公开(公告)号：CN113866098A

公开(公告)日：2021-12-31

申请号：CN202111134765.0

申请日：2021-09-27

Applicant: 国网四川省电力公司南充供电公司 ,  上海电力大学

Inventor： 范荣全 ,  邬才斌 ,  唐杨 ,  王成强 ,  张周胜 ,  陈筱平 ,  沈恩泽 ,  张宇 ,  贾玻 ,  应林志 ,  文嘉 ,  柳剑 ,  李海龙 ,  胡勇 ,  张力娟 ,  李强

IPC: G01N21/17 ,  G01N21/25

Abstract: 本发明公开了一种检测六氟化硫分解气体含量的方法及气体报警装置，包括以下步骤：步骤1，收集电气设备中的六氟化硫分解气体，并对六氟化硫分解气体进行光声光谱检测得到声压信号；步骤2，根据声压信号得到各组分六氟化硫分解气体数据；步骤3，对各组分六氟化硫分解气体数据进行标定，生成各组分的补偿系数；步骤4，根据补偿系数，对各组分六氟化硫分解气体进行相互补偿，得到补偿后的各组分六氟化硫分解气体；步骤5，对补偿后的各组分六氟化硫分解气体进行光声光谱检测，得到六氟化硫分解气体含量。本发明还公开了一种气体报警装置，当六氟化硫分解气体含量超过一定阈值时，气体报警装置发出报警。

公开(公告)号：CN117993434A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202211355601.5

申请日：2022-11-01

Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 ,  上海电力大学

Inventor： 王康 ,  戴明明 ,  李强 ,  刘昌界 ,  刘蓉晖 ,  孙改平 ,  李志永 ,  张荣荣 ,  王奎红 ,  李自愿 ,  陈新宇 ,  邓亚伟 ,  余茂娟 ,  石炬烽 ,  李佳

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F18/23213 ,  G06F16/29 ,  G06F16/28

Abstract: 本发明提供了一种基于天气分型和神经网络的短期新型负荷预测方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，将历史气象数据和历史新型负荷数据作为原始数据样本，对原始数据样本进行精细化天气分型得到训练样本；步骤S2，使用训练样本训练卷积神经网络；步骤S3，将当前气象数据输入至训练好的卷积神经网络得到短期新型负荷预测值。本方法能够很好地兼顾短期新型负荷的计算复杂度和预测精度，具有极大的应用前景。