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公开(公告)号：CN116418115A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310299710.8
申请日：2023-03-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
Inventor： 李宾宾 , 罗沙 , 田宇 , 柯艳国 , 王刘芳 , 李坚林 , 甄超 , 程登峰 , 朱太云 , 叶剑涛 , 朱胜龙 , 陈庆涛 , 黄杰 , 马亚彬 , 杨孝忠 , 金义 , 尹睿涵 , 马路遥 , 汪玉 , 姜源 , 温睿 , 韦健 , 金晶 , 秦少瑞 , 秦金飞 , 郑浩 , 陈艺 , 周立军 , 曹飞翔 , 吴琼 , 金甲杰 , 曹涛 , 宋加帅 , 刘清 , 余滔 , 杨鲍
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明涉及高压线路预警分析技术领域，尤其涉及一种配网10kV线路频繁停电预警分析方法及系统，针对当前频繁停电导致设备使用寿命降低，降低电网整体运行效率，无法实现预防性维护和实现状态检修等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：建立电能质量监测系统，将数据上传至监测系统平台；本发明的目的是设置电能质量在线监测系统，能够全面实时掌握监测点电能质量的稳态、暂态、瞬态指标变化情况及预测未来变化趋势，有利于优化调整电网结构，提高电网经济运行水平和电网整体稳定性，从而达到延长设备使用寿命，分级预警方式设置预警阈值，有助于提前预知风险，降低维修成本，减少经济损失，提高电网整体运行效率。
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公开(公告)号：CN111912519B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010714530.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了基于声纹频谱分离的变压器故障诊断方法及装置，包括获取变压器的铁芯、绕组、操纵机构产生的振动声纹信号数据；基于时域的声纹数据进行频域转换获取频谱数据；基于频谱数据采用同态滤波方法将频谱数据中的频谱包络数据和频谱细节数据分离；将分离之后的频谱数据输入预设的GRU神经网络获取变压器故障诊断结果。本发明在进行取对数处理和离散余弦变换之前，通过设计50Hz倍频三角滤波器组滤波实现对频谱数据的降维，在后续运算处理中提高运算速度并提高了GRU神经网络输入特征向量的有效性，从而提高了GRU神经网络的诊断结果准确性。
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公开(公告)号：CN111474471B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202010479147.9
申请日：2020-05-29
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学
Inventor： 杨为 , 朱太云 , 闫静 , 田宇 , 柯艳国 , 朱胜龙 , 张国宝 , 赵恒阳 , 蔡梦怡 , 罗沙 , 陈忠 , 谢佳 , 李坚林 , 甄超 , 秦少瑞 , 赵常威 , 秦金飞 , 宋东波 , 杨海涛 , 钱宇骋
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明公开了一种用于高压交流断路器分合闸线圈电流特征参数提取方法，属于高压交流断路器操作机构状态监测与评估领域。通过对采集得到的分合闸线圈电流数据进行中值滤波和一阶离散求导运算，对获得的离散求导数据进一步进行中值滤波，获取离散数据在时间轴上的零值区间。根据零值区间可以获得分合闸线圈电流的时间和幅值特征参量。本发明可以实现快速、准确获取分合闸线圈电流特征参数，实现分合闸线圈电流特征参数的自动读取和模块化开发。
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公开(公告)号：CN113887831A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111255136.3
申请日：2021-10-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 上海京德电气有限公司
Abstract: 本发明提供一种新型负荷预测影响因素关联分析算法。首先，构建负荷预测的影响因子集合，集合中包含5大要素，温度，湿度，日类型，天气和降雨量；其次，将影响因素和负荷进行区间划分；接着，构建负荷与影响因素的样本集合，每一个样本包含6大要素{温度所属区间、湿度所属区间、日类型、天气类型、降雨量所属区间、负荷所属区间}；然后，基于实测数据，计算每一种样本的发生概率；最后，基于样本概率分析出影响负荷的因素。本发明采用的算法在大数据样本中分析影响因素对负荷产生影响的概率，无论影响因素对负荷产生线性影响还是非线性影响，都可以有效进行分析。本发明考虑的负荷预测影响因素丰富。
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公开(公告)号：CN111473860B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202010477132.9
申请日：2020-05-29
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学
IPC: G01H17/00 , G01M13/00 , G01R31/327
Abstract: 本发明公开了一种用于高压交流断路器振动信号特征参数提取方法，属于高压断路器状态监测与故障诊断领域。通过对振动信号数据应用三次样条拟合作包络线和prony算法提取特征参数相结合，获得振动信号数据的m个特征参数数组[Imk，fk，ak，tNk]，k＝1,2,…,n。将fk、ak作为模态参量进行振动故障模式识别，将Imk用来评估该模式的振动强度，tNk用来表示该模式振动故障发生的时刻。本发明可以快速、准确地提取振动信号特征参数，对机械故障进行模式识别和状态评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112014691A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010662505.X
申请日：2020-07-10
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 杨为 , 朱太云 , 田宇 , 柯艳国 , 朱胜龙 , 张国宝 , 赵恒阳 , 蔡梦怡 , 陈忠 , 罗沙 , 谢佳 , 李坚林 , 秦少瑞 , 赵常威 , 秦金飞 , 宋东波 , 杨海涛 , 钱宇骋 , 吴杰 , 吴正阳
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网下多信息融合的局部放电检测终端及方法，检测终端由特高频信号采集装置、超声波信号采集装置和物联网智能单元组成；特高频信号采集装置包括特高频传感器并安装在待测设备外表面；超声波信号采集装置包括超声波传感器，通过由电动机驱动的可升降的转动轴，实现超声波传感器的升降及旋转；在不同位置采集局部放电产生的特高频电磁波信号和超声波信号并由物联网智能单元接收，进而上传至电力物联网云平台；采用多视图卷积神经网络对特高频电磁波信号和超声波信号进行特征提取与状态识别，在归一化处理后运用D-S证据理论进行决策诊断，实现电力物联网下多信息融合的设备局部放电检测与诊断。
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公开(公告)号：CN111950566A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010772127.0
申请日：2020-08-04
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明请求保护一种旋转不变的HOG红外图像电力设备识别方法及存储介质，高效判断图像内是否存在电力设备区域，包括以下步骤：进行红外图像预处理；通过改进的方向梯度直方图(HOG)对正负样本的特征进行提取；通过支持向量机(SVM)作为分类器对特征进行分析，生成并保存目标识别模型作为初始检测子，并记录初次识别结果；将用来训练SVM的负样本集带入初始检测子，进行难例挖掘，将检测出来的难例加入负样本集中，迭代训练，增强模型分类性能，得到最终分类器。HOG算法的改进之处在于从提取到的梯度信息得到图像的主方向的角度，调整图像中每个像素的梯度角度，保证同种设备的方向相同，从而实现HOG的旋转不变性。
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公开(公告)号：CN110708752A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910969574.2
申请日：2019-10-12
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于电力LTE无线专网的变电站上行链路传输方法，使传输过程达到最大化的能量效率和合理的资源分配，其步骤包括：1、变电站设备中的传感器采样出所需监控的数据；2、将采样的数据按变电站设备、传感器种类和采样次数进行编码；3、根据无线系统的总资源数量为采样的数据分配最优的调制编码方式和资源块，从而更有效地将采样的数据传输给电力专用网络。本发明能很好地提高上行传输过程的能量效率、资源利用率，在采样的数据量过多的情况下降低丢包率。
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公开(公告)号：CN119414141A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411683180.8
申请日：2024-11-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/00 , G01R19/165 , G01R19/175 , G01R23/02
Abstract: 本发明公开了一种智慧环网柜故障实时监测方法及系统，本发明涉及智慧环网柜技术领域，解决了因数值之间会存在波动或其他影响情况，会导致其故障判定过程中存在误差的问题，本发明通过对异常节点的相关异常项进行精准分析确定，基于其电压值，从过往的相关参数中确定其电压值的变化数据，通过确认标准差的方式，将对应的线段进行前后依次选取分析，为了找到最为接近的标准差，采用依次划分的方式确认若干个标准差，来确定最为标准的电流区间以及温度区间，其所确定的电流区间与温度区间与所变化的电压数据关联度最高，便可作为其数据评定过程中的最高标准，也就是数值精准度能达到最高。
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公开(公告)号：CN115326746B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210915622.1
申请日：2022-08-01
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01N21/359 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了用于近红外光谱仪测量光谱预测的评估模型构建方法，包括多台参与产品检测的近红外光谱仪和已经获取的多个标准样本，所述评估模型构建方法包括：对多个标准样本分别进行采集得到各近红外光谱仪对多个标准样本的光谱数据，其中一台近红外光谱仪采集的标准样本多于其余近红外光谱仪采集的标准样本；对光谱数据进行去噪声处理；对光谱数据进行一致化处理；对光谱数据使用多任务学习模型并行训练，利用寻优算法优化模型参数得到各波长权重；由权重得到评估模型。本发明减少了对标准样本检测工作量，通过多任务学习机制，达成利用各个仪器数据集之间的相关性，加快了评估模型构建速度，提高了评估关系模型的准确性以及工作效率。
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