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公开(公告)号：CN117709010A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311633043.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院
Inventor： 邓华璞 , 罗浪 , 杨丰帆 , 张子熙 , 武晓蕊 , 赵泽予 , 李佳 , 况静 , 胡晶 , 马雯君 , 贺佳慧 , 童歆 , 张露 , 韩煦 , 侯成 , 吕嘉威 , 许志浩 , 康兵 , 丁贵立 , 王宗耀
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G16C20/70 , G06N3/084 , G06F119/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于OCSSA‑BP的变压器绝缘油溶解气体分析方法，构建变压器油中溶解气体成分以及含量数据组成的油中溶解气体监测数据集，油中溶解气体监测数据集作为BP神经网络输入量，变压器故障类型为输出量；通过麻雀优化算法优化BP神经网络的权重和阈值，返回最优权值和最优阈值；构建基于OCSSA‑BP的变压器绝缘油溶解气体分析模型，实现对于溶解气体成分及浓度的分析，从而得到变压器故障诊断结果。本发明采用融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)作为BP神经网络的优化算法，对BP神经网络的权值及阈值进行优化，高了分析效率及故障识别准确率。
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公开(公告)号：CN117708697A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311633019.5
申请日：2023-11-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院
Inventor： 邓华璞 , 罗浪 , 杨丰帆 , 张子熙 , 武晓蕊 , 赵泽予 , 李佳 , 况静 , 胡晶 , 马雯君 , 贺佳慧 , 童歆 , 张露 , 李旭东 , 袁军 , 侯成 , 吕嘉威 , 许志浩 , 康兵 , 丁贵立 , 王宗耀
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/213 , G06N3/084 , G06N3/047 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于电力设备监测技术领域，涉及一种基于PNN网络的变压器DGA故障诊断方法，选取变压器油中溶解气体成分及含量的监测数据组成DGA数据集，将DGA数据集进行最小‑最大值归一化处理，对PNN网络的平滑参数进行初始化，根据初始化参数搭建PNN网络，并将训练集输入PNN网络；将PNN网络的平滑参数作为寻优参数，并以PNN网络的故障诊断准确率作为适应度；采用改进的蛇优化算法的得到最优适应度及对应的平滑参数；基于最优平滑参数构建基于PNN网络的变压器DGA故障诊断模型，输入待诊断数据，获取变压器故障诊断结果。本发明通过改进的蛇优化算法优化PNN网络，提供了故障识别准确率。
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公开(公告)号：CN119720003A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411592750.2
申请日：2024-11-08
Applicant: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 南昌工程学院
Inventor： 罗浪 , 张子熙 , 时伟君 , 胡卡 , 马雯君 , 余皓 , 杨丰帆 , 卢典 , 邓华璞 , 李佳 , 胡晶 , 况静 , 贺衍 , 陈洲 , 敖研 , 万义明 , 王宗耀 , 许志浩
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于BGRU的干式变压器铁芯故障识别方法，包括如下步骤：采用神经网络对收集的声纹信号和红外图像样本数据进行特征提取，并计算出多模态融合特征；使用蜣螂优化算法对神经网络的动量因子进行寻优；采用多模态融合特征对寻优后的神经网络进行训练，训练完毕后得到干式变压器铁芯松动声纹识别模型；将待测声纹信号输入干式变压器铁芯松动声纹识别模型中，对干式变压器铁芯是否松动进行识别与判断；本发明通过蜣螂优化算法对神经网络的动量因子进行寻优，在不同的动量因子组合中找到更合适的值，从而提高模型的收敛速度，同时可以减小梯度下降中的波动，使训练曲线更加平滑。
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公开(公告)号：CN117786516A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410004896.4
申请日：2024-01-02
Applicant: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院
Inventor： 罗浪 , 邓华璞 , 杜军 , 杨丰帆 , 张子熙 , 武晓蕊 , 赵泽予 , 李佳 , 吴荻玮 , 高牧风 , 何琦 , 潘晓璐 , 贺佳慧 , 童歆 , 张露 , 王勇杰 , 汤伟 , 侯成 , 吕嘉威 , 许志浩 , 康兵 , 丁贵立 , 王宗耀
IPC: G06F18/2411 , G06F18/25 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于变压器故障诊断技术领域，涉及基于多源数据融合的油浸式变压器故障诊断方法，选取五种气体作为变压器油中溶解气体分析的指标，和绕组直流电阻不平衡系数、绕组吸收比、极化指数、铁芯接地电流及微水含量，构建多源信息融合指标；多源信息融合指标和对应的变压器故障类型组成数据集输入SVM网络进行训练；并通过采用斑马算法优化核函数参数和惩罚参数，建立的ZOA‑SVM变压器故障诊断模型，用于变压器故障诊断。本发明通过变压器的多源信息融合来分析各种状态信息量，并通过斑马优化算法优化SVM网络，提高了诊断准确率。
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公开(公告)号：CN117708696A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311632988.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院
Inventor： 罗浪 , 邓华璞 , 杜军 , 杨丰帆 , 张子熙 , 武晓蕊 , 赵泽予 , 李佳 , 吴荻玮 , 高牧风 , 何琦 , 潘晓璐 , 贺佳慧 , 童歆 , 张露 , 李旭东 , 袁军 , 侯成 , 吕嘉威 , 许志浩 , 康兵 , 丁贵立 , 王宗耀
IPC: G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/2431 , G06F18/213 , G06N7/01
Abstract: 本发明属于变压器故障诊断技术领域，涉及一种基于LGEO‑gcForest的油浸式变压器故障诊断方法，根据变压器的油中溶解气体数据样本，计算油中溶解气体的非编码比值，将非编码比值标准化，并划分训练集和测试集；将gcForest模型的多粒度扫描窗口大小和级联森林允许的最大级联数作为寻优参数，并以gcForest模型的故障诊断准确率作为适应度；使用金鹰优化算法对gcForest模型进行优化，返回最优参数；根据返回的最优参数构建LGEO‑gcForest故障诊断模型，用于获取变压器故障诊断结果。本发明通过优化gcForest模型的关键参数，可以提高变压器故障诊断的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115615137A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202210961015.9
申请日：2022-08-11
Applicant: 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 南昌工程学院
Inventor： 杨丰帆 , 罗浪 , 赵泽予 , 王伟 , 程绳 , 王骞 , 邓华璞 , 严雅琳 , 李佳 , 武晓蕊 , 郭琪 , 顾浩 , 韩飞 , 赵海涛 , 李旭东 , 韩煦 , 袁军 , 高牧风 , 洪叶 , 余皓 , 李培生
IPC: F25J1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于斯特林制冷机的SF6深冷回收装置，包括机箱、斯特林制冷机、真空罐、储气罐和进出气管路，机箱的内部设有斯特林制冷机，机箱的上部设有真空罐，真空罐的内部通过支撑限位结构安装有储气罐，斯特林制冷机的冷头伸入真空罐内，冷头通过导冷块与储气罐的底部连接，储气罐上设有进出气管，进出气管向上伸出真空罐连接有进出气管路。本发明合理利用斯特林深冷低压技术，并借助真空保温技术，与现有技术相比，制冷效率高、可防止储气罐与空气接触造成冷量流失，保证了制冷效果，可实现SF6气体的无污染、便携式回收，且该装置采用一体化结构，整体移动方便，具有更精确、更简便、更环保的技术效果。
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公开(公告)号：CN111116107A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911212684.0
申请日：2019-12-02
Applicant: 南昌工程学院
IPC: C04B28/00 , C04B111/72
Abstract: 本发明公开了一种用于古建筑修复的矿渣粉糯米灰浆及其制备方法，以重量份计，所述用于古建筑修复的矿渣粉糯米灰浆包含：糯米粉，18～42份；氢氧化钙粉末，210～336份；矿渣微粉，90～144份；粉煤灰，38～62份；砂子，338～542份；激发剂，7～20份；水，207～483份。根据本发明，其具有价格低廉、硬化速度快、早起强度高、收缩性小的优点。
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公开(公告)号：CN107352896A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710522655.9
申请日：2017-06-30
Applicant: 南昌工程学院
CPC classification number: Y02W30/92 , Y02W30/95 , C04B28/04 , C04B2201/50 , C04B2201/52 , C04B18/10 , C04B18/16 , C04B2103/302
Abstract: 本发明公开了一种煤渣粉再生骨料混凝土，其包括以下按质量比例混合的物质：0.32水、0.3～0.7水泥、0.3～0.7煤渣粉、1.3～1.35混凝土再生细骨料、2.1～2.2混凝土再生粗骨料和0.01～0.015减水剂。本发明还公开了上述煤渣粉再生骨料混凝土的制备方法，包括步骤：S1、将0.3份～0.7份水泥、0.3份～0.7份煤渣粉、1.3份～1.35份混凝土再生细骨料和2.1份～2.2份煤渣粉再生粗骨料混合，形成混合物；S2、将0.01份～0.015份减水剂溶于0.32份水中，获得减水剂溶液；S3、将减水剂溶液与混合物混合并搅拌，获得煤渣粉再生骨料混凝土。根据本发明的煤渣粉再生骨料混凝土有效再利用了废弃混凝土及煤渣等工业废产物，减少污染与浪费，降低混凝土制备成本。
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公开(公告)号：CN119474821A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411588964.2
申请日：2024-11-08
Applicant: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 南昌工程学院
Inventor： 张子熙 , 罗浪 , 卢典 , 况静 , 胡晶 , 杨丰帆 , 万军 , 冯威 , 顾浩 , 高牧风 , 何丁义 , 李佳 , 李璐 , 姚佶 , 赵海涛 , 李钟 , 万义明 , 王宗耀 , 许志浩
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力变压器故障识别方法，包括如下步骤：收集电力变压器各类故障的声纹样本数据，并扩充和叠加环境噪声；对叠加环境噪声后的数据进行特征提取，得到声纹信号特征，将声纹信号特征转化为特征矢量；使用改进捕鱼优化算法对CNN‑LSTM网络模型进行寻优，采用特征矢量对寻优后的模型进行训练，将训练好的模型用于电力变压器故障诊断；本发明通过采用改进捕鱼优化算法对CNN‑LSTM网络模型的学习率、批尺寸进行寻优，解决了超参数难以准确选取的问题，通过对特征量的诊断，能够实时准确的输出变电力变压器内部的情况。
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公开(公告)号：CN119397851A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411539219.9
申请日：2024-10-31
Applicant: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 南昌工程学院
Inventor： 张子熙 , 罗浪 , 邹沉 , 谢松 , 刘晓华 , 毕如玉 , 邓华璞 , 杨丰帆 , 姚佶 , 焦龄霄 , 张员宁 , 敖研 , 李佳 , 况静 , 武晓蕊 , 袁小翠 , 万义明 , 许志浩
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及变压器监测技术领域，公开了一种变压器绕组故障样本的生成方法、装置、设备及介质。该方法包括：建立变压器的三维仿真模型；获取三维仿真模型在电‑磁‑力‑声多物理场共同作用下的振动加速分布云图；从振动加速分布云图中选择振动幅值最大的区域作为振动集中区域；获取变压器振动集中区域的实测振动信号和仿真振动信号；以实测振动信号和仿真振动信号的相似度最大为目标，对三维仿真模型进行优化；通过在优化后的三维仿真模型上设置变压器高低压绕组之间的相对位移量，来模拟变压器绕组的不同故障状态，并生成不同故障状态下变压器的振动数据，作为变压器绕组的故障样本，以实现变压器绕组故障样本的扩充。
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