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公开(公告)号：CN118155024B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410585235.5
申请日：2024-05-13
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/72 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供大模型图像样本自动生成方法及系统，方法包括：采集电网设备的差异光谱图像数据，以作为原始数据，对原始数据进行形态学滤波操作、数据清洗操作以及数据整合操作，以得到模型训练输入数据；利用生成对抗网络GAN进行对抗操作，对模型训练输入图像数据进行训练，以进行样本生成以及样本评估操作，获取稀缺样本；将稀缺样本与实时采集图像混合，利用支持向量机进行标注处理，以构造适用泛化能力新数据集；利用迁移学习技术，在适用泛化能力新数据集上，对预训练ResNet模型进行训练、验证操作，以得到适用电网图像大模型。本发明解决了电网设备监测与诊断操作中存在样本稀缺，导致模型的监测诊断性能受有制约的技术问题。
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公开(公告)号：CN118033403A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410176697.1
申请日：2024-02-08
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽新力电业科技咨询有限责任公司 , 合肥工业大学
IPC: G01R31/327 , G06F17/11 , G01R31/12 , G01R27/26
Abstract: 本发明公开了一种高压开关设备绝缘介质介电谱的快速拟合方法，包括如下步骤：利用测量得到的高压开关设备绝缘介质复介电常数实部进行求导变换，得出等效介质损耗因子，进行弛豫峰个数识别；构造包含复介电常数实部和虚部的目标函数，采用遗传算法对目标函数进行拟合分析，得出直流电导率、弛豫时间常数、弛豫峰展宽、弛豫峰不对称效应形状因子、光频介电常数等各弛豫峰特征参数，进一步构建该绝缘介质的HN函数模型。本发明通过引入等效介质损耗因子，取消直流电导的干扰，有效识别高压开关设备绝缘介质介电谱中被直流电导掩盖的非明显弛豫峰，并利用遗传算法，快速拟合高压开关设备绝缘介质介电谱数据，提高绝缘介质介电谱数据的拟合精度。
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公开(公告)号：CN112345531B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011115138.8
申请日：2020-10-19
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学技术大学先进技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于仿生机器鱼的变压器故障检测方法，仿生机器鱼带有无线通讯模块、存储器、摄像头和照明灯，在变压器油室中建立有游弋坐标网络，在变压器外的地面有检测终端，检测终端指令仿生机器鱼根据游弋坐标网络在变压器油室中围绕变压器线圈游弋检测，本发明通过仿生机器鱼浮出液面实时与地面检测终端交换信息，地面检测终端根据接收的图片信息，找出疑似故障点并指示仿生机器鱼再次对故障点进行多角度拍照提供给地面检测终端最终确认故障点，实现对变压器内部故障检测，本发明代替人工进入油浸式变压器内部进行故障检测。
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公开(公告)号：CN117092463A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311063667.1
申请日：2023-08-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了真型高压XLPE电缆放电模拟及生成气体检测装置，包括高压XLPE电缆主体，所述高压XLPE电缆主体从外到内依次由外护套、金属铠装层、缓冲层、屏蔽层、绝缘层以及导芯组成，还包括高压放电模拟机构和以及气体收集和分析机构；所述高压放电模拟机构包括放电模拟和集气腔体、电极模块、电流测量模块、电压测量模块和高压电源，本发明通过调控高压放电模拟机构的输出电压和电极结构控制放电程度，通过可更换电极模块模拟金属铠装层和缓冲层的接触状态，通过针电极深入电缆缓冲层、屏蔽层或绝缘层，实现电缆不同部位的放电模拟，气体收集和分析机构可实时获得不同放电条件下释放的气体，并实时开展气体种类的分析。
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公开(公告)号：CN111579975B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202010382386.2
申请日：2020-05-08
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明提供一种用于高压交流断路器遮断容量校核的方法，属于高压交流断路器短路故障电流开断技术领域。所述方法包括：获取电网网架的运行方式及开机条件以形成边界条件；形成电网网架的正序节点、负序节点以及零序节点导纳矩阵网络；扫描计算正序阻抗、负序阻抗以及零序阻抗；计算对称短路电流的初始值以及直流时间常数；在判断直流时间常数小于或等于额定时间常数的情况下，将断路器的额定短路开断电流作为断路器的短路电流开断能力；否则基于电流最后半波能量等效原则，根据公式(1)计算遮断系数；将额定短路开断电流与遮断系数的乘积作为短路电流开断能力；在判断开断能力小于或等于初始值的情况下，对节点执行短路电流限制操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112966630B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110290965.9
申请日：2021-03-18
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种超/特高压GIS开关设备运行状态评估方法、系统及设备，用于超/特高压GIS开关设备，包括多传感器数据特征量提取、隶属度函数构造、权重系数评定、层阶模糊运算及状态评估。通过对局部放电信号、振动信号、线圈电流信号和红外图谱进行特征参数提取，并构造正态云隶属度函数，计算得出评价指标对运行状态的隶属度值。进一步分层计算综合权重系数，用分层隶属度值矩阵和权重系数矩阵进行模糊运算，最终评估得出超/特高压GIS开关设备的运行状态。本发明可以实现超/特高压GIS开关设备运行状态在线监测和综合评估，为开关设备的运维和检修提供理论依据和实践支撑。
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公开(公告)号：CN112966630A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110290965.9
申请日：2021-03-18
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种超/特高压GIS开关设备运行状态评估方法、系统及设备，用于超/特高压GIS开关设备，包括多传感器数据特征量提取、隶属度函数构造、权重系数评定、层阶模糊运算及状态评估。通过对局部放电信号、振动信号、线圈电流信号和红外图谱进行特征参数提取，并构造正态云隶属度函数，计算得出评价指标对运行状态的隶属度值。进一步分层计算综合权重系数，用分层隶属度值矩阵和权重系数矩阵进行模糊运算，最终评估得出超/特高压GIS开关设备的运行状态。本发明可以实现超/特高压GIS开关设备运行状态在线监测和综合评估，为开关设备的运维和检修提供理论依据和实践支撑。
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公开(公告)号：CN112917495A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110199545.X
申请日：2021-02-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: B25J11/00
Abstract: 本发明公开了一种变电站用智能巡检机器人，包括作为总支撑的金属圆球壳体，所述金属圆球壳体的内部设置有识别机构，所述金属圆球壳体的上方设置有可供识别机构伸出的上伸出槽，所述上伸出槽中覆盖有弧形挡板，当识别机构伸出上伸出槽时，弧形挡板遮挡于识别机构的上方用于保护识别机构不受落物影响，当坠落物砸到弧形挡板上时，重力抵触伸缩杆往伸缩套中缩入，实现缓冲卸力的目的，此时，识别机构也被压合缩入金属圆球壳体中实现保护，弧形挡板将上伸出槽封闭，外部的装置不易损伤识别机构，当装置再次使用时，通过送气单元向伸缩套的底部充气，气体可推动伸缩杆上升使得识别机构伸出金属圆球壳体进行工作。
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公开(公告)号：CN112904197A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110096390.7
申请日：2021-01-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学
Inventor： 杨为 , 朱太云 , 田宇 , 柯艳国 , 郑浩 , 朱胜龙 , 张国宝 , 赵恒阳 , 蔡梦怡 , 陈忠 , 胡迪 , 罗沙 , 谢佳 , 李坚林 , 甄超 , 赵常威 , 秦金飞 , 宋东波 , 杨海涛 , 钱宇骋 , 吴正阳 , 闫静 , 樊诗诗 , 王艳新
IPC: G01R31/333 , G01H17/00 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种基于参数识别的高压断路器机械振动信号特征提取方法，实施步骤包括：针对振动信号构造相应的Hankel矩阵并进行奇异值分解，根据奇异值范数及设定阈值确定信号的主要成分，实现信号的降噪处理；通过快速傅里叶变换得到信号的主要中心频率，由此确定模态个数，对降噪后的振动信号进行变分模态分解，获得对应中心频率的固有模态函数分量；采用总体最小二乘法—旋转矢量不变技术对各固有模态函数分量的主要参数，即振动事件的幅值、频率、衰减系数、起始时刻进行识别并将其作为振动信号特征数据集。本发明的方法能够有效降噪，准确展示出各主要振动事件，计算量小且提高了参数识别的精度，为高压断路器机械状态评估奠定了基础。
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公开(公告)号：CN109856517B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201910247454.1
申请日：2019-03-29
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
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种特高压设备局部放电检测数据的判别方法，包括：将连续的超声波频率信号经采样降至人耳可听到的连续声波频率信号；连续截取一个设定时间长度的帧声波频率信号；提取帧声波频率信号的梅尔频率倒谱系数作为待识别故障放电特征；将提取的待识别故障放电特征送入CNN卷积神经网络，经CNN卷积神经网络分析进入CNN卷积神经网络输出分类层的故障分类器；CNN卷积神经网络根据事先对已知故障放电特征学习形成的故障分类器，识别待识别故障放电特征并输出待识别故障放电类型。本发明直接用卷积神经网络CNN对故障类型进行模式学习和识别，提高了识别的准确率，减少或者避免了人工干预。
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