电力行业中振动声学检测用激振头

    公开(公告)号:CN111766031B

    公开(公告)日:2022-01-25

    申请号:CN202010650411.0

    申请日:2020-07-08

    Abstract: 本发明提供一种电力行业中振动声学检测用激振头,通过两个可转动及卡接的半卡环,环绕设置在支柱绝缘子的法兰外壁,避免因激振头的布置影响支柱绝缘子的振动幅度;半卡环通过滑轨及滑块配合,可以滑动连接有多个连接块,其可各自沿半卡环的内侧环形滑动;每个连接块中,设有存放槽来放置待发射的发射球;通过触发机构使发射球弹出存放槽,与法兰外壁碰撞,进而使支柱绝缘子振动;连接块设有收纳槽,来接收经法兰外壁反弹的发射球。每个发射球对支柱绝缘子的碰撞是单次的,避免二次或多次碰撞对支柱绝缘子振动产生的影响;半卡环内同时设置多个连接块,分别弹出发射球可以实现对支柱绝缘子的多点碰撞,增加激振头的使用范围。

    一种电力设备AR动态模型系统及其工作方法

    公开(公告)号:CN107610238B

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN201710818495.2

    申请日:2017-09-12

    Abstract: 本发明公开了一种电力设备AR动态模型系统及其工作方法,电力设备AR动态模型系统包括AR设备以及若干AR电子标签;AR电子标签上绘制有识别图案;AR设备包括图像采集识别模块、场景构建模块以及显示模块;图像采集识别模块用于采集所述AR电子标签的图像,并根据AR电子标签上的所述识别图案识别AR电子标签的类型;场景构建模块用于根据AR电子标签的类型从资料管理服务器中获取相应的电力设备模型信息,并将电力设备模型信息与图像采集识别模块采集的图像数据进行融合,生成AR图像;显示模块用于显示所述AR图像。本发明的优点是,利用AR技术建立的虚拟培训系统,可以降低危险,节省资金。

    基于GRU-CNN的综合能源网络安全攻击检测方法

    公开(公告)号:CN112333194A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011239713.5

    申请日:2020-11-09

    Abstract: 本发明提供一种基于GRU‑CNN的综合能源网络安全攻击检测方法,包含步骤:S1、按时序采集网络节点的第一至第d类工作数据,建立第一工作数据集;S2、根据GRU‑CNN网络的门控循环单元的时间步长,基于所述第一工作数据集生成训练数据集和测试数据集,为所述训练数据集设置对应的标签;S3、通过所述训练数据集训练GRU‑CNN网络,其中训练数据集作为门循环控制单元的输入,通过门循环控制单元提取训练数据集的序列特征,并将该序列特征输入GRU‑CNN网络的卷积神经网络,通过卷积神经网络根据序列特征提取对应的多维度特征,并建立多维度特征到攻击类型的映射;S4、将测试数据集输入训练好的GRU‑CNN网络,得到综合能源网络的安全攻击类型的分类结果。

    一种基于AR的电网大数据智能巡检系统及其智能巡检方法

    公开(公告)号:CN107610269A

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201710817477.2

    申请日:2017-09-12

    Abstract: 一种基于AR的电网大数据智能巡检系统及其智能巡检方法,在电力设备表面设置多个电力设备电子标签,电力设备电子标签上设置有设备识别图案,资料服务器存储电力设备的辅助资料以及巡检过程中生成的辅助信息图像,巡检人员佩戴AR眼镜,其通过无线网络连接资料服务器,该AR眼镜用于获取AR眼镜前方的图像数据和立体模型数据,并从资料服务器中获取电力设备的辅助资料,根据图像数据、立体模型数据和电力设备的辅助资料生成辅助信息图像并投影给巡检人员,实时指引巡检人员快速规范地完成巡检工作。本发明能够有效地提高巡检的效率,避免了巡检人员的缺口。

    基于大数据关联挖掘的油浸式变压器故障推演可视化系统

    公开(公告)号:CN110222452A

    公开(公告)日:2019-09-10

    申请号:CN201910516004.8

    申请日:2019-06-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据关联挖掘的油浸式变压器故障推演可视化系统,通过大数据分析挖掘技术对电力变压器工况的典型状态量故障类型与故障征兆进行故障隐患-故障征兆的双向推演和关联规则挖掘检索,建立高效智能的电力变压器故障诊断模型与案例数据检索管理系统,利用虚拟现实技术实现基于大数据关联挖掘的油浸式变压器故障推演可视化系统,为可能为作业人员综合利用历史运检信息进行现场快速故障/隐患关联推演,辅助运检作业人员进行电力变压器运行状态的快速可靠分析决策,最终提高电力变压器状态检修的智能化和可靠性水平。

    一种基于贝叶斯网络的大面积停电事件智能推演方法

    公开(公告)号:CN110148937A

    公开(公告)日:2019-08-20

    申请号:CN201910445727.3

    申请日:2019-05-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯网络的大面积停电事件智能推演方法,通过典型大面积停电案例总结出电力安全突发事件的一般演化过程。围绕情景状态、处理方法和处理目标三个要素分析大面积停电事件演化的多条路径,选取关键情景,构建事件发展的情景网络。结合历史案例和专家意见计算网络节点间跳转的条件概率。以仿真方式搭建出大面积停电事件的贝叶斯网络并实现了多路径多结果推演。本发明有效解决了典型电力安全事件情景推演的不确定性和多路径问题,可以直观体现应急措施的效果,有利于应急人员及时调整处置措施,不断提高应急水平。对分析突发事件演化机制具有重要意义。

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