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公开(公告)号：CN114336439B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111491793.8
申请日：2021-12-08
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了新能源技术领域的一种新能源功率预测装置，包括，安装箱；承载组件，所述预测设备顶面对称设有连接板，所述连接板端部固定连接承载板，所述承载板上呈线性均匀排列有连接结构；随动保护组件，所述随动保护组件设于承载板一侧；本发明在预测设备拉出时，带动双齿条结构于导向轨上移动，拉动上连杆向上摆动，带动托线线同步向上摆，将动弧板推送转动脱离定弧板，解除对数据线的卡位，托线板向上转动将数据线向上拉动，抵消数据线移动时对连接端产生的拉扯力，避免造成预测设备连接口出现损坏的问题，且降低了预测设备拉出时数据线受到的拉扯力，避免了数据线脱落的问题，提高了预测设备连接端的稳定性。
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公开(公告)号：CN112016473B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010894524.5
申请日：2020-08-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习和注意力机制的配电网高阻接地故障诊断方法，包括：1、将故障相电压时间序列数据集合分类成有标记样本集合和无标记样本集合；2、根据计算无标记样本和有标记样本集合的相似度更新两类样本集；3、利用有标记样本集合训练1NN分类器，并利用1NN分类器对无标记样本集合进行预测标注；4、构建基于注意力机制的LSTM‑CNN神经网络；5、利用注意力机制网络融合LSTM和CNN的特征向量；6、通过梯度下降反向传播算法更新LSTM‑CNN的神经网络参数。本发明使得故障检测模型具有时间、空间的特征表达能力，从而能提高配电网高阻接地的故障检测率。
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公开(公告)号：CN113159361A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011398686.6
申请日：2020-12-03
Applicant: 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明的一种基于VDM和Stacking模型融合的短期负荷预测方法及系统，采集负荷序列数据，并输入到事先训练好的预测模型，进行负荷预测并输出预测结果；其中，预测模型的训练步骤如下：采用VMD算法将获取到的原始负荷序列分解为不同的固有模态分量IMF；计算每个IMF负荷分量序列的ApEn值；把每一个ApEn值作为一个随机分量，基于Stacking的思想，XGBoost和长短期记忆神经网络来构建模态分量IMF的预测模型；通过将上述预测模型对各模态分量IMF的预测结果叠加得到最终预测结果，再进行加权融合。相比传统方法的结果，本发明方法的结果表明基于多模型融合的Stacking集成学习方法在电力负荷预测中有良好的应用效果。
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公开(公告)号：CN111291691A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010096393.6
申请日：2020-02-17
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的变电站二次设备仪表盘读数检测方法，包括：1、基于YOLOv3算法对仪表盘图像进行定位分类训练；2、利用训练好的YOLOv3模型，对所获取的实时图像进行仪表盘定位分类并进行裁剪保存；3、若分类结果为变压器温度表，使用hough变换获取温度表图像基准水平线和指针线，否则，使用OPENCV OCR和hough变换获取电流表和电压表图像类别标签、数字量程和指针线；4、计算仪表盘读数，并在边缘侧保存读数数据；5、巡检机器人完成一次周期巡检后，将所有仪表盘读数通过无线网络上传至云端服务器。本发明能提高变电站无人抄表的数据检测率，从而满足变电站设备故障诊断的实际需求。
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公开(公告)号：CN110174542A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910265975.X
申请日：2019-04-03
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 赵龙 , 胡世骏 , 高博 , 郑国强 , 徐斌 , 汪玉 , 王鑫 , 仇茹嘉 , 杨海涛 , 谢毓广 , 丁津津 , 计长安 , 潘丽珠 , 毛荀 , 程石 , 陈凡 , 李圆智 , 李远松 , 王小明 , 何开元
IPC: G01R15/18
Abstract: 本发明提供一种基于量子精密测量的高电压电流互感器，属于电流的精密测量技术领域。高电压电流互感器包括：多个量子传感器，用于测量被测载流导体周围的磁场强度，量子传感器的数量为4的倍数，均布于以所述载流导体的中心轴为圆心、预定长度为半径的虚拟圆周上；绝缘腔，设置于所述载流导体和所述量子传感器之间，填充有用于避免电容效应的绝缘气体；量子检测系统，分别通过输入线、输出线与每个所述量子传感器连接，用于通过所述量子传感器获取所述载流导体周围的磁场强度，并根据所述磁场强度计算所述载流导体的电流；套管绝缘层，用于支撑和保护所述输入线、所述输出线，所述套管绝缘层和所述输入线、所述输出线之间设置有所述绝缘腔。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114724890B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202210266714.1
申请日：2022-03-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提供一种基于压力传感器的电子式气体继电器，涉及基于压力传感器的电子式气体继电器领域。该一种基于压力传感器的电子式气体继电器，包括底座，所述底座上表面的中心处固定连接有光耦合器，所述底座上表面的四周设置有保护壳，所述底座上表面的左右两侧均开设有卡槽，两个所述卡槽内壁下侧的前后两侧均设置有卡接机构，所述保护壳下表面的左右两侧均固定连接有与卡槽相匹配的卡板。使得本设备能外壳进行轻松拆卸，避免设备卡接或螺丝固定在进行拆开时很浪费时间的问题，降低操作工人的工作强度，避免设备处于的位置不便于进行拆除，增大设备的操作难度的问题，增大设备的维修或检修的效率。
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公开(公告)号：CN107807342B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201711044458.7
申请日：2017-10-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明实施方式提供一种用于电流互感器的绝缘缺陷检测装置及方法，绝缘缺陷检测装置包括：量子传感器，设置在电流互感器附近；激光发生器，用于向量子传感器发射激光以激发量子传感器；微波收发器，用于向量子传感器发射微波信号并接收量子传感器反馈的微波信号；电子自旋共振谱仪，用于启动激光发生器和微波收发器并根据反馈的微波信号得到电流互感器的电场和/或磁场强度在空间上的分布特征；处理器，用于根据检测出的电场和/或磁场强度的分布特征判断电流互感器是否存在缺陷以及在判断出电流互感器存在缺陷的情况下确定该缺陷的缺陷类型。该绝缘缺陷检测装置能够对电流互感器的电场、磁场分布特征进行检测并判断出该电流互感器的缺陷类型。
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公开(公告)号：CN114864227A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210354655.3
申请日：2022-04-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种实现变压器瓦斯信号监测的气体继电器及其使用方法，属于瓦斯气体监测领域。一种实现变压器瓦斯信号监测的气体继电器，包括抽风机、第一筒体和第二筒体，挡板的左侧设有气体传感器；所述箱体内还设有传动组件，所述第一筒体上滑动连接有支撑板，所述立板上转动连接有输出轴，所述输出轴上设有与传动组件相配合的第二带轮，所述输出轴上还设有敲打组件，所述固定块的底部设有与敲打组件相配合的敲打块；本发明中，当变压器内产生瓦斯气体时，会通过敲打块发出声响，提醒人们维修，完成监测操作，同时可对瓦斯气体收集，便于后续利用，且当瓦斯气体较多时，还可以将其排出箱体，避免产生危害。
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公开(公告)号：CN111337781B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010244095.7
申请日：2020-03-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 高博 , 张峰 , 丁津津 , 郑国强 , 李远松 , 孙辉 , 汪勋婷 , 谢民 , 王同文 , 叶远波 , 俞斌 , 邵庆祝 , 于洋 , 张骏 , 何开元 , 陈洪波 , 王丽君 , 李圆智 , 陈凡 , 谢毓广 , 汤汉松 , 肖华锋
Abstract: 本发明的一种采样异常控制解耦的直流保护现场测试系统及方法，可解决现有的方法不能在采样异常发生时将保护与控制解耦，进而没办法验证特高压直流保护的动作行为的技术问题。包括数据生成及测试结果分析模块、交流侧电压电流及开关量输出模块、控制与保护信息交互模块、直流电流电压输出模块以及采样异常仿真模块，控制数据仿真模块、保护动作行为接收模块及直流保护动作行为分析模块。本发明的采样异常控制解耦的直流保护现场测试方法，是针对直流换流站中的特高压直流保护对于采样异常的处理能力，以验证采样值异常时特高压直流保护动作行为的正确性。该方法主要应用于特高压直流换流站投运前的现场测试，为直流输电安全稳定运行提供安全保障。
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公开(公告)号：CN111182564B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201911373199.1
申请日：2019-12-26
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的无线链路质量预测方法，所述预测方法的步骤包括：无线通信设备采集并保存无线链路质量信噪比信号序列作为通信链路质量原始信号序列，采用均值滤波的方法将通信链路质量原始信号序列分解为平稳序列和噪声序列，噪声序列计算噪声标准差，并分别对两部分设计LSTM神经网络模型进行训练和预测应用，最终计算出所需通信链路的置信区间。通过将预测的下界与智能电网通信可靠性最低要求作对比，判断是否满足通信可靠性最低标准。本发明可以广泛应用于无线传感器网络领域，有效地预测链路质量，提高了链路传输的稳定性和可靠性。
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