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公开(公告)号：CN109884459B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910091394.9
申请日：2019-01-30
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 杭州柯林电气股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力变压器绕组变形智能在线诊断方法。电力变压器受到短路冲击或者运输碰撞后，在电动力或机械力作用下会发生绕组局部扭曲、鼓包等特征，称为绕组变形，给电力网络的安全运行埋下了巨大隐患。常用的绕组变形诊断方法均为离线诊断法，存在需要变压器停运且对操作人员专业技能要求高等缺点。本发明给出了一种结合信息熵与支持向量机的绕组变形智能在线诊断方法，利用排列熵、小波熵进行电流和电压信号的特征提取，综合电力变压器各监测指标在复杂度、时频域等方面的变异情况，并通过机器学习算法从故障特征中自动学习诊断逻辑，实现绕组变形的智能诊断，从而降低人力成本和提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN109884459A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910091394.9
申请日：2019-01-30
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 杭州柯林电气股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力变压器绕组变形智能在线诊断方法。电力变压器受到短路冲击或者运输碰撞后，在电动力或机械力作用下会发生绕组局部扭曲、鼓包等特征，称为绕组变形，给电力网络的安全运行埋下了巨大隐患。常用的绕组变形诊断方法均为离线诊断法，存在需要变压器停运且对操作人员专业技能要求高等缺点。本发明给出了一种结合信息熵与支持向量机的绕组变形智能在线诊断方法，利用排列熵、小波熵进行电流和电压信号的特征提取，综合电力变压器各监测指标在复杂度、时频域等方面的变异情况，并通过机器学习算法从故障特征中自动学习诊断逻辑，实现绕组变形的智能诊断，从而降低人力成本和提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN110297841A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910552353.5
申请日：2019-06-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/242 , G06F16/26 , G06F16/27 , G06N20/00 , G06F11/07
摘要： 本发明公开了一种变压器故障诊断与快速索引方法及系统。现阶段随着大数据、机器学习技术的不断发展，能否将专家经验转化为一种固定的机器学习模式，实现变压器的故障诊断与相似案例的快速推送就显得愈发重要。本发明的方法包括案例库建设、诊断方法学习和推送相似案例；所述案例库建设的具体步骤包括：搜集变压器各类故障案例，搜集范围涉及变压器解体案例和期刊数据库中的变压器故障案例；所述的诊断方法学习的具体步骤包括：故障类型判断、故障部位判断和通过事后解体方式明确故障原因；所述的推送相似案例的具体步骤包括：特征辨识和案例匹配。本发明实现了变压器的故障诊断与相似案例的快速推送。
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公开(公告)号：CN107122590B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201710194158.0
申请日：2017-03-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06F17/10
摘要： 本发明公开了一种油浸式变压器故障相关指标筛选方法。现有的一些方法并不能全面的对变压器运行过程中产生的运行状态信息进行利用，更不能针对不同的故障类型进行特定的指标选取。本发明基于故障和正常变压器两部分数据多种指标的频率分布统计，对故障和正常变压器两部分数据是否具有相同的概率密度分布进行了非参数的MWW检验，因而本发明可以针对不同的变压器故障，从更广阔的指标中选取故障相关指标，而不是油浸式变压器行业内现在使用的几种固定指标；并且相对于其他指标选取方法，本发明的方法简单实用，易于操作。
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公开(公告)号：CN110297841B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201910552353.5
申请日：2019-06-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/242 , G06F16/26 , G06F16/27 , G06N20/00 , G06F11/07
摘要： 本发明公开了一种变压器故障诊断与快速索引方法及系统。现阶段随着大数据、机器学习技术的不断发展，能否将专家经验转化为一种固定的机器学习模式，实现变压器的故障诊断与相似案例的快速推送就显得愈发重要。本发明的方法包括案例库建设、诊断方法学习和推送相似案例；所述案例库建设的具体步骤包括：搜集变压器各类故障案例，搜集范围涉及变压器解体案例和期刊数据库中的变压器故障案例；所述的诊断方法学习的具体步骤包括：故障类型判断、故障部位判断和通过事后解体方式明确故障原因；所述的推送相似案例的具体步骤包括：特征辨识和案例匹配。本发明实现了变压器的故障诊断与相似案例的快速推送。
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公开(公告)号：CN118879025A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410958066.5
申请日：2024-07-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
发明人： 杨智 , 张大宁 , 林浩凡 , 张恬波 , 郑一鸣 , 詹江杨 , 金凌峰 , 梁苏宁 , 郭全军 , 姜炯挺 , 冯馨缘 , 夏巧群 , 倪钱杭 , 徐龙 , 蔡继东 , 于兵 , 蔺家骏 , 蒋鹏 , 杨勇 , 马钰 , 李斐然 , 季宇豪
IPC分类号： C08L63/00 , C08L51/02 , C08K3/38 , C08K9/06 , C08F251/02 , C08F220/14
摘要： 本发明公开了一种基于介电泳调控的干式套管复合材料及其制备方法和应用，属于高压用环氧树脂材料技术领域。本发明的方法包括：将环氧树脂加热后加入含有改性CNC的悬浮液混合，之后加入改性h‑BN混合得到混合液，改性CNC的加入量占环氧树脂重量的0.1％，改性h‑BN的加入量占环氧树脂重量的1％；向混合液中加入固化剂和促进剂，搅拌均匀后抽出气泡，置于带有电极的模具中，在70‑80℃下预固化后得到预固化料；将预固化料降温至40‑45℃后施加交流电场，保持30‑35min，之后再升温至60‑65℃保持9‑11min，撤去交流电场后升温固化得到复合材料。本发明的方法能够使复合材料中改性CNC和改性h‑BN取向成链，降低用量的同时显著提高复合材料的韧性、热稳定性和导热性。
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公开(公告)号：CN115718225A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211311284.7
申请日：2022-10-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/00
摘要： 本发明公开了一种密封缺陷避雷器加速受潮及在线评估方法和设备，属于避雷器评估技术领域。本发明的一种密封缺陷避雷器加速受潮及在线评估方法，通过构建缺陷避雷器制作模型、加速受潮处理模型、缺陷数据获取模型、结构等比例模型、电压检测模型、特征电气量计算模型、湿度监测模型、评估模型，能够适用于整只避雷器，可以对整只避雷器进行受潮老化程度的定量评估。本发明的加速受潮处理模型、结构等比例模型，能模拟出与现场避雷器受潮模式和过程相同的场景以及环境，并通过电压检测模型、湿度监测模型获得试验数据，确保评估结果的准确、可靠性，进而可提高检修工作效率，确保电网安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN116202489A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310307560.0
申请日：2023-03-27
摘要： 本发明公开了输电线路巡检机与杆塔协同定位方法及系统、存储介质，属于巡检机定位技术领域。本发明的基于视觉图像的输电线路巡检无人机与杆塔协同定位方法，通过构建目标检测模型、图像测距模型、目标跟踪模型、距离修正模型，对视觉图像进行处理，识别无人机目标；并结合附近的杆塔信息，计算无人机目标与一个或多个杆塔的距离；再根据无人机运动轨迹及无人机真实运动信息，对无人机与一个或多个杆塔的距离进行更正计算，得到一个或多个修正距离；然后根据一个或多个修正距离，计算得出无人机在输电线路区域中的相对位置坐标，从而实现输电线路巡检无人机与杆塔的协同定位，能够较为准确的确定无人机的坐标位置，并且精度高，误差小。
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公开(公告)号：CN118915447A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410960605.9
申请日：2024-07-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种干式套管环氧树脂体系中纳米填料的运动控制方法、设备及介质，方法包括：确定影响纳米填料粒子在电场作用下进行动态运动的物理参数；计算纳米填料粒子在旋转作用下的第一复极化因子，并根据阻尼力矩、第一复极化因子以及纳米填料粒子关于其主轴垂直的转动惯量，构建纳米填料粒子对应的旋转运动方程；计算纳米填料粒子在平移作用下的第二复极化因子，并根据第二复极化因子和预设的基于库伦作用的引力方程，构建纳米填料粒子对应的平移运动方程；通过旋转运动方程和平移运动方程，确定纳米填料粒子在电场作用下的运动机制，以通过运动机制对纳米填料粒子的运动进行控制，实现纳米填料粒子的定向排列。
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公开(公告)号：CN117152591A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311122678.2
申请日：2023-09-01
摘要： 本发明属于目标检测技术领域，具体涉及一种基于FPGA的DPU的目标检测加速方法。针对现有目标检测加速未能综合不同平台优点的不足，本发明采用如下技术方案：一种基于FPGA的DPU的目标检测加速方法，包括：步骤一、集成包含DPU的AI智能计算系统，生成并导出Bit流文件并传入PetaLinux中，利用PetaLinux搭建具有DPU AI智能计算模块的Linux系统并烧录至SD卡中；步骤二、在通用计算平台上对模型进行训练、优化并编译成DPU可识别的文件；步骤三、通过SD卡启动FPGA开发板，在基于FPGA的Linux系统上运行文件，实现DPU IP调用和模型的推理。本发明的有益效果是：兼具通用计算平台开发难度小和FPGA平台高性能、低功耗、可定制化的优势。
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