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公开(公告)号：CN118897157A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411389836.5
申请日：2024-10-08
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
IPC: G01R31/08 , G01R31/12 , G01R31/52 , G01R19/175 , G01R23/07
Abstract: 本发明公开了一种用于消弧装置的运行状态在线辨识方法及系统，方法包括：判断分析后的频率是否为预设频率；若是预设频率，则采用预设的拟合策略对零序电压数据的上包络线进行指数拟合，并判断在预设时间段内的包络线幅值是否大于第一预设阈值，以及衰减时间常数是否大于第二预设阈值；若不大于第一预设阈值，或不大于第二预设阈值，则对于接入消弧线圈的母线，判断故障消失后的零序电压值是否小于第三预设阈值；若小于第三预设阈值，则判断中性点位移电压是否符合预设条件；若符合预设条件，则确定消弧线圈运行正常。提出指数拟合及FFT算法对消弧线圈运行状态进行判断，提高了对消弧线圈运行状态的感知能力，减少现场查看工作量。
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公开(公告)号：CN117706280B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410161071.3
申请日：2024-02-05
Applicant: 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的配电线路雷击故障定位方法及系统，方法包括：定义一个时间匹配矩阵，并基于雷击事件发生时间与停电事件发生时间在同一预设时间窗口内的原则在时间匹配矩阵中对至少一个配电线路故障跳闸事件和至少一个雷击事件进行时间匹配，得到匹配后的至少一个目标矩阵；计算同一目标矩阵中的目标配电线路故障跳闸事件与目标雷击事件之间的实时空间距离，并判断实时空间距离是否大于空间阈值；若实时空间距离不大于空间阈值，则同一目标矩阵中的目标配电线路故障跳闸事件与目标雷击事件关于空间匹配，并获取关于时间匹配和空间匹配的目标雷击事件的雷击故障位置。结合动态学习模型可以提高故障定位的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN117706280A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410161071.3
申请日：2024-02-05
Applicant: 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的配电线路雷击故障定位方法及系统，方法包括：定义一个时间匹配矩阵，并基于雷击事件发生时间与停电事件发生时间在同一预设时间窗口内的原则在时间匹配矩阵中对至少一个配电线路故障跳闸事件和至少一个雷击事件进行时间匹配，得到匹配后的至少一个目标矩阵；计算同一目标矩阵中的目标配电线路故障跳闸事件与目标雷击事件之间的实时空间距离，并判断实时空间距离是否大于空间阈值；若实时空间距离不大于空间阈值，则同一目标矩阵中的目标配电线路故障跳闸事件与目标雷击事件关于空间匹配，并获取关于时间匹配和空间匹配的目标雷击事件的雷击故障位置。结合动态学习模型可以提高故障定位的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN117595732A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311560620.6
申请日：2023-11-22
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种GIS隔离开关驱动电机控制方法及电子设备，该方法采用MPC控制器对隔离开关驱动用异步电机进行恒转速控制，在恒转速条件下，根据功率曲线的特征判断各阶段距离；所述MPC控制器的设计包括构建异步电机模型，设计成本函数，以最小化成本函数为目标，同时考虑到系统的约束，构建约束优化问题，通过最小化成本函数和障碍函数的和来逼近约束优化问题并迭代求解。本发明通过采用MPC控制器，隔离开关的驱动电机可以实现更精确、更可靠和更高效的控制。
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公开(公告)号：CN115113038B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210997722.3
申请日：2022-08-19
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌航空大学
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明属于断路器故障诊断技术领域，涉及一种基于电流信号相空间重构的断路器故障诊断方法，构建断路器不同故障状态下线圈分合闸电流信号时间序列数据集；对线圈分合闸电流信号时间序列数据集进行相空间重构，将线圈分合闸电流信号重构至高维空间得到相平面吸引子的相轨迹，获得相空间轨迹图并对所构建的相平面进行网格化；提取断路器分合闸线圈电流信号相空间重构后的相平面吸引子轨迹转变点的网格相对位置特征；以网格相对位置特征作为故障特征量构建故障诊断特征集，将故障诊断特征集输入SVM以此构建断路器故障诊断模型。本发明通过相平面吸引子轨迹转变点的比较可以准确辨识断路器故障类型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114897131A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210398716.6
申请日：2022-04-15
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习网络的GIS触头温升状态监测方法及系统，方法包括：建立样本数据集；基于预设样本训练集生成器对样本数据集进行筛选，使得到标签数据集；将样本数据以及标签数据输入至预设ConvGRU深度学习网络模型中，得到GIS触头状态量的时空关系函数；根据预设多维时空映射关系映射关系对时空关系函数分别在时间维度和空间维度上进行映射；根据第一子时空关系函数、第二子时空关系函数以及GIS触头温升不同运行状态与GIS温升的对应关系构建GIS触头温升状态模型，并基于GIS触头温升状态模型对获取的实时GIS触头状态量数据进行解析。能够在不破坏GIS的绝缘水平的前提下，指导GIS过热状态监测，进而降低母线过热故障发生率。
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公开(公告)号：CN114779069A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210701910.7
申请日：2022-06-21
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明公开一种校核断路器短路电流直流分量开断能力的方法及系统，方法包括：获取短路电流周期分量，并判断短路电流周期分量是否大于断路器额定短路开断电流；若短路电流周期分量不大于断路器额定短路开断电流，计算短路电流直流时间常数；判断短路电流直流时间常数是否在预设时间常数区间内；若短路电流直流时间常数不在预设时间常数区间内，计算动静触头分离后第一个大半波的峰值以及动静触头分离后第一个大半波的持续时间；根据峰值与持续时间的乘积是否大于预设阈值确定断路器是否具备开断能力。可以提高在运断路器开断性能分析的适用性，提升新增断路器参数选择的准确性。
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公开(公告)号：CN116229380B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310518425.0
申请日：2023-05-10
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种变电站涉鸟故障相关鸟种识别方法，该方法基于YOLOv8目标检测算法，引入三重注意力机制、可变形卷积对YOLOv8进行改进，构建改进YOLOv8目标检测模型，通过训练好的改进YOLOv8目标检测模型进行变电站涉鸟故障相关鸟种识别。本发明可为变电站涉鸟故障相关鸟种识别研究提供参考。本发明通过增强特征采集模块的特征提取能力、加强特征融合模块的融合效果和改进检测模块的损失函数，最终增强模型的检测精度和泛化能力以及鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN116229380A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310518425.0
申请日：2023-05-10
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种变电站涉鸟故障相关鸟种识别方法，该方法基于YOLOv8目标检测算法，引入三重注意力机制、可变形卷积对YOLOv8进行改进，构建改进YOLOv8目标检测模型，通过训练好的改进YOLOv8目标检测模型进行变电站涉鸟故障相关鸟种识别。本发明可为变电站涉鸟故障相关鸟种识别研究提供参考。本发明通过增强特征采集模块的特征提取能力、加强特征融合模块的融合效果和改进检测模块的损失函数，最终增强模型的检测精度和泛化能力以及鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN116204794A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310488171.2
申请日：2023-05-04
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种考虑多维数据的变压器油中溶解气体预测方法及系统，该方法通过采集变压器油中溶解气体的历史数据、变压器顶层油温、变压器负荷和变压器外部环境数据构成多维数据集；对多维数据集进行预处理；用预处理后的多维数据集训练BWO‑BiLSTM‑Attention组合模型，并用训练后的BWO‑BiLSTM‑Attention组合模型得到变压器油中溶解气体预测结果。本发明利用白鲸优化算法对BiLSTM‑Attention模型的6个超参数进行优化，提高了模型的泛化能力，本发明通过对变压器油中溶解气体含量的预测，便于及时发现变压器的潜在问题。
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