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公开(公告)号：CN118857568A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411258516.6
申请日：2024-09-09
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
Abstract: 本发明公开了一种平台渗漏水检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定第一对射结果；根据第一对射结果及第二对射结果确定目标主变平台的积水情况，若目标主变平台的积水情况为存在积水，则确定目标主变平台在预设时间段内的积水变化量；根据目标主变平台在预设时间段内的积水变化量及实际排水量确定目标主变平台的渗漏水结果。该方法通过目标主变平台及参考主变平台的联动确定目标主变平台积水情况，能够提高目标主变平台积水情况的准确性，根据积水的变化量和排水量能够更直观的判断出积水是否被有效的排出，在没有被有效排出时，能够及时提醒工作人员，以防止雨水进入目标高压室，从而造成线路短路等问题。
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公开(公告)号：CN117420444A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311483738.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/389 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种电池状态确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取历史电池数据集合；将历史电池数据集合中的历史电池数据输入评估模型，得到历史电池数据集合中的每个历史电池数据对应的电池状态；根据历史电池数据集合中的每个历史电池数据、历史电池数据集合中的每个历史电池数据对应的采集时间以及历史电池数据集合中的每个历史电池数据对应的电池状态生成训练样本集；根据训练样本集训练LSTM‑RNN‑AM神经网络模型，得到目标模型；获取当前电池数据；将当前电池数据输入目标模型，得到当前电池状态，通过本发明的技术方案，对电池安全状态进行快速、准确预警，能够及时发现电池的安全隐患，提高电池使用的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117408834A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311478577.9
申请日：2023-11-07
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/0637
Abstract: 本发明公开了一种储能电站的状态评估方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取储能电站在至少两个时刻的当前状态数据，并计算每个时刻的当前状态数据对应的当前状态估计值向量；获取储能电站在状态评估指标上的对照集；对照集包括正对照集和负对照集；计算当前状态估计值向量与对照集之间的关联度；关联度包括：当前状态估计值向量与正对照集之间的第一关联度，以及当前状态估计值向量与负对照集之间的第二关联度；根据各时刻的当前状态数据对应的第一关联度和第二关联度绘制储能电站的状态向量图；根据状态向量图上各时刻的状态向量之间的向量位移评估储能电站的状态变化，从而实现从时间维度全局评估储能电站的状态变化趋势。
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公开(公告)号：CN117289140A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311469164.4
申请日：2023-11-06
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种电池故障诊断方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标工作数据，所述目标工作数据包括电池组的电池组工作数据和所述电池组中每个电池块的电池块工作数据；根据所述目标工作数据，确定各所述电池块的预测电压偏差量；对所述预测电压偏差量进行聚类运算，基于聚类结果确定故障电池。本发明实施例可以快速准确的对电池组中各电池块的故障情况进行诊断与定位，以便及时排除电池故障，提高了电池组的使用安全性。
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公开(公告)号：CN116774077A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310737613.2
申请日：2023-06-21
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种储能电站电池的健康检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对储能电站中已退役的电池采集多个参数的原始数据；以相距指定距离的原始数据为参考，从原始数据中筛选出候选特征数据；以相邻的候选特征数据为参考，从候选特征数据筛选出目标特征数据；滤除部分无效的目标特征数据；若完成滤除，则依据目标特征数据构建尺度不变与旋转不变的电池特征数据；依据电池特征数据对储能电站电池生成表征健康状态的指标。本实施例将特征从高维降低到低维，减少了信息冗余，使得电池特征数据可以全面表征电池的特征，提高特征的独立性，拟合出与评估健康高相关的指标，从而提高评估健康状态的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108054060A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201810023543.3
申请日：2018-01-10
Applicant: 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: H01H71/10
Abstract: 本发明涉及高压断路器的技术领域，更具体地，涉及一种多适应性高压断路器异常紧急分闸装置。包括吸合装置、装置主机；吸合装置包括面壳、吸合部、推杆机构、调节轨道、滑块、摄像头；推杆机构包括电机、固定套和活动杆，活动杆能够沿固定套做伸缩运动，面壳包括与安装面板平行的固定板，固定板靠近安装面板的一面固定有吸合部，安装板上有推杆孔，推杆机构的活动端能够通过推杆孔做伸缩运动，调节轨道安装在固定板上远离安装面板的一侧，并垂直于固定板，调节轨道上滑动连接有滑块，滑块能够沿轨道滑动，并能够在任意位置上固定，滑块与固定套固定连接；吸合部能够吸合固定在安装面板上，该装置无需人工进行分闸操作安全可靠。
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公开(公告)号：CN119697594A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411867837.6
申请日：2024-12-18
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于UWB定位的变电站倒闸安全防护系统及方法，在变电站内设置UWB基站、在配电设备和五防钥匙上设置UWB标签，在五防机通过操作票确定目标配电设备后，主控中心可以通过UWB标签广播的定位信号对目标配电设备和五防钥匙进行定位，以确定目标配电设备相对五防钥匙的实时位置，主控中心将实时位置通过五防机下发到五防钥匙，在五防钥匙上通过实时位置生成导航信息，通过导航信息引导运维人员准确、快速地行走到目标配电设备，通过五防钥匙解锁进行倒闸作业，避免了运维人员误入非目标配电设备间隔造成误操作发生安全事故，提高了变电站倒闸安全防护性能和倒闸作业效率，保证了运维人员的人身安全。
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公开(公告)号：CN116774077B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202310737613.2
申请日：2023-06-21
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种储能电站电池的健康检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对储能电站中已退役的电池采集多个参数的原始数据；以相距指定距离的原始数据为参考，从原始数据中筛选出候选特征数据；以相邻的候选特征数据为参考，从候选特征数据筛选出目标特征数据；滤除部分无效的目标特征数据；若完成滤除，则依据目标特征数据构建尺度不变与旋转不变的电池特征数据；依据电池特征数据对储能电站电池生成表征健康状态的指标。本实施例将特征从高维降低到低维，减少了信息冗余，使得电池特征数据可以全面表征电池的特征，提高特征的独立性，拟合出与评估健康高相关的指标，从而提高评估健康状态的精确度。
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公开(公告)号：CN117526194A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311529021.8
申请日：2023-11-16
Applicant: 广东电网有限责任公司东莞供电局
Abstract: 本发明涉及端子箱设备技术领域，公开了一种端子箱驱潮装置，包括气泵，所述气泵的输出端通过输入管道连通有设于端子箱内的中空的导流板，所述输入管道内间隔设置有粉尘过滤网、活性炭过滤层、吸湿层和加热网；通过气泵使箱外空气通过输入管道进入端子箱内，而设于输入管道中的粉尘过滤网、活性炭过滤层、吸湿层和加热网能够对箱外空气依次进行过滤、吸湿和干燥，而端子箱内的气压比箱外高，进入箱内的暖风在吹完端子箱内元件后，从箱体的缝隙中向外泄压，泄压的同时也能阻隔电缆沟、箱外的潮湿空气通过缝隙进入到箱体内，实质性地解决端子箱内产生冷凝水的问题。
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公开(公告)号：CN117407795A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311478596.1
申请日：2023-11-07
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G06F18/2415 , G06N3/006 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电池安全预测方法、装置、电子设备及存储介质；该方法包括：获取车辆行驶数据和安全信息，基于车辆行驶数据和安全信息提取预设数量的电池安全参数；将各电池安全参数输入到预训练的目标神经网络模型中，目标神经网络模型的权重基于海鸥算法优化确定；根据目标神经网络模型的输出结果确定电池的安全预测结果，解决了电池安全预测准确性较低，容易出现误报的问题，通过对车辆行驶数据和安全信息进行数据提取，得到影响电池安全的电池安全参数，电池安全参数的数量为预设数量；基于海鸥算法对目标神经网络模型进行训练，确定目标神经网络模型的权重，对电池的安全进行准确预测，以便及时发现危险，提高车辆安全性，提高用户体验。
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