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公开(公告)号：CN116106756A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310098413.7
申请日：2023-02-10
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
IPC: G01R31/382 , H02J7/00 , B60L53/30 , H01M10/48 , H01M10/44 , H01M10/6567 , H01M10/6554 , H01M10/613 , G01R31/36 , G01B21/30
Abstract: 本发明涉及一种直流换电站设备异常状态实时监测装置，包括充电架、隔板架、电池监测模块和封板，所述充电架呈立体框架结构，充电架前端设置有开口，充电架前端开口内均匀安装有隔板架，相邻隔板架之间设置有电池存储腔，电池存储腔内部安装有电池监测模块，电池存储腔前端安装有封板。本发明可以准确的对动力电池进行实时监测，避免动力电池出现异常状态影响整个换电站的安全。
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公开(公告)号：CN111912519B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010714530.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了基于声纹频谱分离的变压器故障诊断方法及装置，包括获取变压器的铁芯、绕组、操纵机构产生的振动声纹信号数据；基于时域的声纹数据进行频域转换获取频谱数据；基于频谱数据采用同态滤波方法将频谱数据中的频谱包络数据和频谱细节数据分离；将分离之后的频谱数据输入预设的GRU神经网络获取变压器故障诊断结果。本发明在进行取对数处理和离散余弦变换之前，通过设计50Hz倍频三角滤波器组滤波实现对频谱数据的降维，在后续运算处理中提高运算速度并提高了GRU神经网络输入特征向量的有效性，从而提高了GRU神经网络的诊断结果准确性。
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公开(公告)号：CN112599134A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011400711.X
申请日：2020-12-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于声纹识别的变压器声音事件检测方法，包括对变压器语音信号待测样本进行分帧；对每个语音信号帧进行加窗；对每个加窗后的语音信号帧进行离散傅里叶变换；根据傅里叶变换结果计算能量谱密度；采用50Hz倍频三角滤波器组对能量谱密度进行滤波；对滤波后的能量谱密度取对数，最终得到变压器语音信号待测样本的声纹特征；采用事先训练好的CapsNet胶囊网络模型对声纹特征进行检测，得到变压器语音信号待测样本的类别。本发明可以解决变压器声音事件重叠问题，有着较高的识别准确率，提高了变压器声音事件在线检测的智能水平。
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公开(公告)号：CN111912519A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010714530.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了基于声纹频谱分离的变压器故障诊断方法及装置，包括获取变压器的铁芯、绕组、操纵机构产生的振动声纹信号数据；基于时域的声纹数据进行频域转换获取频谱数据；基于频谱数据采用同态滤波方法将频谱数据中的频谱包络数据和频谱细节数据分离；将分离之后的频谱数据输入预设的GRU神经网络获取变压器故障诊断结果。本发明在进行取对数处理和离散余弦变换之前，通过设计50Hz倍频三角滤波器组滤波实现对频谱数据的降维，在后续运算处理中提高运算速度并提高了GRU神经网络输入特征向量的有效性，从而提高了GRU神经网络的诊断结果准确性。
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公开(公告)号：CN118036463A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410233044.2
申请日：2024-02-29
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 武汉大学
Inventor： 丁国成 , 吴兴旺 , 杨海涛 , 吴杰 , 谢一鸣 , 张晨晨 , 胡啸宇 , 李坚林 , 黄伟民 , 谢佳 , 郭佳欢 , 王洪菲 , 石玮佳 , 王志鹍 , 阮江军 , 董旭柱 , 邓永清
IPC: G06F30/27 , G06F18/27 , G06N20/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明提出了一种变压器绕组热点温度的外壳测温点布置方法，包括如下步骤：S1、建立变压器多物理场仿真分析模型；S2、收集变压器多物理场仿真分析模型的训练样本和测试样本；S3、基于变压器多物理场仿真分析模型提取流经绕组热点区域和外壳区域的主流线，选取热点温度反演检测模型热点温度反演特征测温点；S4、分析热点温度反演检测模型热点温度反演特征测温点有效性；S5、建立基于外壳特征测温点的绕组热点温度反演检测模型；在精准计算绕组热点温度反演检测模型的基础上，对绕组热点温度进行准确定位和计算，可为变压器复杂运行工况下热点温度的监测提供指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114821025A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210261718.0
申请日：2022-03-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司霍邱县供电公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 王坤 , 甄超 , 李坚林 , 季坤 , 王刘芳 , 黄杰 , 谢佳 , 柯艳国 , 王翀 , 赵常威 , 钱宇骋 , 丁国成 , 王署东 , 杨海涛 , 张晨晨 , 李森林 , 胡啸宇
IPC: G06V10/22 , G06V10/774 , G06V30/148
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的表计识别方法和系统，涉及图像识别技术领域，包括图像分析模块、信息记录模块、信息整理模块以及信号验证模块；图像分析模块用于采用yolov3检测模型对接收到的表计图像进行数字目标识别得到数字识别结果，最终得到表计读数；信息记录模块用于记录图像分析模块的识别记录；信息整理模块用于对识别记录进行整理，构建参数检测训练样本，得到参数补偿模型并反馈至模型构建模块对yolov3检测模型进行修正，提高识别的正确率；信号验证模块用于实时验证图像分析模块的通信状态，在探测到通信预警指令后，图像分析模块进入主动待机模式，有效减少干扰信号的影响，从而提高识别效率和精度。
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公开(公告)号：CN114783132A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210203419.1
申请日：2022-03-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司霍邱县供电公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多级智能的变电站安全防护系统，属于变电站安全防护技术领域，包括入侵防护模块、网络安全模块、数据库、服务器；所述入侵防护模块用于对智能变电站进行生物入侵安全防护；获取智能变电站建筑图及周边地形图，建立三维模型，设置预警区域，将设置的预警区域标记在三维模型中，获取各个预警区域的特性值，根据获得的特性值获取对应预警区域的安全防护方案，进行安全防护方案布设，并将相应的检测设备标记在三维模型中的对应位置上，将当前的三维模型标记为检测模型；通过检测设备实时获取各个预警区域内的生物信息，当检测到生物时，将检测到的生物位置标记在检测模型中，根据对应的安全防护方案对检测的生物进行驱离。
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公开(公告)号：CN116539256A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310349240.1
申请日：2023-03-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司马鞍山供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
Abstract: 本申请适用于故障检测的技术领域，提供了一种应用于主变压器运行状态的健康评估方法及其系统，其方法包括获取目标对象的第一声纹信息和目标对象所在环境的第二声纹信息；提取第一声纹信息中预设类型的声纹特征参数集，并结合第二声纹信息对声纹特征参数集进行加权处理，生成声纹特征向量组；根据声纹特征向量组，生成目标对象对应的第一声纹波谱图像；比对第一声纹波谱图像与预设的第二声纹波谱图像，确定目标对象的运行状态是否为异常状态。本申请能够大幅度提高检测精度，能够有效地监控处于大负荷(重过载)情况的主变压器，以及精准的评估主变压器处于大负荷时的健康状况，特别适合主变压器处于大负荷情况时的健康评估。
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公开(公告)号：CN115311585A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210976712.1
申请日：2022-08-15
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司
Abstract: 本发明公开了用于电网架空线路异物的识别检测系统，涉及输电线路检测技术领域，解决了现有技术无法高效的确定架空线路是否存在异物，导致电网架空线路的异物无法自动化识别检测的技术问题；本发明对基础状态数据中的线路图像数据和线路应变数据进行单独或者联合分析，确定异物信息，然后根据异物信息进行预警处理；本发明申请能够通过自动化处理数据判断电网架空线路是否存在异物，为异物的识别检测提供数据基础；本发明在对线路图像数据和线路应变数据进行联合分析时，先通过线路应变数据分析异物位置，再结合对应的线路图像数据分析确定异物信息；先通过低成本方案确定是否存在异物，在进行精细识别，能够有效降低异物的识别检测成本。
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公开(公告)号：CN114692952A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210226236.1
申请日：2022-03-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司霍邱县供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于智能算法的负荷预测方法，涉及电力监测技术领域，设置所需要预测的台区范围，根据所设置的台区范围建立用电点布局模型图；获取台区范围内的用电点的历史用电数据，根据用电点的历史用电数据搭建台区综合用电变化图；获取台区用电点建设规划信息，根据用电点建设规划信息及台区综合用电变化图搭建台区电力负荷模型，并输出台区范围内的电力负荷值；通过对台区范围内不同的子区域分别进行未来t时长内的用电量的预测，然后再将所有子区域所获得的预测用电量进行整合，从而使得台区范围内的用电负荷值能够更加快速的被统计，同时降低预测误差，从而使得最终所获得的用电负荷值能够更加接近实际值。
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