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公开(公告)号：CN119622485A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411451200.9
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司 , 中南大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/126
Abstract: 本申请公开了一种基于改进遗传算法优化的支持向量机断路器状态判别方法、系统及存储介质，断路器状态判别方法包括：S1、获取断路器中线圈电流信号，提取相关特征数据；S2、采集断路器内部机械相互作用产生的振动信号时间序列；S3、通过锦标赛选择机制和混合交叉以及高斯变异来设计改进的遗传算法的选择、交叉、变异环节，以支持向量机判别结果作为适应度函数；S4、选择径向基核函数，并基于改进的遗传算法寻找惩罚系数和核函数参数组合的最优参数来构建优化后的支持向量机模型；S5、利用训练集数据集训练优化后支持向量机模型；S6、获取断路器线圈电流信号和振动信号，提取特征后输入到训练好的优化后的支持向量机模型中。
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公开(公告)号：CN119739981A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411778489.5
申请日：2024-12-05
Applicant: 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司 , 中南大学
Abstract: 本发明涉及变压器溶解气体浓度预测的技术领域，特别是涉及一种基于D‑S证据理论优化集成学习的变压器溶解气体浓度预测方法，包括以下步骤：生成子数据集、对每个子数据集训练基学习器得到多个独立模型、使用训练好的基学习器对待预测样本进行预测得到预测结果、为每个基学习器的预测结果计算基本概率分配、使用D‑S证据理论对所有基学习器的预测结果进行融合并生成最终预测值、基于D‑S证据理论优化的集成学习模型进行变压器溶解气体浓度预测；其基于集成学习中的Bagging方法，并使用D‑S证据理论用于基学习器的融合，提高了集成学习模型的变压器溶解气体浓度预测准确率；采用序列最小二乘规划算法，方便处理复杂的约束条件，并且提高收敛速度和计算效率。
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公开(公告)号：CN119760628A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411791072.2
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司 , 中南大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06N20/10 , G06N5/01 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及断路器状态判别的技术领域，特别是涉及一种改进D‑S证据理论的断路器状态判别方法和系统，包括以下步骤：收集数据并提取特征、将电流特征数据用于支持向量机模型训练、将振动特征数据用于决策树模型训练、蚁群算法确定D‑S证据理论的基本概率分配、将两个模型进行D‑S证据理论融合和对融合后的模型进行测试并验证效果；其通过获取电流信号和振动信号，方便对多类数据进行分析判别，蚁群算法确定D‑S证据理论的基本概率分配提升证据融合的准确性，通过D‑S证据理论对基于支持向量机的断路器状态判别模型和基于决策树的断路器状态判别模型进行融合，合理地融合不同模型的输出，根据它们的准确性和置信度，生成更可信的综合结果，提高系统的准确性。
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公开(公告)号：CN119719649A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411629563.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司 , 中南大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/2135 , G06F18/213
Abstract: 本申请公开了一种变电站的故障检测方法、系统及存储介质，变电站的故障检测方法，包括：S1、获取变电站的设备故障数据，并对设备故障数据进行预处理；S2、选择核函数，基于预处理后的设备故障数据构建核矩阵；S3、对核矩阵，中心化处理，以获得中心化核矩阵；S4、计算中心化核矩阵特征值与特征值对应的特征向量；S5、对特征值与特征向量排序，按照预设阈值截取部分特征向量，以构成向量矩阵；S6、基于向量矩阵，计算向量矩阵中各项分量的贡献率；S7、根据预设的贡献率阈值，对变电站进行PCA和KPCA分析，确定变电站的设备故障特征，筛选出关键信息，降低误判、漏判风险。
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公开(公告)号：CN119830167A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411791084.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司 , 中南大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及油浸式变压器异常检测方法的技术领域，特别是涉及基于胶囊网络的油浸式变压器异常检测方法，包括以下步骤：S1、获取数据样本集，数据集选用由供电公司的实测数据以及从部分文献下载的DGA数据共686组，其中正常数据52组，故障数据634组，其中，数据集属性包括H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2、故障类型6种属性；S2、3‑sigma检测异常数据并剔除；S4、将训练数据集输入胶囊网络进行训练；其相较于经典的机器学习方法，胶囊网络创新地提出“向量输入、向量输出”的方法，并且采用动态路由的机制，减少传统池化操作造成的特征损失，实时对是否发生放电和过热故障进行精准的判断，减少重复的人力物力检测。
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公开(公告)号：CN119810989A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202310767108.2
申请日：2023-06-27
Applicant: 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司 , 孝感先源电力有限责任公司
IPC: G08B13/196 , G01R31/00 , G01R19/165 , G01K13/00
Abstract: 本发明提供一种接线盒监测预警装置，包括中央处理计算模块、采集模块、摄像取证模块和报警模块；所述中央处理计算模块分别与采集模块、摄像取证模块和报警模块连接。本发明通过采集模块能实时检测到从电能表到接线盒进线端和接线盒出线端的电流、电压和温升。通过摄像取证模块获取当前操作人员的图像信息上传至中央处理计算模块，中央处理计算模块将当前操作人员的图像信息上传至预先建立的图像数据库中进行匹配识别，若识别结果不匹配，则中央处理计算模块控制报警模块发出警报，摄像取证模块能够获取非专业人员的图像信息以供后续取证，防止非专业人员对设备的损坏，从而有效打击窃电行为，提高了接线盒的安全性。
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公开(公告)号：CN119694688A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410056722.2
申请日：2024-01-15
Applicant: 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司
Abstract: 本发明公开了一种复合光缆光电分离装置，包括下绝缘壳和上绝缘壳，所述上绝缘壳设置于下绝缘壳的顶部，所述下绝缘壳的内部设置有绝缘透明硬管，本发明涉及光缆技术领域。该复合光缆光电分离装置，通过在下绝缘壳内部设置绝缘透明硬管，并在绝缘透明硬管的顶部开设注胶孔，使得接续缆和架空复合线缆之间的光单元连接处，能够通过绝缘透明硬管和注胶孔的绝缘注胶，来达到双重绝缘，进一步提高光单元的绝缘效果，其次通过在下绝缘壳和绝缘透明硬管之间设置密封机构和对中机构，使得绝缘透明硬管能够便于两端封闭，避免绝缘胶外漏，以及封闭过程中同步对接续缆和架空复合线缆进行夹持对中，促使其接触端笔直对接。
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公开(公告)号：CN119622986A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410718932.3
申请日：2024-06-04
Applicant: 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司
IPC: G06F30/20 , G06F16/22 , G06F16/25 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种数字孪生模型自动优化方法，具体包括以下步骤：S1、数据采集模块用于对各场景的相关构建数据进行采集，模型构建模块用于根据采集的场景数据构建数字孪生模型；S2、通过目标参数采集模块对实际应用系统中的参数进行采集，分类模块用于对采集的目标参数进行分类，本发明涉及数据化技术领域。该数字孪生模型自动优化方法，通过在数据库中保存有实际系统应用参数的数据，将实际参数绘制成数据表图并进行储存，测试单元将测试数据代入数字孪生模型中进行运行测试，测试状态下的各项数据与实际应用时的各项数据进行比对分析，然后根据比对的误差对数字孪生模型的参数进行优化修正，不断提升数字孪生模型的精确性。
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公开(公告)号：CN117613805B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410003465.6
申请日：2024-01-02
Applicant: 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司
Abstract: 本发明公开了一种电缆连接处防护加装组件及其使用方法，包括第一防护壳和第二防护壳，第一防护壳和第二防护壳的顶部均螺纹连接有固定组件，第一防护壳的一侧与第二防护壳的另外一侧卡接安装，第二防护壳和固定组件的侧边均套接安装有防护套，第二防护壳和固定组件的侧边螺纹连接有缓冲头，防护套套接在缓冲头的外表面，上述方案，通过加热使防护套收缩与第一防护壳和缓冲头，第二防护壳和缓冲头的表面贴合，从而完成两端的密封，从而达到防水防潮的效果，防止电缆因为绝缘层破损而导致短路或漏电，对电缆进行卡接，避免电缆连接处由于拉拽导致脱落，同时，通过拉拽电缆，电缆的连接处反而更加紧密，进一步保持电缆的稳固性。
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公开(公告)号：CN119226910A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411772202.8
申请日：2024-12-04
Applicant: 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种防误判五防系统的控制方法、系统及介质，防误判五防系统的控制方法，包括：使用RBF核函数作为SVM的核函数，根据系统的五防逻辑规则，生成对应的训练数据集，包括正常的输入输出对和异常的输入输出对；使用训练数据集对SVM模型进行训练，对训练好的SVM模型进行交叉验证，评估模型的性能，包括准确率、召回率，根据交叉验证的结果，调整所述RBF核函数宽度#imgabs0#，以优化所述SVM模型的性能，使用优化后的SVM模型对新的输入数据进行五防逻辑规则的判断，输出判断结果，从而提高智能变电站设备异常检测的准确率。
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