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公开(公告)号：CN118861620A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410844042.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 国网吉林省电力有限公司建设分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F18/213 , G01R31/12 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种开关柜局部放电检测方法和系统，涉及开关柜局部放电检测技术领域，包括以下步骤：步骤S100：历史数据收集模块获取n组开关柜的局部放电特征数据的历史数据，并分别标记为N1、N2、N3、……Nn；步骤S200：历史数据处理模块对n组局部放电特征数据的历史数据进行分析处理，获得n组局部放电分析系数；步骤S300：模型生成模块根据n组放电分析系数，生成用于评估异常放电原因的机器学习模型；步骤S400：实时数据收集模块获取实时局部放电特征数据进行处理生成实时放电分析系数，并将获取的实时放电分析系数发送至监管异常放电监管模块；步骤S500：异常放电监管模块对实时放电分析系数的属性值输入机器学习模型中进行分析。
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公开(公告)号：CN116224000A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310079665.5
申请日：2023-01-31
Applicant: 国网吉林省电力有限公司建设分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G01R31/14 , G01R31/62 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的变压器局部放电类型识别方法及设备，方法包括：(1)利用高频局部放电信号采集装置采集若干类的典型局放缺陷数据；(2)根据典型局放缺陷数据生成PRPD图谱，并将其对应缺陷类型作为对应标签组成数据集；(3)构建卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型包括依次连接的第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第三卷积层、第二池化层、全连接层和Softmax层；(4)采用所述数据集对所述卷积神经网络模型进行训练；(5)将待识别局部放电信号按照步骤(2)生成PRPD图谱，输入训练好的卷积神经网络模型，得到局部放电缺陷类型。本发明识别准确率更高。
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公开(公告)号：CN115522559A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211340485.X
申请日：2022-10-28
Applicant: 国网吉林省电力有限公司建设分公司
Abstract: 本发明公开了一种电力基础桩安装装置，包括底板、基础桩本体、平移式卡座、固定装置和穿插式定位装置，基础桩本体设置于底板的顶端，两个平移式卡座设置于基础桩本体的底部，平移式卡座与底板滑动连接，多个固定装置穿插连接于平移式卡座的两边侧，多个穿插式定位装置与平移式卡座的底部穿插连接。本发明利用固定装置和穿插式定位装置相配合的设置方式，通过隐藏盖便于对螺纹杆的暴露部分进行隐藏，然后再将隐藏盖隐藏在螺纹环的内部，实现对隐藏盖的隐藏收纳，然后再将把手拔出，从而使得不法分子难以对隐藏盖进行操作的同时也不清楚螺纹套件的解锁方法，也就大大降低了两个平移式卡座之间被随意解锁的可能性。
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公开(公告)号：CN116482491A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310128038.6
申请日：2023-02-17
Applicant: 国网吉林省电力有限公司建设分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G01R31/12 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯神经网络的变压器局部放电故障诊断方法，所述方法包括：获取局部放电信号数据，将数据进行标准化处理，得到预训练集；将预训练集输入BR‑DBN网络模型中，逐层压缩，提取特征量；将提取的特征向量输入BP层网络进行优调，得到训练后的BR‑DBN网络模型；获取实时局部放电信号，将局部放电信号输入BR‑DBN网络模型，输出故障诊断结果。
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