变压器绕组变形检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114111661B

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202111394728.3

    申请日:2021-11-23

    Abstract: 本发明提供了一种变压器绕组变形检测方法,包括如下步骤:将超声换能器放置于变压器箱壁表面,将超声换能器沿着扫描方向进行扫描;将变压器绕组上所有点分别作为聚焦点,针对每一聚焦点,以该聚焦点进入超声换能器的扫描范围时超声换能器的位置点作为起始点,离开的位置点作为终止点,将起始点和终止点以及二者之间若干位置点作为数据点,采样每个数据点的超声回波信号数据,并综合数据点的超声回波信号数据,得到该聚焦点的图像数据值;将变压器绕组上所有点的图像数据值分别与预先储存的变压器绕组未变形时所有点的参考图像数据值进行对比,若某一点不一致,则该点发生变形。该方法能够高效、高精度地实现变压器绕组外形的在线检测。

    考虑距离耦合与前景理论的能源站健康状态评价方法

    公开(公告)号:CN116050912A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310057588.3

    申请日:2023-01-19

    Abstract: 本发明提供了一种考虑距离耦合与前景理论的能源站健康状态评价方法,包括:选取多个用于评估分布式低碳能源站健康状态的评估指标;采集分布式低碳能源站的状态数据;处理评估指标获得指标矩阵;基于投影寻踪法构建分布式低碳能源站状态评估目标函数;构建最优组合权重函数;基于状态数据的优化调整结果计算综合前景值;判断分布式低碳能源站的状态是否达到期望值。本发明的考虑距离耦合与前景理论的能源站健康状态评价方法,全面反映了分布式低碳能源站健康状态;运用矩估计思想对权重进行融合,使权重结果更加精确;设置绝对理想解,计算灰色绝对关联度和欧式距离,进行距离耦合得到综合前景值,使评价结果更准确。

    用多功能线圈类设备综合参数测试装置的伏安特性试验法

    公开(公告)号:CN107024631A

    公开(公告)日:2017-08-08

    申请号:CN201710390248.7

    申请日:2017-05-27

    CPC classification number: G01R31/00

    Abstract: 本发明涉及一种用多功能线圈类设备综合参数测试装置的伏安特性试验法:测试装置的显示控制部分控制程控试验电源向被测的电压互感器输出电压连续可调的正弦波试验电源;测量表计对程控试验电源所输出的试验电源的电流及电压信号进行采集,并发送给所述显示控制部分进行数据处理;其中,控制程控试验电源所输出的试验电源,基于伏安特性设置的多个电压点进行逐点升压,测量表计测量得到与各电压点相应的励磁电流;通过所述显示控制部分对各电压点及其对应励磁电路的数值进行记录,并根据记录的数值进行伏安特性的计算处理。本发明可以高效可靠地执行电压互感器的伏安特性试验,自动化程度高,为电力检测检修工作带来极大的便利。

    一种氢能源产业链技术的应用方法

    公开(公告)号:CN118446362A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410588331.5

    申请日:2024-05-13

    Abstract: 本发明公开了一种氢能源产业链技术的应用方法,设计氢能源产业链综合成本最优模型,该成本最优模型还包括:综合最优制氢成本模型;综合最优储氢成本模型;综合最优运输及中转成本模型;所述的综合最优制氢成本模型为初始层,该模型输出结果与综合最优储氢成本模型相关联;所述的综合最优储氢成本模型为中间层,该模型输出结果与综合最优运输及中转成本模型相关联;所述的综合最优运输及中转成本模型为结果层。本发明能有效解调节电网、风机发电、光伏发电、深远海发电与终端用户等之间的供需关系,增强电网的稳定性,弥补分布式能源发电的不足,减少可能出现的弃风、弃光、弃电等场景,最大程度的消纳分布式能源。

    一种变压器绕组变形超声检测信号去噪方法

    公开(公告)号:CN114136249B

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202111441256.2

    申请日:2021-11-30

    Abstract: 本申请涉及一种变压器绕组变形超声检测信号去噪方法,包括:利用采集卡采集探头发射的发射波和接收的回波信号;根据发射波起振点和回波响应点将信号分为三段,分别为杂波信号、发射波信号和回波信号;对杂波信号进行去噪;判断发射波信号和回波信号的采样点是否均大于设定值;若发射波信号和回波信号的采样点均大于设定值,分别对发射波信号和回波信号采用ITD‑PE‑PCA算法进行去噪;若发射波信号和回波信号的采样点不是均大于设定值,合并发射波信号和回波信号,然后对合并信号采用ITD‑PE‑PCA算法进行去噪;拼接去噪后的信号。该去噪方法将信号极值突变分段算法与ITD‑PE‑PCA相结合,从而使得对超声波有效信号滤波后与原信号相关系数更高,去噪效果更好。

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