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公开(公告)号：CN117491795A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310788145.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司綦江供电分公司
Abstract: 本发明提供的一种多特征量融合的电缆中间头故障识别方法，包括以下步骤：S1.获取具有故障标识的电缆中间头故障信号，故障信号包括电缆中间头的温度信号和放电信号；S2.提取故障信号的特征信息；S3.构建支持向量机预测模型，将特征信息输入至支持向量机预测模型中并对支持向量机预测模型进行训练；S4.构建贝叶斯预测模型，并基于样本数据确定故障概率P(cj/xi)，S5.获取待测电缆中间头的故障信号，并从故障信号中提取出特征信息；将待测电缆中间头的特征信息输入至训练完成的支持向量机预测模型中进行处理得到第i个特征信息的概率P(xi)，S6.构建多特征融合判决模型 根据判决模型的计算结果确定电缆中间头的故障类型。
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公开(公告)号：CN116644547A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310791642.7
申请日：2023-06-29
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司綦江供电分公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/084 , G06F113/16 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供的一种基于有限元法和BP神经网络的电缆缆芯温度预测方法，包括以下步骤：S1.获取待测电缆的结构、材料热参数以及边界条件；S2.根据步骤S1获取的参数建立待测电缆的有限元模型，基于待测电缆的有限元模型计算待测电缆的缆芯温度；S3.获取待测电缆温度样本数据，包括体积生成热、环境温度以及待测电缆的表面温度；并对温度样本数据进行预处理；S4.构建BP神经网络，将温度样本数据输入至BP神经网络中并对BP神经网络进行训练，并判断BP神经网络对电缆缆芯温度的预测值与基于有限元模型计算得到的缆芯温度之差是否小于设定值，如是，则BP神经网络训练完成；S5.获取实际运行环境中的待测电缆温度样本数据，并进行预处理后输入至训练完成的BP神经网络中进行处理，得到实际运行环境中的待测电缆的缆芯温度。
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公开(公告)号：CN119972579A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510319208.8
申请日：2025-03-18
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司綦江供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种退运铅酸蓄电池筛选装置，设置了第一防护组件、第二防护组件、第三防护组件，作为三个等级的防护，若退运电池有少量酸液泄漏，则与第二碱粉接触中和，若有出现退运电池炸裂的情况，在外框未损坏时，配合第一碱粉与泄漏的酸液中和，若爆炸强度较大，外框损坏且产生较大的热量，此时消防喷头喷出碱液，进行酸碱中和，通过根据不同的酸液泄漏状态，触发不同的防护等级，不仅能减少退运电池内酸液泄漏造成的安全隐患，而且不会造成资源的浪费；且实现依次对退运电池表面检测、内部检测和分类存放，达成筛分检测的功能，不需要人工现场操作，提高了检测效率和安全性。
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公开(公告)号：CN119291546A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411532016.7
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网重庆市电力公司綦江供电分公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供的一种铅酸蓄电池的健康度计算方法，包括以下步骤；S1.构建铅酸蓄电池的等效电路模型；S2.获取所述等效电路模型的欧姆内阻、极化内阻和极化电容；S3.根据所述欧姆内阻、极化内阻和极化电容实时确定所述铅酸蓄电池的开路电压值；S4.根据所述开路电压值确定所述铅酸蓄电池的荷电状态；S5.根据所述荷电状态确定所述铅酸蓄电池的健康度；上述方法能够提高获取的开路电压值的准确性，进而提升计算的荷电状态的准确性和健康度计算的准确性。
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