基于负载数据图像化卷积神经网络的配变重过载预警方法

    公开(公告)号:CN110210682A

    公开(公告)日:2019-09-06

    申请号:CN201910506420.X

    申请日:2019-06-12

    Abstract: 基于负载数据图像化卷积神经网络的配变重过载预警方法,包括以下步骤:1)选择需要进行预测的对象提的电流数据并根据负载率计算公式转换成负载率,然后对负载率数据进行数据离散化处理;2),连续数据图像化;3),建立卷积神经网络并将图像化数据输入,并且对模型参数进行调优;4),使用短期平均负载率和天气预报的气象数据作为朴素贝叶斯算法的条件概率,建立修正算法模型;5),加入修正规则,对每个对象提取短期平均负载率特征,如果和长期负载率特征对比有30%以上的变化则使用朴素贝叶斯算法进行修正。本发明解决了配变重过载难以预测,只能依赖人工经验的方法,具有思路新颖,经济价值高,适合推广使用的优点。

    一种高压开关柜局部放电在线监测预警系统及方法

    公开(公告)号:CN109683074A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201910165050.8

    申请日:2019-03-05

    CPC classification number: G01R31/1218 G01R31/1227

    Abstract: 本申请公开的一种高压开关柜局部放电在线监测预警系统及方法,系统包括:通讯网络连接的臭氧监测传感器和服务器,其中,臭氧监测传感器为多个,多个臭氧监测传感器分别设置在高压开关柜内不同位置;臭氧监测传感器包括:监测装置和通讯模块;监测装置用于监测高压开关柜中的臭氧含量,并将臭氧含量转化为相应的电信号,将电信号输出至通讯模块,通讯模块用于将接收到的电信号发送至服务器;服务器用于对多个臭氧监测传感器发送的电信号进行处理,得到各氧监测传感器监测的臭氧含量的平均值,根据臭氧含量的平均值实现高压开关柜局部放电在线监测和预警。采用前述的系统,可实现全方位的监测高压开关柜中因局部放电产生的臭氧,提高检测准确性。

    射频电磁弛豫特性测量系统

    公开(公告)号:CN107402225A

    公开(公告)日:2017-11-28

    申请号:CN201710552729.3

    申请日:2017-07-07

    CPC classification number: G01N24/08

    Abstract: 本发明涉及一种检测设备,尤其是一种射频电磁弛豫特性测量系统。该系统包括夹钳式测量传感器、信号测量系统、WIFI通信系统和实现无线远程操控测量及任务分配的终端。其中,所述夹钳式测量传感器,用于夹持在复合绝缘子伞裙上进行测量;所述信号测量系统,用于对传感器施加激励以及采集信号;所述WIFI通信系统,用于硬件测量部分和终端之间的通信,并对数据进行分析处理,所述终端,用于发出控制指令。由于采用上述技术方案,本发明具有结构简单,使用方便,测量精度高,可大幅度降低一线工人的劳动强度,适合大范围推广。

Patent Agency Ranking