一种用于变压器的自动补油装置及其方法

    公开(公告)号:CN117198696A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311217556.1

    申请日:2023-09-20

    Abstract: 本发明涉及一种用于变压器的自动补油装置及其方法,该装置包括用于采集变压器油位数据的油位监测器,其中,油位监测器与控制单元相连接,控制单元分别连接至电磁阀和增压泵,电磁阀安装在外置油箱的输出管路上,输出管路通过增压泵连接至变压器油枕,控制单元根据变压器油位数据,相应控制电磁阀和增压泵的工作状态,以实现自动补油操作,即利用油位监测器检测一次油枕内的油位,并将数据传输至控制单元,当油位低于预设阈值时,则控制单元控制打开电磁阀及增压泵,从而将外置油箱内的油补充到油枕中。与现有技术相比,本发明能够在变压器低油位情况下自动、及时、可靠地实现补油操作。

    一种考虑导热系数和散热系数的电缆群稳态温升获取方法

    公开(公告)号:CN109446633B

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN201811236505.2

    申请日:2018-10-23

    Abstract: 本发明涉及一种考虑导热系数和散热系数的电缆群稳态温升获取方法,包括以下步骤:1)根据电缆群截面的结构,建立电缆群稳态温升计算模型;2)获取已知的多个工况下的电缆稳态温升,获取不同工况下对应的电缆群稳态温升转移矩阵;3)通过数据拟合获取拟合后考虑土壤导热系数和对流散热系数变化的电缆群稳态温升转移矩阵A′;4)在实际测量时根据现场测得的土壤导热系数和对流散热系数获取实际的电缆群稳态温升转移矩阵,并结合现场电缆热流量计算获得实际的电缆群稳态温升。与现有技术相比,本发明具有考虑导热系数和散热条件、方便快速准确等优点。

    超导电缆预冷过程的介损及电容监测方法

    公开(公告)号:CN114814375A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210314877.2

    申请日:2022-03-28

    Abstract: 本发明涉及一种超导电缆预冷过程的介损及电容监测方法,包括:在冷却前对超导电缆进行抽真空以及吹扫处理;通过依次注入低温氮气、低温液氮以及开启制冷机,对超导电缆进行冷却处理,同时控制预冷速度;在吹扫和冷却过程中对超导电缆进行工频50Hz下的电容及介损测试,以分别得到吹扫阶段、冷却阶段超导电缆电容值和介损tanδ的变化数据;根据吹扫阶段、冷却阶段超导电缆电容值和介损tanδ的变化数据,分析得到超导电缆预冷过程中内部状态变化信息。与现有技术相比,本发明能够真实反映超导电缆在预冷中的内部状态变化,确保超导电缆能够在预冷过程中实现温度的平稳过渡、有效防止由于温度剧烈变化造成电缆损坏、确保预冷能够彻底完成。

    一种适应两种边界温度的电缆暂态温升获取方法

    公开(公告)号:CN106599384B

    公开(公告)日:2019-09-06

    申请号:CN201611036951.X

    申请日:2016-11-23

    Abstract: 本发明涉及一种适应两种边界温度的电缆暂态温升获取方法,包括以下步骤:1)获取单回电缆的固有系数,根据固有系数采用有限元计算获取给定电缆热载荷与线芯温升的响应曲线;2)构建单回电缆在两种边界温度条件下的电缆暂态温升模型,并根据电缆热流与线芯温升的响应曲线计算单回电缆在两种边界温度条件下的电缆暂态温升模型的参数;3)对构建好的单回电缆在两种边界温度条件下的电缆暂态温升模型进行参数调整;4)获取单回电缆的实际运行的电缆热载荷以及两种边界温度的实际差值,计算单回电缆线芯的整体暂态温升。与现有技术相比,本发明具有适应两种温度边界条件、不依赖表皮温度等优点。

    基于流形距离近邻传播聚类的变压器局部放电识别方法

    公开(公告)号:CN108414905A

    公开(公告)日:2018-08-17

    申请号:CN201810306485.5

    申请日:2018-04-08

    CPC classification number: G01R31/1281

    Abstract: 本发明公开了基于流形距离近邻传播聚类的变压器局部放电识别方法,包括:搭建油中电晕放电、油中沿面放电和气隙放电三种变压器内部局部放电模型;以盒维数和信息维数作为灰度图的特征量的提取;流形距离的定义及其计算公式;基于流形距离的近邻传播聚类的方法步骤;k-近邻k初值的设定原则。本发明改善了传统近邻传播聚类对结构复杂数据难以准确识别的缺点,同时将其应有于对变压器内部油中电晕放电、油中沿面放电和气隙放电三种放电的模式识别,实验结果表明,基于流形距离的近邻传播聚类的结果优于传统近邻传播聚类,K-means聚类和模糊C均值聚类,提高了识别的准确率。

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