一种电力变压器绕组变形的检测方法

    公开(公告)号:CN104374312A

    公开(公告)日:2015-02-25

    申请号:CN201410627475.3

    申请日:2014-11-10

    Abstract: 本发明公开了一种电力变压器绕组变形的检测方法,包括以下步骤:获取短路阻抗相对变化率,幅频曲线的整体相关系数,低、中、高频段的幅频曲线,各个频段幅频曲线的局部相关系数,电压比偏差,电容相对变化率。根据短路阻抗相对变化率与幅频曲线的整体相关系数获取发生形变的绕组及相别结果;根据低频段幅频曲线相关系数与电压比偏差,获取匝间或饼间短路检测结果;根据中频段幅频曲线相关系数与绕组间电容相对变化率,获取局部变形结果;根据高频段幅频曲线相关系数与绕组对地电容相对变化率,获取绕组线圈整体位移或引线位移变形检测结果;将以上结果进行逻辑处理获取综合检测结果。本发明极大的提高了电力变压器绕组变形检测结果的可靠性。

    基于前馈神经网络的蓄电池健康状态预测方法

    公开(公告)号:CN115372852B

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202211137882.7

    申请日:2022-09-19

    Abstract: 本发明公开了基于前馈神经网络的蓄电池健康状态预测方法,包括:在蓄电池组连接负载的情况下,获取蓄电池组中各蓄电池的老化特性参数,根据老化特性参数构建各蓄电池的特性参数向量;其中,老化特性参数至少包括:开路电压、环境温度、第一谷点电压和第二谷点电压,第二谷点电压大于第一谷点电压,并根据老化特性参数计算得到第一电压差和第二电压差,根据第一电压差和第二电压差得到各蓄电池的压差向量;将特性参数向量和压差向量作为输入数据,输入到训练好的前馈神经网络模型中,输出各蓄电池的健康状态估计值;根据各蓄电池的健康状态估计值预测各蓄电池的健康状态。本发明能够在不断开电池负载的情况下,提升蓄电池健康状态检测的准确性。

    一种基于增强现实技术的变压器箱体尺寸视觉测量方法

    公开(公告)号:CN118212558A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410421430.4

    申请日:2024-04-09

    Abstract: 本发明提供了一种基于增强现实技术的变压器箱体尺寸视觉测量方法,属于变压器箱体尺寸测量技术领域。该方法包括通过增强现实装置获取实时变压器箱体图像;利用预先训练好的变压器箱体识别模型,对实时变压器箱体图像进行识别,得到变压器箱体类别;通过点云方式从识别到的变压器箱体中获取变压器箱体的边界;根据变压器箱体的边界计算变压器箱体尺寸;基于变压器箱体类别和变压器箱体尺寸判断当前变压器箱体的合格信息,从而完成变压器箱体尺寸的实时测量。本发明利用增强现实装置,能够精确地从环境中识别出变压器箱体,并获取尺寸数据,该方法能够在保证测量精度的条件下极大地为工作人员带去便利。

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