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公开(公告)号:CN114034957B
公开(公告)日:2023-10-03
申请号:CN202111340240.2
申请日:2021-11-12
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局
Abstract: 本发明公开了一种基于工况划分的变压器振动异常检测方法,包括,根据负载电流和电压划分变压器运行工况;利用加速度传感器采集变压器表面振动信号,基于所述变压器表面振动信号和变压器运行工况,训练双分支卷积神经网络分类模型;利用训练后的双分支卷积神经网络分类模型对所述变压器表面振动信号进行分类,根据分类结果与当前实际工况的一致性,判断变压器的运行状态;本发明采取二维灰度预处理方法对信号进行预处理,保留了原始信号特征,同时基于变压器振动产生机理划分运行工况,采用双分支卷积神经网络对振动图像进行自适应特征提取,充分发掘电流与电压和工况信息之间的映射关系,且无需人工干预,减低对专家经验的要求。
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公开(公告)号:CN115864154A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211673640.X
申请日:2022-12-26
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种防水电力配电箱,包括箱体、底座、第一齿条和第一动力气缸,所述箱体左侧壁设置有第一支撑件和第二支撑件,所述第一支撑件上设置有多个第一通孔,所述第二支撑件上设置有多个第一内孔,每个所述第一通孔内均设置有第一转轴,所述第一转轴一端贯穿所述第一通孔并在此端设置有第一齿轮,另一端与对应的所述第一内孔转动连接,且每个所述第一转轴上均设置有A百叶扇片;所述第一齿轮与所述第一齿条啮合;所述左侧壁设置有第一开口;所述A百叶扇片位于所述第一开口范围内;所述第一齿条一端通过第一连接件与所述第一动力气缸的活塞杆连接。本发明电力配电箱,能够实现箱体内通风散热的同时,避免雨水进入到箱体内。
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公开(公告)号:CN114964128A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210917871.4
申请日:2022-08-01
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局
IPC: G01B21/30
Abstract: 本申请公开了一种玻璃绝缘子端面平整度检测设备,包括:底座、检测装置和固定装置,固定装置包括夹持装置,夹持装置包括夹持组件和第一电机,检测装置包括支撑柱、第一气缸以及检测组件,检测组件包括第一连接件、上支板、下支板、移动杆、第一压力传感器、第二压力传感器以及接触件,移动杆穿过上支板和下支板,并分别与上支板和下支板滑动连接,移动杆的上端连接有支撑板,支撑板与上支板之间设置有弹簧;接触件设置在移动杆的下端;第一压力传感器和第二压力传感器分别设置在上支板的下表面和下支板的上表面,移动杆上对应设置有第一触发件和第二触发件。本发明使用方便,有效提高了检测结果的准确度,同时提高了检测效率。
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公开(公告)号:CN114906195A
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202210767988.9
申请日:2022-07-01
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
IPC: B62B3/04 , B62B5/00 , F16F15/067
Abstract: 本申请公开了一种电力设备运输车,包括:手推车和箱子;手推车包括底板和设置在底板顶部边缘的挡板;箱子设置在底板上,且箱子与底板之间设置有第一弹簧;箱子位于挡板内侧,且箱子与挡板之间设置有第二弹簧;箱子内底部设置有用于改变箱子的重心位置的滑道;滑道上至少设置有两个用于储存电力设备的置物架;置物架通过轮子与滑道滑动连接,且轮子上设置有用于将置物架锁定在滑道上的锁定件。本发明可以有效防止箱子在运输过程中侧翻,进而保护箱子中的设备不受损坏。
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公开(公告)号:CN113866684A
公开(公告)日:2021-12-31
申请号:CN202111343942.6
申请日:2021-11-14
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局
IPC: G01R31/62
Abstract: 本发明公开了一种基于混合采样和代价敏感的配电变压器故障诊断方法,包括:采集变压器不同状态下的振动数据,并进行特征提取,构成新的样本集;对新的样本集进行混合采样,采用Tomek Links对过采样后产生的新样本集进行数据清洗,将其分成训练集和测试集;引入代价因子,构造代价敏感的多分类SVM,利用训练集训练多分类SVM;利用测试集验证训练过的代价敏感多分类SVM分类器的分类效果,将验证过的分类器应用于配电变压器的故障诊断。本发明能够可靠地完成变压器状态检测,克服了不平衡数据集对分类器产生的不良影响,提高了正、异常样本的可分离性,有效解决了类别之间数据重叠的问题,还提高了分类器对变压器故障样本的识别能力以及分类准确度。
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