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公开(公告)号:CN118155024B
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202410585235.5
申请日:2024-05-13
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/72 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464
摘要: 本发明提供大模型图像样本自动生成方法及系统,方法包括:采集电网设备的差异光谱图像数据,以作为原始数据,对原始数据进行形态学滤波操作、数据清洗操作以及数据整合操作,以得到模型训练输入数据;利用生成对抗网络GAN进行对抗操作,对模型训练输入图像数据进行训练,以进行样本生成以及样本评估操作,获取稀缺样本;将稀缺样本与实时采集图像混合,利用支持向量机进行标注处理,以构造适用泛化能力新数据集;利用迁移学习技术,在适用泛化能力新数据集上,对预训练ResNet模型进行训练、验证操作,以得到适用电网图像大模型。本发明解决了电网设备监测与诊断操作中存在样本稀缺,导致模型的监测诊断性能受有制约的技术问题。
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公开(公告)号:CN118033403A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410176697.1
申请日:2024-02-08
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽新力电业科技咨询有限责任公司 , 合肥工业大学
IPC分类号: G01R31/327 , G06F17/11 , G01R31/12 , G01R27/26
摘要: 本发明公开了一种高压开关设备绝缘介质介电谱的快速拟合方法,包括如下步骤:利用测量得到的高压开关设备绝缘介质复介电常数实部进行求导变换,得出等效介质损耗因子,进行弛豫峰个数识别;构造包含复介电常数实部和虚部的目标函数,采用遗传算法对目标函数进行拟合分析,得出直流电导率、弛豫时间常数、弛豫峰展宽、弛豫峰不对称效应形状因子、光频介电常数等各弛豫峰特征参数,进一步构建该绝缘介质的HN函数模型。本发明通过引入等效介质损耗因子,取消直流电导的干扰,有效识别高压开关设备绝缘介质介电谱中被直流电导掩盖的非明显弛豫峰,并利用遗传算法,快速拟合高压开关设备绝缘介质介电谱数据,提高绝缘介质介电谱数据的拟合精度。
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公开(公告)号:CN112345531B
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202011115138.8
申请日:2020-10-19
摘要: 本发明公开了一种基于仿生机器鱼的变压器故障检测方法,仿生机器鱼带有无线通讯模块、存储器、摄像头和照明灯,在变压器油室中建立有游弋坐标网络,在变压器外的地面有检测终端,检测终端指令仿生机器鱼根据游弋坐标网络在变压器油室中围绕变压器线圈游弋检测,本发明通过仿生机器鱼浮出液面实时与地面检测终端交换信息,地面检测终端根据接收的图片信息,找出疑似故障点并指示仿生机器鱼再次对故障点进行多角度拍照提供给地面检测终端最终确认故障点,实现对变压器内部故障检测,本发明代替人工进入油浸式变压器内部进行故障检测。
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公开(公告)号:CN117191364A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202310920833.9
申请日:2023-07-24
申请人: 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
IPC分类号: G01M13/00 , G01M7/02 , G01R31/08 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及特高压电网输电技术领域,具体为基于振动感知信号的特高压电抗器松动缺陷识别方法,包括以下步骤:电抗器最佳振动测点数据采集;数据预处理;建立数据集;HVSR‑DenseNet网络故障诊断;有益效果为:本发明提出的基于振动感知信号的特高压电抗器松动缺陷识别方法,过等比缩小实际场景中特高压并联电抗器结构参数,设计搭建了一种特高压电抗器等效缩比模型;基于所搭建的HVSR等效缩比测试平台,探究可良好反应电抗器内部机械状态的最佳振动测点位置;在最佳测点选择的基础上,探究能够对最佳测点振动数据实时解析,捕捉隐藏在振动数据内部的可识别诊断特征并准确识别诊断HVSR松动故障的检测方法。
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公开(公告)号:CN117092463A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202311063667.1
申请日:2023-08-23
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明公开了真型高压XLPE电缆放电模拟及生成气体检测装置,包括高压XLPE电缆主体,所述高压XLPE电缆主体从外到内依次由外护套、金属铠装层、缓冲层、屏蔽层、绝缘层以及导芯组成,还包括高压放电模拟机构和以及气体收集和分析机构;所述高压放电模拟机构包括放电模拟和集气腔体、电极模块、电流测量模块、电压测量模块和高压电源,本发明通过调控高压放电模拟机构的输出电压和电极结构控制放电程度,通过可更换电极模块模拟金属铠装层和缓冲层的接触状态,通过针电极深入电缆缓冲层、屏蔽层或绝缘层,实现电缆不同部位的放电模拟,气体收集和分析机构可实时获得不同放电条件下释放的气体,并实时开展气体种类的分析。
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公开(公告)号:CN111610439B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202010326067.X
申请日:2020-04-23
申请人: 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
发明人: 杨为 , 朱太云 , 田宇 , 柯艳国 , 朱胜龙 , 张国宝 , 赵恒阳 , 蔡梦怡 , 陈忠 , 李坚林 , 罗沙 , 甄超 , 谢佳 , 宋东波 , 赵常威 , 杨海涛 , 秦金飞 , 张晨晨 , 钱宇骋
IPC分类号: G01R31/327
摘要: 本发明实施方式提供一种高压断路器短路开断能力评估及选相开断控制方法,属于电网短路开断与智能测控技术领域。所述控制方法包括:将大电网网架分割为计算区域和外部区域;扫描形成计算区域内的各个节点的正序网络、负序网络以及零序网络;采用电磁暂态计算的方法获取每个节点的短路电流和直流时间常数;判断短路电流是否大于或等于节点对应的额定短路电流;在判断短路电流小于短路电流的情况下,判断直流时间常数是否小于或等于额定直流时间常数;在判断直流时间常数大于额定直流时间常数的情况下,对断路器的开断能力进行校核;判断开断能力是否大于短路电流;在判断开断能力小于或等于短路电流的情况下,采用选项开断控制方法控制断路器。
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公开(公告)号:CN111579975B
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202010382386.2
申请日:2020-05-08
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G01R31/327
摘要: 本发明提供一种用于高压交流断路器遮断容量校核的方法,属于高压交流断路器短路故障电流开断技术领域。所述方法包括:获取电网网架的运行方式及开机条件以形成边界条件;形成电网网架的正序节点、负序节点以及零序节点导纳矩阵网络;扫描计算正序阻抗、负序阻抗以及零序阻抗;计算对称短路电流的初始值以及直流时间常数;在判断直流时间常数小于或等于额定时间常数的情况下,将断路器的额定短路开断电流作为断路器的短路电流开断能力;否则基于电流最后半波能量等效原则,根据公式(1)计算遮断系数;将额定短路开断电流与遮断系数的乘积作为短路电流开断能力;在判断开断能力小于或等于初始值的情况下,对节点执行短路电流限制操作。
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公开(公告)号:CN112966630B
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202110290965.9
申请日:2021-03-18
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学
摘要: 本发明公开了一种超/特高压GIS开关设备运行状态评估方法、系统及设备,用于超/特高压GIS开关设备,包括多传感器数据特征量提取、隶属度函数构造、权重系数评定、层阶模糊运算及状态评估。通过对局部放电信号、振动信号、线圈电流信号和红外图谱进行特征参数提取,并构造正态云隶属度函数,计算得出评价指标对运行状态的隶属度值。进一步分层计算综合权重系数,用分层隶属度值矩阵和权重系数矩阵进行模糊运算,最终评估得出超/特高压GIS开关设备的运行状态。本发明可以实现超/特高压GIS开关设备运行状态在线监测和综合评估,为开关设备的运维和检修提供理论依据和实践支撑。
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公开(公告)号:CN114780697A
公开(公告)日:2022-07-22
申请号:CN202210404856.X
申请日:2022-04-18
IPC分类号: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/901
摘要: 本发明公开了基于知识图谱的智能问答系统,涉及电网调度技术领域,解决了现有技术在构建知识图谱的过程中,没有考虑到地理条件对电网的影响,使得构建的知识图谱不准确,导致获取答案不匹配的技术问题;本发明建立了目标区域的综合知识图谱,以及若干目标子区域的边缘知识图谱,将问题语料和综合知识图谱或者边缘知识图谱相结合获取对应的问题答案,提高了知识图谱的准确性,保证了问题答案的匹配度;本发明接收到智能终端发送的问题语料时,既可以对综合知识图谱进行检索获取问题答案,又可以对问题语料进行分析获取对应的目标子区域,进而根据目标子区域对应的边缘知识图谱获取问题答案,为问题语料提供了匹配度最高的问题答案。
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公开(公告)号:CN114155421A
公开(公告)日:2022-03-08
申请号:CN202111388669.9
申请日:2021-11-22
申请人: 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 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC分类号: G06V20/00 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种深度学习算法模型自动迭代方法,属于电力技术领域,包括:步骤一:采集输变电现场设备的巡检影像,对采集的巡检影像进行审核和标注;步骤二:根据处理后的巡检影像构建算法模型;步骤三:实时获取输变电现场每天会上传的巡检影像,对每天上传的巡检影像进行筛选,获得有效新样本,并将有效新样本根据设备类型进行分类和处理,形成不同类型的有效新样本集;步骤四:定时监控有效新样本集内有效新样本数量,当监控到有效新样本集内有效新样本数量大于阈值X3时,将有效新样本集作为训练集对算法模型进行迭代;通过深度学习算法模型的自动迭代,降低建立深度学习算法模型的人工参与量,建立完算法模型后,能够进行自动迭代。
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