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公开(公告)号：CN115438737A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211111666.5
申请日：2022-09-13
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本发明属于风险评估技术领域，具体涉及一种考虑架空线路故障分类的特殊运维风险评估方法；它包括对架空线路故障数据进行整理与收集；对数据进行预处理，保证数据的可用性与合理性；基于深度学习方法，对架空线路常见故障进行分类，选取故障发生概率最高的故障类型，通过挖掘历史上容易发生故障气象参数，构建基于支持矢量机分类器的故障气象条件预报模型；结合区域架空线路的导线结构、导线截面、档距等线路结构参数，构建基于特殊分类器的架空线路故障风险评估模型；本发明实现帮助电力系统实现差异化设计，完善可靠性评价模型，同时帮助电力系统运行和调度部门提前感知线路运行风险，做好有针对性的降风险运行措施。
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公开(公告)号：CN114970774B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210902015.1
申请日：2022-07-29
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 华北电力大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种智能变压器故障预测方法和装置，属于数据预处理与识别技术领域，解决现有方法未充分考虑变压器故障影响因素，预测模型无法真实预测变压器故障的问题。方法包括：获取智能变压器故障影响因素的历史数据；通过灰色关联度分析法对智能变压器故障影响因素的历史数据进行预处理，计算智能变压器故障与智能变压器故障影响因素的各类数据之间的关联度值，将关联度值大于等于关联度阈值的历史数据作为训练数据集；构建BP神经网络并利用训练数据集进行训练以获取预测模型；以及获取智能变压器故障影响因素的实时数据，并将实时数据输入预测模型以获得智能变压器是否发生故障的预测结果。通过灰色关联度分析降低数据输入量，提高数据可靠性。
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公开(公告)号：CN115374962A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210814613.3
申请日：2022-07-11
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明属于运维投入规划技术领域，具体涉及基于配电区域多维状态评估的运维投入规划方法与装置；它包括以下步骤：S1、对配电网区域进行划分；S2、构建电网健康状态评估指标体系；S3、结合运维投入影响关键要素，构建考虑气象条件的配电网区域状态评价模型，结合气象云图的拍摄与识别，并进行进一步的降噪处理，得到不同配电网区域的气象状态参数；S4、运用深层改进循环神经网络方法构建配电网区域健康指数确定模型；S5、构建考虑配电网区域多维状态的运维投入规划模型，得到差异化的运维投入规划方案；本发明解决运维投入规划缺少相应科学性依据的实际问题，结合配电区域的实际特点与设备健康状态，提升运维投入规划的合理性。
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公开(公告)号：CN109858843A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910282627.3
申请日：2019-04-10
Applicant: 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本申请提供了一种考虑综合成效的配电网项目投资决策技术，其包括以下步骤：S1.建立多维度配电网投资综合成效评价指标体系；S2.确定评估指标集和评语集，建立评估指标的模糊关系矩阵；S3.运用层次分析法与熵权法进行综合权重计算；S4.根据综合评估模糊向量与指标的权重向量的乘积得出最终的评价结果；通过算例分析表明，本申请能科学而全面的支撑配电网项目的投资决策，具有良好的应用推广前景。
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公开(公告)号：CN108108837A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711351376.7
申请日：2017-12-15
Applicant: 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学 , 北京华电卓越科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种地区新能源电源结构优化预测方法和系统，构建“总量‑结构‑分量”的三阶段综合优化预测模型，包括：利用改进的灰色预测模型对新能源电源上网电量总量进行预测，并对电源上网电量总量预测结果进行优化，得到新能源电源上网电量总量预测结果X；运用基于误差优化的动态规划预测模型对新能源上网电量结构进行预测，得到新能源电源分电源类型的结构预测结果F；利用上述得到的新能源电源上网电量总量预测结果X和新能源电源分电源类型的结构预测结果F，得到新能源电源分电源类型的分量预测结果R。本发明能够实现对地区新能源电源结构的优化预测，具有较大的适用范围、较高的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102185449A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110044038.5
申请日：2011-02-23
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于电动机技术领域的一种转子磁极为三段圆弧结构的自起动永磁电机。它由定子和转子构成；所述转子中的永磁体采用内嵌式结构，N、S磁极交替布置；转子每个磁极表面由三段圆弧构成，其中，磁极中间段圆弧半径和转子外圆半径相同，以保证永磁电机的最小气隙，其圆心和定子内圆圆心相同，每个磁极两边圆弧半径小于转子外圆半径，并且两边圆弧的圆心比中间段圆弧圆心要靠近转子表面，形成不均匀气隙结构的永磁电机。通过调整磁极中间圆弧角度和两边圆弧圆心的偏心距使空载气隙磁场中谐波含量较小得到合理的磁极形状。本发明永磁电机的谐波磁场和谐波电流对电机效率和力矩波动的影响都明显改善，适合于长时间连续运行的工作场合。
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公开(公告)号：CN118920287A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411166404.8
申请日：2024-08-23
Applicant: 山东泰开高压开关有限公司 , 华北电力大学
IPC: H02B1/20 , H02B13/035 , H02G5/00
Abstract: 本发明涉及一种具有波浪式导杆的直流母线结构，包括设置于相邻绝缘子之间的腔壳，腔壳延伸至绝缘子，所述腔壳内安装有导杆，所述导杆的左右两端通过触座与绝缘子相连，所述导杆包括管体，管体的左右两端位于触座内，所述管体上开设有沿左右方向贯穿管体的导杆腔，所述管体的外壁上设置有若干凸起，相邻凸起之间形成低场强区域，凸起处形成高场强区域，场强与凸起的曲率成正相关，所述凸起为半椭圆型，所述凸起沿管体的周向环形闭合，凸起的内壁与管体的外壁固接，高场强区域的场强大于低场强区域的场强，高场强区域的场强为5.3～6.7kV/mm，本发明通过改变导杆的表面形貌改变导杆表面场强分布，诱导飞萤运动，使其远离绝缘子。
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公开(公告)号：CN116989492A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310625607.8
申请日：2023-05-30
Applicant: 华北电力大学
IPC: F24S60/10
Abstract: 本发明提供了一种自适应无水式梯级相变蓄热太阳能热水器，包括集热板装置和记忆支撑架，所述集热板装置中的多个真空管设置为多个温度等级分区，每个分区内真空管的相变材料层分别装有不同种类、不同相变温度的相变材料，多个温度等级分区内的真空管中的相变材料层对水流管道内的水流加热，所述记忆支撑架根据温度变化进行自身结构的变形，改变集热板装置中真空管与太阳光照的夹角。本发明所述的自适应无水式梯级相变蓄热太阳能热水器，通过相变材料、记忆金属和梯级加热的有机结合，在保证输出热水温度自动稳定的基础上，简化太阳能热水器系统的结构，降低设备成本，提高太阳能热水器系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN115131325A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210813142.4
申请日：2022-07-11
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明属于断路器监测技术领域，具体涉及一种基于图像识别分析的断路器故障运维监测方法及系统；它包括以下步骤：S1、获取断路器红外图像，并对图像进行降噪和质量提升处理；S2、对断路器红外图像进行分割，实现断路器的准确定位；S3、关联资产管理系统中的实时运行数据，形成模型的训练输入数据库；S4、构建卷积神经网络模型，对红外图像进行分类；S5、构建神经网络预测模型，结合红外图像、运行数据进行训练，实现故障监测模型构建；S6、利用故障监测模型对断路器进行故障判断；本发明结合红外拍摄技术与断路器实际运行数据，能够实现断路器故障的智能判断，避免人工经验校核图片效率低，故障率高，提升管理效率。
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公开(公告)号：CN114970774A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210902015.1
申请日：2022-07-29
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 华北电力大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种智能变压器故障预测方法和装置，属于数据预处理与识别技术领域，解决现有方法未充分考虑变压器故障影响因素，预测模型无法真实预测变压器故障的问题。方法包括：获取智能变压器故障影响因素的历史数据；通过灰色关联度分析法对智能变压器故障影响因素的历史数据进行预处理，计算智能变压器故障与智能变压器故障影响因素的各类数据之间的关联度值，将关联度值大于等于关联度阈值的历史数据作为训练数据集；构建BP神经网络并利用训练数据集进行训练以获取预测模型；以及获取智能变压器故障影响因素的实时数据，并将实时数据输入预测模型以获得智能变压器是否发生故障的预测结果。通过灰色关联度分析降低数据输入量，提高数据可靠性。
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