝缘金属封闭开关设备的几何模型；成像物镜接收气体绝缘金属封闭开关设备尖端缺陷辐射光子，光子由导光‑传像光纤传输至光电倍增管；光电倍增管输出脉冲电压信号至采集终端，由采集终端将脉冲电压信号发送至计算终端；计算终端根据脉冲电压信号进行射线追迹；计算终端根据射线追迹结果，在几何模型的几何空间中绘制光子幅值分布图，形成光子轨迹与光场分布图。
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公开(公告)号：CN116449155A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310293838.3
申请日：2023-03-23
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于短时能量的特高频局放信号时差计算方法和装置，包括：采集GIS的特高频局放信号；获得所述特高频局放信号在各个时刻的短时能量值；根据短时能量值，构建短时能量的时域函数；通过所述时域函数，获得短时能量信号；将短时能量信号的电压波形转化为能量累积曲线，将特高频局放信号大于背景噪声在所述能量累积曲线上产生的拐点，确定为特高频局放信号发生的起始时刻；根据起始时刻，计算特高频局放信号起始点时间差；将多组通道的特高频局放信号的时间差数据组成的数据集，采用正态分布统计法，将峰值所处位置的横坐标值确定为特高频局放信号时差。解决特高频信号信噪比低的问题，提高特高频局放信号起始点计算准确度。
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公开(公告)号：CN116341700A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211466906.3
申请日：2022-11-22
Applicant: 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于故障概率的电力设备差异化预警方法及装置。其中，方法包括：获取待测电力设备的在线监测量；在线监测量按照不同运行条件区分的情况下，根据待测电力设备的电压等级，利用预先建立的电压等级下故障阈值的概率密度分布函数，计算待测电力设备的第一故障概率，并根据第一故障概率确定待测电力设备的预警等级；在线监测量不是按照不同运行条件区分的情况下，根据待测电力设备的环境温度以及该环境温度下对应的修正系数，通过修正的故障概率函数，计算待测电力设备的第二故障概率，并根据第二故障概率确定待测电力设备的预警等级。
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公开(公告)号：CN116106614A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211373694.4
申请日：2022-11-03
Applicant: 北京四方继保自动化股份有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
Abstract: 一种基于双磁芯互补原理的变压器过电压传感器，一次侧包括一次绕组，二次侧包括：高频磁芯，低频磁芯，二次绕组，补偿绕组；其中二次绕组包括高频侧第二绕组，高频低频耦合绕组；其中，高频磁芯是使用高频材料制备的磁环，低频磁芯是使用低频材料制备的磁环；在低频磁芯上绕制补偿绕组，在高频磁芯上绕制高频侧第二绕组，将高频磁芯和低频磁芯同轴向并列排布后，在高频磁芯和低频磁芯上共同绕制高频低频耦合绕组，通过高频侧第二绕组和高频低频耦合绕组构成二次绕组。本发明保持了互感器的穿心式结构，通过磁芯无源互补的方式拓展了穿心式传感器的等效频带，既兼顾了套管末屏过电压监测的可靠性和准确性，又从解决了不同频率信号的准确传变。
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公开(公告)号：CN115979963A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210470550.4
申请日：2022-04-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种用于高电压电气设备的在线气体检测装置和方法，其中，所述装置包括第一光源、第二光源、耦合器、第一环行器、第二环行器、第一声波传感器、第二声波传感器、光声池、第一光电探测器、第二光电探测器和信号处理模块，其通过在光声波两侧相对方向安装腔长不同的第一声波传感器和第二声波传感器，使第一声波传感器的工作点位于干涉曲线的斜率最大处，第二声波传感器的工作点位于干涉曲线的斜率最小处，使两路测量的光声信号是反相的，而振动信号是同相的，从而利用差分法实现了对外部振动干扰的扣除。相比于现有技术中单个麦克风结合强度解调法的方案，成本没有明显增加，但是采用差分方式大幅抑制了振动干扰的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112630644B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202011478454.1
申请日：2020-12-15
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明公开了一种基于光电信号对有载分接开关切换程序进行在线监测的方法及系统，方法包括：通过第一特高频传感器获取有载分接开关切换程序中产生的第一信号，通过第二特高频传感器获取第二信号，通过光传感器获取光信号，通过第三特高频传感器获取外部空间的干扰信号；对第一信号、第二信号、光信号及干扰信号的获取过程进行同步监测，当同时监测到获取第一信号、第二信号以及光信号中至少二个信号时，并且在该监测时刻没有监测到获取干扰信号时，确定监测的时刻为有载分接开关切换程序的有效切换时刻；当连续监测到的有效切换时刻达到预设数量时，将连续的预设数量的有效切换时刻作为有载分接开关切换程序的切换时序。
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公开(公告)号：CN115524585A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211151591.3
申请日：2022-09-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种盆式绝缘子表面金属颗粒群缺陷局部放电阶段评估方法。方法包括：在盆式绝缘子上设置金属颗粒群的缺陷模型，通过升压法进行局部放电试验，采集各个放电阶段的放电指纹特征向量，其中放电指纹特征向量包括局部放电相位宽度、最大幅值分布的均值、谱图相关系数、谱图修正的相关系数、灰度图正半周盒维数以及灰度图正半周信息维数；分别对各个放电阶段的放电指纹特征向量进行聚类分析，计算各个放电阶段的聚类中心；计算提取待诊断金属颗粒群缺陷盆式绝缘子的局部放电指纹特征向量到各个放电阶段的聚类中心的欧氏距离平方；选取欧氏距离平方中最小值对应的放电阶段作为待诊断金属颗粒群缺陷盆式绝缘子的放电阶段。
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公开(公告)号：CN110988519B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201911100685.6
申请日：2019-11-12
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种制作变压器绕组缩比模型的方法和系统。所述方法和系统通过设定变压器绕组缩比模型与实际变压器绕组的比例值，按照所述比例值缩小实际变压器绕组的各部件，并通过设置的比例值和实际变压器绕组绝缘液体的介电常数，计算缩比模型中填充的绝缘液体的介电常数，然后将具有所述介电常数的液体填充入油箱中。本发明所述的制作变压器绕组缩比模型的方法和系统制作所述绕组变形缩比模型简单，而且花费时间少，不仅节约了成本和时间，而且方便实验室内用小传感器测试绕组变形情况，为现场频响法测实际变压器提供前期准备，而且保证缩比模型的谐振频率与实际绕组保持一致，使变压器绕组缩比模型能够真实反映实际变压器绕组的故障。
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公开(公告)号：CN109342630B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201811409813.0
申请日：2018-11-23
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01N30/86
Abstract: 本发明公开了一种变压器油色谱在线监测异常数据诊断方法，包括以下步骤：先获取变压器油色谱监测的历史数据，并按照预设时间周期对历史数据按照气体类型进行属性划分；对每种类型气体所对应的历史数据进行预处理得到预处理样本；再得到预处理样本的一元频率分布序列与二元频率分布序列；然后建立异常数据诊断模型；再利用新的监测数据更新一元频率分布序列与二元频率分布序列；最后根据更新后的一元频率分布序列与二元频率分布序列判断出待测监测数据的一元频率和二元频率并代入异常数据诊断模型进行诊断。本发明利于提高诊断准确度，便于识别新型的异常模式。
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公开(公告)号：CN113570132A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110838338.4
申请日：2021-07-23
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种时空气象特征提取与深度学习的风电功率预测方法，首先基于广域时空气象数据和功率数据，研究新能源场站出力和天气过程的互相关特性，建立不同指标为依据的多层级子区域划分，然后基于多维度气象数据，构建高维度候选特征库，构建基于数据挖掘的复合气象特征，最后基于海量样本和优选的核心特征，构建基于高维深度特征映射和高维深度数据挖掘、面向多层级的深度学习模型库，选取最优模型进行集群功率预测。通过该方法预测，实现了对风电功率在时空复合数据下的预测，在时域数据和空间数据之间建立了有效的匹配关系，具有推广价值。
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