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公开(公告)号：CN118491031A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410791937.9
申请日：2024-06-19
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开特高压站压缩空气泡沫灭火系统，包括设备间、多个换流站分区、控制系统，所述设备间内集成CAF产生装置、供应装置、分区阀，所述供应装置为所述CAF产生装置供应泡沫液、水和高压气体，所述CAF产生装置的出口端连接多个分区阀，所述换流站分区包括阀室，所述分区阀分别与所述阀室连接，所述阀室分别与消防炮系统、喷淋系统连接；所述CAF产生装置包括主气管、第一混合管、导流片、泡沫管、主水管、转轴、第一支架、第二混合管、轴流叶片、第二支架。本发明中导流片可使得水流形成涡旋，这样可将中央的泡沫吸入并混合，高压气体带动轴流叶片转动，通过轴流叶片可实现气体、泡沫、水的再次混合，混合效果非常好，提高了灭火剂的利用效率。
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公开(公告)号：CN112556778B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202011364292.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 基于定容法的梯度放气式SF6气室容积测定方法，属于SF6测量设备技术领域，解决如何准确地对电气设备的气室内部体积进行精确测算的问题，先对定容放气罐的容积进行标定；根据气室压力设定值分配多个阶段放气阈值，分阶段对气室进行放气并测量数据，各个阶段分别计算气室的体积与质量，再去各个阶段测得的数据的平均值，消除了由于压力传感器的测量精度限制，对气室进行放气时，一次性从初始值充到设定值进行一次测量存在的较大偶然误差问题，提高了计算结果的精确度；在放气测量过程中，控制放入气体流量，使得定容放气罐内气体压力缓慢接近本阶段放气阈值，装置不会出现气室内气体放出过多，导致气室内压力下降至报警值发出报警的情况。
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公开(公告)号：CN112556778A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011364292.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 基于定容法的梯度放气式SF6气室容积测定方法，属于SF6测量设备技术领域，解决如何准确地对电气设备的气室内部体积进行精确测算的问题，先对定容放气罐的容积进行标定；根据气室压力设定值分配多个阶段放气阈值，分阶段对气室进行放气并测量数据，各个阶段分别计算气室的体积与质量，再去各个阶段测得的数据的平均值，消除了由于压力传感器的测量精度限制，对气室进行放气时，一次性从初始值充到设定值进行一次测量存在的较大偶然误差问题，提高了计算结果的精确度；在放气测量过程中，控制放入气体流量，使得定容放气罐内气体压力缓慢接近接近本阶段放气阈值，装置不会出现气室内气体放出过多，导致气室内压力下降至报警值发出报警的情况。
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公开(公告)号：CN109839301A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910187005.2
申请日：2019-03-13
Applicant: 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 , 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种钢绞架空地线腐蚀程度的检测方法，包括：取设定长度的待检测钢绞架空地线，去除待检测钢绞架空地线表面的镀锌层；截取待检测钢绞架空地线的一段作为金相试样；对金相试样进行镶嵌；采用砂纸打磨金相试样；采用金刚石研磨膏水磨抛光金相试样；采用金相显微镜为金相试样的金相面拍摄金相照片；根据金相照片计算待检测钢绞架空地线的横截面中未腐蚀部分的面积；通过待检测钢绞架空地线的截面积和标准钢绞架空地线的截面积确定待检测钢绞架空地线的腐蚀程度；通过待检测钢绞架空地线横截面中未腐蚀部分的面积和钢绞架空地线的标准抗拉强度计算待检测钢绞架空地线的破断拉力。本发明提高了判断钢绞架空地线的腐蚀程度的准确性。
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公开(公告)号：CN108445447A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810163769.3
申请日：2018-02-27
Applicant: 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 , 南京普锐迪电气科技有限公司
IPC: G01S5/06
Abstract: 本发明公开了一种变电站放电源的站域空间波达方向估计系统，包括四个位于同一平面上的全向天线。波达方向估计包括以下步骤：1)使用插值互相关法估计各天线接收信号之间的时差；2)利用波达方向估计方法计算放电源的方位角与俯仰角。本发明中天线阵列具有尺寸小、适用于变电站狭窄巡检通道等优点，通过多个测试点估计结果的交叉，可以准确计算放电源的坐标，进而确定放电设备所在的位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112556773A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011359032.2
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 基于称重法的梯度放气式SF6气室容积测定方法，属于SF6测量设备技术领域，解决如何准确地对电气设备的SF6气室内部的气体量进行精确测算的问题；根据气室压力设定值分配多个阶段放气阈值，分阶段对气室进行放气并测量数据，各个阶段分别计算气室的体积与内部原有的气体质量，再区各个阶段测得的数据的平均值，消除了由于压力传感器的测量精度限制，对气室进行放气时，一次性从初始值放到设定值进行一次测量存在的较大偶然误差问题，提高了计算结果的精确度；能够精确测量气体实时压力，在接近设定压力数值时能控制放气流量，使得压力传感器能在气体稳定时进行检测，不会出现气室内气体放出过多，导致气室内压力下降至报警值发出报警的情况。
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公开(公告)号：CN114360582B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210042045.X
申请日：2022-01-14
Applicant: 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 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 张晨晨 , 丁国成 , 杨可军 , 张可 , 黄文礼 , 朱太云 , 季坤 , 李坚林 , 甄超 , 韩帅 , 王成龙 , 吴兴旺 , 杨海涛 , 吴杰 , 尹睿涵 , 胡啸宇 , 高飞 , 毛光辉
Abstract: 本发明涉及一种基于多频段自监督的变压器声纹异常检测方法，包括：对变压器的声纹数据进行采集和预处理；对采集的声纹数据进行特征提取；设计一个自监督的多层全连接神经网络模型，并自监督学习变压器的工作声纹数据特征，判断声纹数据特征之间的差异；在自监督学习中，当输入连续的声纹数据特征时，多层全连接神经网络模型输出连续的声纹数据异常监测差异度结果；使用模板匹配算法进行异常频率特征向量的识别检测，对异常频率特征分分离注册，实现泛化性的识别检测。本发明保留变压器声纹中的关键特征同时压缩非关键频带的参数，降低特征向量维度，减少计算负担加快系统分析速度，极大节省专业人员工作量，减少人工干预造成的精度偏差。
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公开(公告)号：CN118767607A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410779861.8
申请日：2024-06-17
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种C4F7N/CO2混合气体分离装置及C4F7N回收率和回收量计算方法，属于电气设备绝缘气体技术领域，解决采用计量装置人工直接称取液化后C4F7N质量存在C4F7N质量计量不准确问题；本发明通过深冷来降低C4F7N占比，再用吸附剂进行吸附，并且搭配活化操作，避免了深冷分离效果不佳、吸附剂无法吸收大量目标气体的情况，实现C4F7N/CO2混合气体高效分离；对净化前后混合比进行检测，准确计量回收率和回收量，本发明能够有效分离C4F7N/CO2混合气体，获取纯度较高的C4F7N，大大减少了气体存储所需的钢瓶数量，降低仓储压力和钢瓶购置费用。
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公开(公告)号：CN108896893B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN201811070301.6
申请日：2018-09-13
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种电气设备中的局部放电源的定位系统及定位方法。其中，该方法包括：建立电气设备的离散物理模型，其中，离散物理模型是由具有相同间距的多个节点所构成的模型；遍历多个节点中的每个节点，确定每个节点对应的放电信号，传播到预设传感器位置的最快传播路径；根据每个节点对应的放电信号到达预设传感器的最快传播路径，估算每个节点对应的放电信号的到达时间；根据估算的到达时间和由预设传感器实际检测的到达时间，确定电气设备中的局部放电源的位置。本发明解决了现有技术中根据局部放电信号的直达波路径确定电气设备中的局部放电源的位置导致定位结果不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN114360582A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210042045.X
申请日：2022-01-14
Applicant: 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 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 张晨晨 , 丁国成 , 杨可军 , 张可 , 黄文礼 , 朱太云 , 季坤 , 李坚林 , 甄超 , 韩帅 , 王成龙 , 吴兴旺 , 杨海涛 , 吴杰 , 尹睿涵 , 胡啸宇 , 高飞 , 毛光辉
Abstract: 本发明涉及一种基于多频段自监督的变压器声纹异常检测方法，包括：对变压器的声纹数据进行采集和预处理；对采集的声纹数据进行特征提取；设计一个自监督的多层全连接神经网络模型，并自监督学习变压器的工作声纹数据特征，判断声纹数据特征之间的差异；在自监督学习中，当输入连续的声纹数据特征时，多层全连接神经网络模型输出连续的声纹数据异常监测差异度结果；使用模板匹配算法进行异常频率特征向量的识别检测，对异常频率特征分分离注册，实现泛化性的识别检测。本发明保留变压器声纹中的关键特征同时压缩非关键频带的参数，降低特征向量维度，减少计算负担加快系统分析速度，极大节省专业人员工作量，减少人工干预造成的精度偏差。
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