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公开(公告)号:CN118551275B
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202411008185.0
申请日:2024-07-26
Applicant: 国网山东省电力公司微山县供电公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出了一种变压器铜损预测方法及系统,属于电力技术领域,包括:采集变压器的历史工况数据;预处理采集的历史工况数据;根据采集到的功率信号计算得出功率效率,以功率效率的倒数表征铜损程度;生成变压器铜损预测模型的训练样本;构建改进的时序感知神经网络rTCN‑Attention预测模型,并训练得到最终的预测模型;获取当前工况数据,利用改进的时序感知神经网络rTCN‑Attention预测模型预测下一时刻的铜损程度;根据预测的铜损程度确定预警等级。本发明通过预处理生成三维图像数据和构建时序感知神经网络,提高变压器铜损预测的准确性。
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公开(公告)号:CN118551275A
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202411008185.0
申请日:2024-07-26
Applicant: 国网山东省电力公司微山县供电公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出了一种变压器铜损预测方法及系统,属于电力技术领域,包括:采集变压器的历史工况数据;预处理采集的历史工况数据;根据采集到的功率信号计算得出功率效率,以功率效率的倒数表征铜损程度;生成变压器铜损预测模型的训练样本;构建改进的时序感知神经网络rTCN‑Attention预测模型,并训练得到最终的预测模型;获取当前工况数据,利用改进的时序感知神经网络rTCN‑Attention预测模型预测下一时刻的铜损程度;根据预测的铜损程度确定预警等级。本发明通过预处理生成三维图像数据和构建时序感知神经网络,提高变压器铜损预测的准确性。
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公开(公告)号:CN118604554A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202411073820.3
申请日:2024-08-07
Applicant: 国网山东省电力公司微山县供电公司
Abstract: 本发明属于测试技术领域,尤其是一种电力检修用电缆电力外泄检测设备,现提出以下方案,包括下壳和上壳,所述下壳和上壳之间通过螺栓连接,所述下壳的底部通过螺栓连接有支架,且支架的底部通过螺栓连接有抽拉杆,所述下壳的顶部和上壳的底部之间设置有检测机构,所述上壳顶部的一侧通过螺栓连接有两个侧板,且两个侧板相对的一侧之间通过轴承转动连接有第一转辊,所述第一转辊的外壁固定套接有第一支撑辊,所述下壳顶部的一侧通过螺栓连接有两个固定板。本发明中通过第一支撑辊和第二支撑辊之间的配合对电缆进行拉紧处理,防止由于电缆较为松弛导致电缆与检测机构之间的接触效果较差对电缆电力外泄的检测造成影响。
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