换流阀厅数字化、透明化技术成熟度评价方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN119180541A

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202411126466.6

    申请日:2024-08-16

    Abstract: 本发明涉及一种换流阀厅数字化、透明化技术成熟度评价方法、装置及介质,首先构建信息组织、关联交互、融会贯通和功能服务四个维度的直流输电换流阀厅的数字化、透明化评价指标,各指标分为五个成熟度等级;由评估专家对各单项评价指标进行初步的权重设定与成熟度评分;对评估专家做出的各单项指标分别进行权重设定与成熟度评分的一致性评估与调整,直至其满足一致性条件;基于单项权重与成熟度评分进行加权计算,得出阀厅总体的数字化、透明化能力成熟度水平。本发明针对阀厅不同的应用领域建立多个针对性的评价指标,并设定不同的标准和权重,建立具有针对性的成熟度评价流程,为阀厅数字化、透明化规范性建设推广落地应用提供参考。

    一种基于移动网络的数据采集监控系统

    公开(公告)号:CN105006123A

    公开(公告)日:2015-10-28

    申请号:CN201510394579.9

    申请日:2015-07-07

    Abstract: 本发明涉及一种基于移动网络的数据采集监控系统,包括:现场数据采集装置,用于采集现场数据并进行现场告警处理;移动通信网络,与现场数据采集装置连接,用于传输现场数据;智能移动设备,通过移动通信网络与现场数据采集装置连接,用于和多个现场数据采集装置通讯,将数据进行统一管理,并进行远程告警处理。与现有技术相比,本发明具有大大降低了整个监控系统的维护成本及提高了监控的便利性等优点。

    一种CLCC寿命预测与故障风险分析方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN119046517B

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411526113.5

    申请日:2024-10-30

    Abstract: 本发明涉及一种CLCC寿命预测与故障风险分析方法、系统、设备及介质,其中所述的方法包括:构建CLCC寿命预测与故障风险分析模型;构建CLCC仿真系统,模拟CLCC正常工况与故障工况重复进行多次寿命测试试验,并获取训练数据集;训练CLCC寿命预测与故障风险分析模型;利用训练好的CLCC寿命预测与故障风险分析模型进行寿命预测值和故障风险分析;所述的系统用于实现上述的方法,包括数据采集和处理模块、计算模块和寿命预测和故障风险分析模块。与现有技术相比,本发明将模型的决策过程可视化,直观展示了在进行寿命预测和故障风险分析的过程并帮助识别影响CLCC元件寿命的关键故障类型,且该方法采用改进神经网络模型使其在面对复杂工况也具备良好的处理性能。

    一种饱和电抗器用铁芯损耗检测装置及方法

    公开(公告)号:CN119556007A

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411536820.2

    申请日:2024-10-31

    Abstract: 本发明涉及一种饱和电抗器用铁芯损耗检测装置及方法。其中,装置包括高频电源、功率分析仪、万用表、第一测试绕组和第二测试绕组,高频电源连接功率分析仪,功率分析仪连接第一测试绕组,第二测试绕组连接万用表,装置还包括升降杆、支撑机构和升降控制机构,第一测试绕组和第二测试绕组固定连接于支撑机构上,且分别套设于升降杆外部,升降杆穿过支撑机构与升降控制机构连接,当升降杆的端部连接预先获取的待测铁芯时,升降控制机构控制升降杆下降,待测铁芯位于第一测试绕组和第二测试绕组的内部。与现有技术相比,本发明具有精确计算铁芯单位损耗,根据损耗快速筛选发热较为稳定的铁芯等优点。

    一种CLCC寿命预测与故障风险分析方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN119046517A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411526113.5

    申请日:2024-10-30

    Abstract: 本发明涉及一种CLCC寿命预测与故障风险分析方法、系统、设备及介质,其中所述的方法包括:构建CLCC寿命预测与故障风险分析模型;构建CLCC仿真系统,模拟CLCC正常工况与故障工况重复进行多次寿命测试试验,并获取训练数据集;训练CLCC寿命预测与故障风险分析模型;利用训练好的CLCC寿命预测与故障风险分析模型进行寿命预测值和故障风险分析;所述的系统用于实现上述的方法,包括数据采集和处理模块、计算模块和寿命预测和故障风险分析模块。与现有技术相比,本发明将模型的决策过程可视化,直观展示了在进行寿命预测和故障风险分析的过程并帮助识别影响CLCC元件寿命的关键故障类型,且该方法采用改进神经网络模型使其在面对复杂工况也具备良好的处理性能。

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