一种变压器绕组轴向变形模拟试验平台

    公开(公告)号:CN105527510B

    公开(公告)日:2018-05-18

    申请号:CN201510648913.9

    申请日:2015-10-08

    Abstract: 本发明属于一种变压器绕组变形试验研究平台,特别是关于油浸式电力变压器绕组轴向变形的物理模拟平台。现有的实验室绕组变形试验平台,均是通过对变压器绕组进行处理来模拟现场绕组变形的,而变压器油箱和铁心保持不变,对绕组进行简单移位、接入电容器、短路线匝等处理,不够灵活、准确,难以方便地模拟各种形状、位置、范围的变形,而且在更换变形部位、电容器等操作时,需将绕组从油箱中取出,非常麻烦。本发明通过将绕组轴向变形造成的分布电感变化转化为铁心变形造成的分布电感变化,改变变形块(6)的位置,相当于改变了绕组变形的部位、或者改变了绕组变形的范围和变形程度,简便地达到了模拟绕组轴向变形的效果。

    一种基于静电法的火电厂燃煤煤质在线辨识方法

    公开(公告)号:CN107764888A

    公开(公告)日:2018-03-06

    申请号:CN201710790439.2

    申请日:2017-09-05

    Abstract: 本发明属于火力发电及管道煤质辨识技术领域,尤其涉及一种基于静电法的火电厂燃煤煤质在线辨识方法。为克服现有煤质在线监测技术不能辨识磨煤机碾磨后煤质情况的缺点,本发明提供一种基于静电法的火电厂燃煤煤质在线辨识方法,该方法首先基于静电法对管道内煤质通过静电传感器进行数据采集,然后分析辨识不同煤质,最后将煤质数据库数据与管道内燃煤静电强度数据进行比对,得到一种用于在线辨识火电厂燃煤煤质的方法。该方法在煤质多变的条件下,能够快速、准确、实时的对火电厂当前管道内的煤质进行在线辨识,优化锅炉运行,从煤粉静电强度的角度分析煤质,为煤粉在线辨识提供了一种新的方法。

    一种半导体激光器驱动方法

    公开(公告)号:CN107017554A

    公开(公告)日:2017-08-04

    申请号:CN201710247714.6

    申请日:2017-04-17

    Inventor: 刘洋

    CPC classification number: H01S5/041

    Abstract: 一种半导体激光器驱动方法,包括:步骤1)测定半导体激光器波长温度和电流漂移系数;还包括以下步骤:步骤2)将所述波长的温度和电流漂移系数转变为折射率的温度和电流漂移系数;步骤3)对半导体激光器的两个端面镀增透膜,该增透膜覆盖了所有的波长漂移范围以及泵浦光;步骤4)将端面镀膜之后的半导体激光器置于至少一个反射镜可动的法布里珀罗腔内;步骤5)测定半导体激光器工作时温度和电流相对于初始的变化量;步骤6)根据步骤2)计算出的折射率的温度和电流漂移系数和步骤5)测定出的变化量驱动所述至少一个可动的反射镜,使得谐振腔的光学长度满足初始波长的谐振条件而不满足从初始波长到漂移后波长范围内任意波长的谐振条件。

    一种输电线路绝缘子带电检测方法

    公开(公告)号:CN106383274A

    公开(公告)日:2017-02-08

    申请号:CN201610808169.9

    申请日:2016-09-08

    CPC classification number: G01R29/14

    Abstract: 本发明公开了一种输电线路绝缘子带电检测方法,可以快速、便捷的对绝缘子定位和准确的检测绝缘子。本发明通过对待测绝缘子串伞裙边沿的电场数值进行测量,获得电场序列;对电场序列求局部电场极小值并对极小值按顺序标号,极小值序号就是绝缘子伞裙序号;以极小值序号为横坐标,极小值为纵坐标,绘制出电场分布曲线,进而利用现有的电场法诊断技术判断绝缘子是否存在导通性缺陷。本发明通过局部电场极小值识别绝缘子伞裙,为电场法所使用的轴向电场曲线提供了被测点位置信息,克服了现有电场法检测仪不能准确识别绝缘子伞裙的不足;将极小值电场作为绝缘子特征电场,绘制出的电场分布曲线则更加准确可靠地检测缺陷绝缘子。

    电缆的故障检测方法、装置、计算机程序产品和电子设备

    公开(公告)号:CN118858856A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410902058.9

    申请日:2024-07-05

    Abstract: 本申请公开了一种电缆的故障检测方法、装置、计算机程序产品和电子设备。涉及配电网故障检测领域,该方法包括:采集目标电缆的电压和电流,基于电压计算目标电缆的零序电压,并基于电流计算目标电缆的零序电流;对零序电压进行预设信号变换处理操作,得到电压时频图,并对零序电流进行预设信号变换处理操作,得到电流时频图;通过预设神经网络对电压时频图和电流时频图进行特征提取,得到故障特征;将故障特征输入目标模型,得到目标电缆的故障检测结果,其中,目标模型由多组训练样本训练得到,每组训练样本包括历史故障特征和历史故障检测结果。通过本申请,解决了相关技术中电缆的故障检测的准确率低的问题。

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