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公开(公告)号：CN118690295A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410737678.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 国网吉林省电力有限公司建设分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/21 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及变电站设备监测技术领域，本发明公开了一种变电站设备异常检测方法及其系统，包括采集变电站设备中变压器的每个预设目标区域的特征训练数据；根据特征训练数据生成状态评估系数；对状态评估系数进行分析，判断变压器是否存在突发性运行故障；基于预设目标区域实测波动数据值与突发性故障信息的对应关系，确定对应的突发性故障信息；本发明通过基于实测负载数据和实测高次谐波数据生成的实测负载趋势图和实测高次谐波趋势图，进行对比分析，进一步确定突发性运行故障原因，从而能够对变压器快速判断并确定发生变压器突发性运行故障的原因，提高了变电站设备异常排查效率。
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公开(公告)号：CN116224000A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310079665.5
申请日：2023-01-31
Applicant: 国网吉林省电力有限公司建设分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G01R31/14 , G01R31/62 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的变压器局部放电类型识别方法及设备，方法包括：(1)利用高频局部放电信号采集装置采集若干类的典型局放缺陷数据；(2)根据典型局放缺陷数据生成PRPD图谱，并将其对应缺陷类型作为对应标签组成数据集；(3)构建卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型包括依次连接的第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第三卷积层、第二池化层、全连接层和Softmax层；(4)采用所述数据集对所述卷积神经网络模型进行训练；(5)将待识别局部放电信号按照步骤(2)生成PRPD图谱，输入训练好的卷积神经网络模型，得到局部放电缺陷类型。本发明识别准确率更高。
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公开(公告)号：CN112181735A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010931932.3
申请日：2020-09-08
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网有限公司华东分部 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了FPGA芯片内定值及参数单粒子效应的检错装置及方法，针对在电力二次装置内的FPGA芯片须配置的平台定值、参数等重要数据，通过三模冗余架构与时间反馈冗余架构相结合的架构实现了定值、参数等配置数据单粒子效应错误的监视与错误恢复。本发明实现了错误数据不出口及错误数据的即时恢复，解决了单粒子效应影响配置数据引起的误动、拒动或误操作等严重影响电力系统运行安全的问题，同时，不依赖于外部处理器。
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公开(公告)号：CN112181735B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010931932.3
申请日：2020-09-08
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网有限公司华东分部 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了FPGA芯片内定值及参数单粒子效应的检错装置及方法，针对在电力二次装置内的FPGA芯片须配置的平台定值、参数等重要数据，通过三模冗余架构与时间反馈冗余架构相结合的架构实现了定值、参数等配置数据单粒子效应错误的监视与错误恢复。本发明实现了错误数据不出口及错误数据的即时恢复，解决了单粒子效应影响配置数据引起的误动、拒动或误操作等严重影响电力系统运行安全的问题，同时，不依赖于外部处理器。
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