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公开(公告)号：CN118253810B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410676588.6
申请日：2024-05-29
Applicant: 国网河南省电力公司新乡供电公司 , 国网河南省电力公司卫辉市供电公司
Abstract: 本发明涉及一种管件打孔及卷管成型收料设备，它包括机架和升降自定位万向轮，机架一侧设置有直角旋转悬臂，直角旋转悬臂下方设置有控制器，机架靠近直角旋转悬臂处的顶点设置有三色报警灯，机架内部下方设置有导向组件，导向组件一侧上方设置有立体打孔模组；机架顶部设置有一组桁架，桁架下方设置有与桁架滑动连接的顶部可移动限位组件；本发明具有结构合理、有效定位、避免移位提高打孔质量、卷管成型便于运输的优点。
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公开(公告)号：CN118253810A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410676588.6
申请日：2024-05-29
Applicant: 国网河南省电力公司新乡供电公司 , 国网河南省电力公司卫辉市供电公司
Abstract: 本发明涉及一种管件打孔及卷管成型收料设备，它包括机架和升降自定位万向轮，机架一侧设置有直角旋转悬臂，直角旋转悬臂下方设置有控制器，机架靠近直角旋转悬臂处的顶点设置有三色报警灯，机架内部下方设置有导向组件，导向组件一侧上方设置有立体打孔模组；机架顶部设置有一组桁架，桁架下方设置有与桁架滑动连接的顶部可移动限位组件；本发明具有结构合理、有效定位、避免移位提高打孔质量、卷管成型便于运输的优点。
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公开(公告)号：CN213877854U
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202022475737.2
申请日：2020-11-01
Applicant: 国网河南省电力公司卫辉市供电公司 , 国网河南省电力公司新乡供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: H01H3/02
Abstract: 本实用新型公开了一种互锁式防松动多功能拉闸杆，包括杆体和设置在杆体端部的操作头，所述的杆体包括两节以上的组装杆，相邻的两个组装杆通过螺纹连接，且相邻的两个组装杆的连接部外表面还螺纹连接有反向锁紧螺帽，杆体的上端与操作头可拆卸连接。本实用新型能够更为安全可靠的实现拉闸杆的快速组装，有效防止拉闸杆在使用过程中连接处松动。
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公开(公告)号：CN211088954U
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201922171094.X
申请日：2019-12-06
Applicant: 国网河南省电力公司新乡供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02G1/02
Abstract: 本实用新型公开了一种异型线夹绝缘罩安装工具，应用于扣压式的绝缘罩，绝缘罩包括相对分布的上壳和下壳，二者中的一者设置公压扣、另一者设置与公压扣配合连接的母压扣；包括相对分布的上固定器和下固定器，二者分别设有与上壳的外侧壁、下壳的外侧壁对应的仿形槽，二者分别设有用于放置公压扣、母压扣的公压扣槽、母压扣槽；下固定器设有导向孔、用于与支撑绝缘杆固定连接的连接头，导轨一端与上固定器连接、中部可滑动的设于导向孔中、另一端设有可供调节绝缘杆拉动的连接结构。本申请提供的异型线夹绝缘罩安装工具能够辅助用户将绝缘罩安装至异型线夹的外部，对异型线夹进行防护，提高异型线夹的使用寿命。
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公开(公告)号：CN115333143A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210797934.7
申请日：2022-07-08
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司 , 齐齐哈尔大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/24 , H02J3/16 , H02J3/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于双神经网络的深度学习多智能体协同控制方法，包括如下步骤：建立微电网的电压与频率控制模型；设计基于多智能体的深度强化学习框架：构建多智能体的强化学习的环境动作空间与状态空间以及奖励函数的马尔可夫决策过程；设计双神经网络的深度强化学习算法的流程，采用神经网络对定义的强化学习环境进行多次训练以达到奖励值的收敛，训练最优Q值；基于强化学习训练出的Q值，实现分布式电源的频率偏差调节，解决强化学习算法的高估问题以优化多智能体系统的稳定性。微电网系统进行对各分布式电源的相关操作，完成最优能量管理优化策略选择，实现微电网的协同控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113075511A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110344277.6
申请日：2021-03-30
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式故障录波的线路绝缘监测方法、系统及装置，线路绝缘监测方法包括以下步骤：记录发生瞬时接地故障且选择出接地故障线路；调取故障录波数据，并在设定的时间内，搜索故障线路曾经发生过的瞬时性故障次数以及每次故障持续时间；如果在设定时间内，故障线路曾经发生过永久接地故障，则搜索时间范围改为最后一次永久故障后到当前时间；根据上述故障录波数据计算故障线路的绝缘系数；如果绝缘系数大于1则上报绝缘预警信息。本发明能够直接利用故障录波数据对线路的绝缘状态进行评价，解决了现有技术中对配电线路的绝缘状态评价结果不够准确，以及评价结果可靠性不够高的问题。
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公开(公告)号：CN108896193A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810764403.1
申请日：2018-07-12
Applicant: 黑龙江科技大学 , 国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站高压开关柜的温度监测预警系统及方法。该方法应用于变电站高压开关柜的温度监测预警系统，包括：获取高压电气节点的接触电阻、膨胀系数、负荷电流的历史数据以及从实时采集的温度数据中提取的样本数据，并将这些数据作为影响各节点温度的指标；进行标准化处理；求取各指标的信息熵；根据各指标的信息熵获得各指标的权重；对权重进行修正，得到修正后的训练数据；建立前向级联LM_BP神经网络模型；将修正后的训练数据作为输入，实时采集的变电站各设备的温度数据作为期望输出，对前向级联LM_BP神经网络模型进行训练；将待预测数据输入训练后的神经网络模型中进行温度预测。该发明能有效提高温度预测速度和预测精度。
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公开(公告)号：CN115333143B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210797934.7
申请日：2022-07-08
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司 , 齐齐哈尔大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/24 , H02J3/16 , H02J3/06 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N7/01
Abstract: 本发明提供了一种基于双神经网络的深度学习多智能体协同控制方法，包括如下步骤：建立微电网的电压与频率控制模型；设计基于多智能体的深度强化学习框架：构建多智能体的强化学习的环境动作空间与状态空间以及奖励函数的马尔可夫决策过程；设计双神经网络的深度强化学习算法的流程，采用神经网络对定义的强化学习环境进行多次训练以达到奖励值的收敛，训练最优Q值；基于强化学习训练出的Q值，实现分布式电源的频率偏差调节，解决强化学习算法的高估问题以优化多智能体系统的稳定性。微电网系统进行对各分布式电源的相关操作，完成最优能量管理优化策略选择，实现微电网的协同控制。
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公开(公告)号：CN107894519B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201711247008.8
申请日：2017-12-01
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种220kV及以上电压等级多节氧化锌避雷器综合测试箱。主要解决现有的220kv及以上电压等级的氧化锌避雷器测试时需要登高作业、更全电流表需要停电的问题。其特征在于：所述上端第一个绝缘母排（4）上通过绝缘子（12）连接有金属母排（13），金属母排（13）与氧化锌避雷器末端引出金属铜排（5）相连，且金属母排（13）上分别通过电缆A（14）、电缆B（15）、电缆C（16）与第二个绝缘母排（4）相连,所述第三个绝缘母排（4）上由左至右依次固定有工作刀闸（1）、试验刀闸（2）、接地刀闸（3）。采用该综合测试箱不仅提高了停电、带电试验以及检测、更换计数器全电流表的工作效率，而且大大降低了工作中的安全隐患和作业风险。
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公开(公告)号：CN118132940A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410253514.1
申请日：2024-03-06
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06F21/60 , H04L9/40
Abstract: 本申请涉及电工技术领域，公开了变压器状态评估方法及其评估系统，包括步骤一：通过安装在变压器上的传感器模块实时收集变压器的运行参数；步骤二：将收集的运行参数数据进行初步过滤与预处理，以去除噪声并提取特征量；步骤三：对预处理后的数据进行加密处理，并通过安全通道传输至远程数据处理中心；步骤四：在数据处理中心中，利用深度学习网络对加密数据进行解密和高级分析，以识别变压器的运行状态及潜在故障。本发明通过边缘计算结合深度学习模型的方法，在数据生成点近距离处理数据，显著减少了数据传输和处理的延迟，提高了数据的实时处理能力，从而使变压器状态评估更加迅速，确保了电力系统的稳定运行。
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