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公开(公告)号：CN116754999A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310020048.8
申请日：2023-01-06
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号： G01R31/62
摘要： 本发明公开了一种用于干式空心电抗器匝间短路故障预警的方法及系统，属于物联网智能监测技术领域。本发明方法，包括：获取仿真数据，基于所述仿真数据，确定用于所述干式空心电抗器匝间短路故障判断的判别阈值；采集对目标干式空心电抗器调理后的电压信号和电流信号；将所述电压及电流相位差的区间约束至预设区间，以得到电压及电流的相位差值；若所述相位差值大于或等于判别阈值，则确定所述目标干式空心电抗器发生匝间短路故障，并发出预警信息。本发明通过建立场路耦合计算模型，进行相位差变化仿真，以得到基于相位差变化的判别阈值，基于判别阈值，结合相位差值来判断干式空心电抗器匝间是否发生短路故障，准确性高，且方便容易实施。
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公开(公告)号：CN116485235A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310298422.0
申请日：2023-03-24
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N5/04
摘要： 本发明公开了一种变电智能设备的等级判定方法、装置、介质及设备。方法包括：采集待评判等级的变电智能设备的各个因素下的各项指标数据；根据预先通过模糊综合评价法建立的指标隶属度函数、每个因素下的各项指标数据，确定每个因素下各个指标数据的指标分数，并根据指标分数以及各项指标的权重，确定每个因素的在证据推理决策模型中的原始基本概率分配；通过预先确定的置信度系数对原始基本概率分配进行修正，并通过证据合成算法公式对修正后的原始基本概率分配进行证据合成计算，确定每个因素的综合概率分配；利用证据推理决策准则对综合概率分配进行整合，确定待评判等级的变电智能设备的等级结果。
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公开(公告)号：CN117350379A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311172990.2
申请日：2023-09-12
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于判断油浸式变压器异常状态的方法及系统，属于油侵式变压器状态评价技术领域。本发明方法，包括：实时获取油浸式变压器的运行数据；将所述运行数据，输入至预先建立的用于油侵式变压器状态评价的状态评价模型，基于所述状态评价模型根据所述运行数据判断出所述油侵式变压器的状态评价结果；根据所述状态评价结果，判断所述油浸式变压器是否出现异常状态。本发明通过实时获取油侵式变压的运行数据，以能够实时的监测到油浸式变压器出现的异常状态，从而提高了油浸式变压器运行的安全性，进而提升了油浸式变压器所在电网的安全性。
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公开(公告)号：CN116358735A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310254445.1
申请日：2023-03-16
申请人： 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种油浸式电力变压器内部绕组温度测量方法、装置及介质。其中，方法包括：根据采集的油浸式电力变压器的母线电压和负载电流，利用绕组电阻损耗发热原理估算绕组温度分布初值；接收采集的电力变压器的油流速度、风扇开启组数、绕组电阻损耗发热值、铁芯磁滞损耗发热值以及油箱涡流损耗发热值，并和绕组温度分布初值输入至油浸式电力变压器的散热模型中进行计算，输出油面温度计算值以及环境温度计算值；在油面温度计算值以及环境温度计算值与采集的油面温度测量值和环境温度测量值满足预先设置的目标函数的情况下，确定油浸式电力变压器的最优绕组温度分布。
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公开(公告)号：CN111308284A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010117123.9
申请日：2020-02-25
申请人： 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种用于检测运行的GIS故障的系统及方法，属于高电压技术领域。本发明系统，包括：上位机，根据振动信号、超声局放信号和特高频局放信号确定GIS故障；轨道机器人，用于接收上位机的检测任务，获取巡检轨迹并根据巡检轨迹对GIS进行巡检，识别GIS上装设的RFID标签，确定GIS的检测位置，并对检测位置进行精准定位确定GIS的精准定位点，并对GIS的精准定位点施加预设压紧力，采集GIS的振动信号，超声局放信号，特高频局放信号，将振动信号、超声局放信号和特高频局放信号传输至上位机。本发明有效提高了运行GIS的检测效率。
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公开(公告)号：CN117435930A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311270757.8
申请日：2023-09-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/22 , G06F18/213 , G01R31/00 , G01D21/02
摘要： 本发明公开了一种油浸式变压器故障分析方法、装置、介质及设备。方法包括：收集油浸式变压器的故障案例集合；根据故障案例集合，从保护动作情况、检查情况以及试验情况进行特征提取，提取每个故障案例的故障表示特征；提取故障案例集合中每个故障案例的故障原因以及故障部件；将故障案例集合中每个故障案例的故障表示特征、故障原因以及故障部件进行关联，确定故障预警特征集合；根据目标油浸式变压器的当前保护动作情况、检查情况以及试验情况进行特征提取，提取目标油浸式变压器的目标故障表示特征；依次计算所述故障预警特征集合中故障预警特征与目标故障表示特征的相似度，确定相似度结果；根据相似度结果对目标油浸式变压器进行故障分析。
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公开(公告)号：CN115979598A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210459165.X
申请日：2022-04-27
申请人： 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G01M13/00 , G01H17/00 , G06F17/14 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L25/18 , G10L25/45 , G06N3/044
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的电抗器机械缺陷预警方法及系统。其中，该方法包括：提取电抗器的原始声音信号和原始振动信号；滤除所述原始声音信号和所述原始振动信号中的干扰信号，确定估计声音源信号和估计振动源信号；计算所述估计声音源信号和所述估计振动源信号的倒谱系数；根据SRU神经网络，对声音信号和振动信号的倒谱系数进行深度学习，并对电抗器机械缺陷进行预警。从而经过干扰信号滤波和时频谱降维后，通过深度学习算法，建立数据驱动的电抗器机械缺陷预警模型，准确掌握电抗器的运行状态，提高电抗器安全运行水平。
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公开(公告)号：CN111562468B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010256528.0
申请日：2020-04-02
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种GIS局部放电信号测量系统，能够实现同步地分别获取GIS的金属屏蔽箱内部和外部的脉冲电流局部放电信号和特高频局部放电信号。基于上述GIS局部放电信号测量系统，本发明提供了一种GIS局部放电故障诊断方法，根据获取的局部放电信号和预设的局部放电故障判据，确定GIS局部放电故障。本发明由于采用悬浮屏蔽测量，可有效抑制外部干扰，测量的脉冲电流局部放电信号和特高频局部放电信号更加准确；由于采用脉冲电流局放信号和特高频局放信号的特征值作为GIS是否存在局部放电缺陷的依据，具有现场可操作性强、判断准确、反应灵敏、可量化判断、易于实施等优点，可以广泛应用于GIS局部放电故障的诊断。
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公开(公告)号：CN111931483A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010574262.4
申请日：2020-06-22
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/216 , G06F16/2458 , G06F16/36 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种用于电力设备信息结构化的提取方法，通过提取电力设备故障报告中与故障设备相关的词汇，形成电力设备词库，使用所述词库对电力设备历史故障报告中的文本数据进行切词，获取电力设备语料库，对语料库进行标注，通过构建面向电力设备故障报告的实体关系模型，对电力设备故障报告中的结构化信息进行抽取，输出所述电力设备故障概论图谱。解决现有技术人工提取电力设备故障报告中的关键信息，人工处理方式效率低的问题。
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公开(公告)号：CN117288444A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311104359.9
申请日：2023-08-29
申请人： 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网宁夏电力有限公司
发明人： 何宁辉 , 朱家运 , 周秀 , 陈巳阳 , 尚文同 , 何楷 , 刘博 , 马飞越 , 高飞 , 杨宁 , 贾鹏飞 , 张博文 , 韩帅 , 李丽华 , 杨洋 , 陈没 , 廖思卓 , 孙仿
摘要： 本发明公开了一种基于声振信号深度学习的GIS缺陷确定方法，包括：获取GIS的原始声音信号和原始振动信号；滤除所述原始声音信号和原始振动信号中的干扰信号，获取估计声音源信号和估计振动源信号；计算所述估计声音源信号和所述估计振动源信号的倒谱系数；根据预先构建的SRU神经网络，根据输入的所述估计声音源信号和所述估计振动源信号的倒谱系数，输出所述倒谱系数对应的GIS缺陷。提高GIS安全运行水平。
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