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公开(公告)号：CN113049873B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110284529.0
申请日：2021-03-17
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号： G01R19/25
摘要： 本申请涉及一种电流传感器、电流测量设备、系统、装置和存储介质。电流传感器包括：第一单轴TMR芯片、第二单轴TMR芯片和第三单轴TMR芯片；第一单轴TMR芯片、第二单轴TMR芯片和第三单轴TMR芯片位于同一虚拟圆环上；第一单轴TMR芯片的磁敏感方向、第二单轴TMR芯片磁敏感方向和第三单轴TMR芯片磁敏感方向均垂直于虚拟圆环的半径；第一单轴TMR芯片的磁敏感方向垂直于第二单轴TMR芯片的磁敏感方向；第二单轴TMR芯片的磁敏感方向垂直于第三单轴TMR芯片的磁敏感方向；第一单轴TMR芯片、第二单轴TMR芯片和第三单轴TMR芯片均用于采集待测导线的磁感应强度；待测导线的磁感应强度用于计算待测导线的目标电流值。采用本电流传感器进行电流测量时，测试方式简单、成本低。
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公开(公告)号：CN114325048A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111615900.3
申请日：2021-12-27
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种自取能的柔性电流测量装置，包括：测量模块，包括交流电流传感器，测量模块能够测量待测导体内的交流电流；供电模块，包括感应电路，供电模块能够通过感应待测导体内的交变磁场产生感应电流；处理模块，包括相背设置的第一连接端和第二连接端以及相背设置的第三连接端和第四连接端，测量模块相对的两端分别与第一连接端和第二连接端连接时形成可供待测导体穿过的第一环形通道，供电模块相对的两端分别与第三连接端和第四连接端连接时形成可供待测导体穿过的第二环形通道，供电模块能够为处理模块供电，处理模块获取供电模块的电流后能够测量测量模块上产生的感应电流。本发明中装置具有结构简单、频率宽以及能够实现自供能的优点。
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公开(公告)号：CN113848371A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111126808.0
申请日：2021-09-26
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
摘要： 本申请涉及一种电流传感器、电流测量装置、方法和存储介质。所述电流传感器包括：具有缺口的环形磁芯、线圈、电流源和TMR芯片；所述线圈缠绕于所述环形磁芯上；所述电流源与所述线圈相连接，用于在所述电流传感器处于校准模式时提供检测电流；所述TMR芯片位于所述缺口内，用于测量所处环境的磁感应强度。通过该电流传感器获取相应数据，进而根据获取的数据可准确确定TMR芯片的零漂，以便对TMR芯片零漂导致的测量误差进行校正，提高TMR芯片的测量精准度。
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公开(公告)号：CN113644833A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110716291.4
申请日：2021-06-28
申请人： 贵州电网有限责任公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
摘要： 本发明提供一种基于串联同步开关电感电路的无线取能AC/DC变换器，通过设置的正向电压跟随器、反向电压跟随器、正向开关电路、反向开关电路和整流桥组成了并联同步开关电感电路；正向开关电路通过正向电压跟随器输出的电流和压电材料的正向电流对电感所在回路进行正向开关控制；反向开关电路通过压电材料的反向电流对电感所在回路进行反向开关控制；避免了位移传感器和数字控制系统的使用，在对电路进行自功能的同时极大地简化了电路结构。
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公开(公告)号：CN113049874A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110284919.8
申请日：2021-03-17
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号： G01R19/25
摘要： 本申请涉及一种电流传感器、电流测量设备、系统、装置和存储介质。电流传感器包括：四个第一单轴TMR芯片和至少两个第二单轴TMR芯片；各第一单轴TMR芯片和各第二单轴TMR芯片位于同一虚拟圆环上；其中，四个第一单轴TMR芯片的磁敏感方向均垂直于虚拟圆环的半径，且相邻两个第一单轴TMR芯片的磁敏感方向垂直；两个第二单轴TMR芯片的磁敏感方向均平行于虚拟圆环的半径且相反，且两个第二单轴TMR芯片分别与其中两个第一单轴TMR芯片的位置相同；各单轴TMR芯片均用于采集磁感应强度；磁感应强度用于计算待测导线的目标电流值。采用本电流传感器进行电流测量时，测试方式简单、成本低。
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公开(公告)号：CN112688687A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011426514.5
申请日：2020-12-09
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
摘要： 本申请涉及一种待测物理信息的获取方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：获取目标采样增益参数；所述目标采样增益参数根据传感器采集到的预采样值确定，所述传感器具有对应的多个采样区间，各个采样区间对应不同的采样增益参数，所述目标采样增益参数为所述预采样值所属采样区间对应的参数；根据目标采样增益参数，放大输入传感器的信号，并进行数据采集，得到当前采样数字量；对所述当前采样数字量进行换算，得到对应的当前采样值，并根据所述当前采样值确定待测物理信息，实现了对增益参数的动态调整，当待测物理信息在不同范围时可以对输入信息进行不同程度的放大，能够在不更换模数转换模块的同时提高检测精度，兼顾调整成本和检测精度。
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公开(公告)号：CN114002633B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111165823.6
申请日：2021-09-30
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司 , 广西电网有限责任公司南宁供电局
发明人： 吕前程 , 刘仲 , 田兵 , 尹旭 , 张佳明 , 骆柏锋 , 王志明 , 陈仁泽 , 林力 , 孙宏棣 , 杨政 , 李航峰 , 陈若 , 谭则杰 , 韦杰 , 徐振恒 , 林秉章 , 李永成 , 王珂 , 崔志美
摘要： 本发明提供了基于磁场的电流测量误差分析方法，包括如下步骤：(A)搭建基于磁场的电流测量传感器的测量模型；(B)理论分析不同测量架构下所测导线特征参数对测量精度的影响，推导得到主要测量误差源；(C)基于有限元分析构建导线电流与磁场测量点仿真模型，进行导线电流与磁场测量点仿真分析，计算得到不同测量架构下，有导线线径以及导线的偏移干扰时电流测量传感器的输出和输出误差；(D)根据输出和输出误差以及理论分析，进行验证步骤(B)主要测量误差源结论。本发明提供的方法应用于基于磁场的电流测量传感器设计，可以使得基于磁场的电流测量的测试技术变得更加精确，提高电流测量传感器的稳定性和准确性。
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公开(公告)号：CN115932378B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211427995.0
申请日：2022-11-15
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号： G01R19/25 , G01R31/08 , H04L67/125 , H04L67/141
摘要： 本申请涉及一种基于智能绝缘子的非侵入式电压测量方法和装置。所述方法包括：响应于集中器和智能绝缘子初始化完成的触发条件，监听挂接有待测输电线的智能绝缘子串所广播的组网请求指令，在监听到组网请求指令的情况下，与发出该组网请求指令的智能绝缘子建立通信连接，在成功与智能绝缘子串中所有智能绝缘子建立通信连接的情况下，发送监测指令至智能绝缘子串中的各智能绝缘子，根据各智能绝缘子返回的电压监测数据，确定待测输电线对应的电压测量结果。采用本方法能够利用智能绝缘子串分别监测各智能绝缘子对应的电压，及时获取智能绝缘子串对应的电压监测数据，进而得到待测输电线对应的电压测量结果，提高电力系统中电压的测量效率。
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公开(公告)号：CN117058518B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310972082.5
申请日：2023-08-03
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/22 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V20/52 , G06V40/40 , G06F18/22
摘要： 本申请涉及一种基于YOLO改进的深度学习目标检测方法、目标检测装置、服务器和存储介质。所述方法包括：获取对当前场景内的待检测对象进行拍摄所形成的图像；将图像输入预训练的YOLO模型，通过YOLO模型对图像中的待检测对象进行分类，得到分类结果；第一类对象为当前场景内的固定物体对象，第二类对象为当前场景内的活动物体对象；在图像中的第一类对象和第二类对象之间的距离满足预设条件的情况下，获取第二类对象在所述图像中的位置信息和形状信息；基于第二类对象的位置信息和形状信息，对第二类对象进行目标检测；其中，目标检测用于确定第二类对象的身份信息。采用本方法能够提升对检测对象进行目标检测的准确性和保证关于检测对象使用的安全性。
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公开(公告)号：CN117804963A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311584142.2
申请日：2023-11-25
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种含碳气体排放量检测装置和方法，所述装置包括数据采集模块、烟气预处理模块、气体传感器模块、前置放大器模块、数据采集卡、控制模块；所述方法包括：步骤1：通过数据采集模块采集各项参数数据以及烟气；步骤2：烟气预处理模块对烟气进行预处理，并输送到不同的气体传感器；步骤3：气体传感器将带有气体浓度信息的电信号发送到前置放大器；步骤4：前置放大器对电信号进行处理，并发送到数据采集卡；步骤5：数据采集卡保存数据并将其发送到控制模块；步骤6：控制模块计算气体标况下的浓度；步骤7：构建基于BP神经网络的含碳多组分气体排放量核算模型，并训练；步骤8：通过所述核算模型计算不同类别含碳气体的气体排放量。
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