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公开(公告)号：CN112378834B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011148031.3
申请日：2020-10-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 河海大学
IPC: G01N15/10
Abstract: 一种利用振动/声学信号监测GIL中金属颗粒的方法，包括以下步骤：步骤1，通过振动/声学测量系统采集相邻两次碰撞信号飞行时间的差值Δt和振动/声学信号幅值A，获取高压电极到壳体的高度H；步骤2，对振动/声学信号幅值的表达式进行修正，绘制含有理论结果和实验结果的振动幅值‑飞行时间函数图形并进行校验；步骤3，使用标准的碰撞信号发生器修正振动/声学测量系统的灵敏度系数；步骤4，估算不同半径r金属颗粒的金属颗粒质量、最大带电量、最大飞行高度。与现有技术相比，本发明能够准确监测GIL中金属颗粒的质量、最大带电量和最大飞行高度，分析金属颗粒可能造成故障的严重性，为GIL故障诊断和抑制提供了依据，具有较强的工程实用性。
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公开(公告)号：CN112434743A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011360046.6
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 河海大学
Inventor： 戴锋 , 车凯 , 王立宪 , 汤晓峥 , 郭涛 , 宋金山 , 卞超 , 屈万一 , 朱超 , 沈明慷 , 陈轩 , 陈昊 , 夏峰 , 王抗 , 赵宏飞 , 王伟亮 , 马宏忠
Abstract: 一种基于GIL金属微粒局部放电时域波形图像的故障识别方法，包括以下步骤：采集历史图像；对历史图像进行预处理并分为训练集和测试集；构建局部放电时域波形图像识别模型并根据样本集进行训练，确定分类器模型；将测试集输入到分类器模型中，并基于TensorFlow深度学习，进行优化获得最终的分类器模型；采集实时图像判断故障类型。本发明实现了对预处理得到的仅含局部放电脉冲电压的图像，选择支持向量机模型，使用径向基函数作为核函数，通过深度学习学习算法，训练得到DAG分类器，直接进行模式识别，无需人工提取特征，具有更高识别率，为GIL设备内部金属微粒放电故障监测提供了有利支持。
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公开(公告)号：CN112434743B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202011360046.6
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 河海大学
Inventor： 戴锋 , 车凯 , 王立宪 , 汤晓峥 , 郭涛 , 宋金山 , 卞超 , 屈万一 , 朱超 , 沈明慷 , 陈轩 , 陈昊 , 夏峰 , 王抗 , 赵宏飞 , 王伟亮 , 马宏忠
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 一种基于GIL金属微粒局部放电时域波形图像的故障识别方法，包括以下步骤：采集历史图像；对历史图像进行预处理并分为训练集和测试集；构建局部放电时域波形图像识别模型并根据样本集进行训练，确定分类器模型；将测试集输入到分类器模型中，并基于TensorFlow深度学习，进行优化获得最终的分类器模型；采集实时图像判断故障类型。本发明实现了对预处理得到的仅含局部放电脉冲电压的图像，选择支持向量机模型，使用径向基函数作为核函数，通过深度学习学习算法，训练得到DAG分类器，直接进行模式识别，无需人工提取特征，具有更高识别率，为GIL设备内部金属微粒放电故障监测提供了有利支持。
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公开(公告)号：CN112649505A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011367381.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 河海大学
Inventor： 戴锋 , 车凯 , 王立宪 , 汤晓峥 , 郭涛 , 宋金山 , 卞超 , 屈万一 , 朱超 , 沈明慷 , 陈轩 , 陈昊 , 夏峰 , 王抗 , 赵宏飞 , 王伟亮 , 马宏忠
Abstract: 本申请公开了一种基于超声波法的GIL微粒缺陷在线监测系统和方法，所述系统包括监测终端模块、数据通信模块和上位机监测分析模块，所述监测终端模块，用于采集金属微粒缺陷产生的超声波信号并将其转换为电信号；所述数据通信模块，用于监测终端模块与上位机监测分析模块的数据通信；所述上位机监测分析模块，用于实现监测数据的处理、分析和管理。本发明方便快捷，可智能分析GIL设备多维度数据，得出监测结果，从而指导运维人员科学安排生产运行管理工作，提高了GIL设备的运检效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112446149A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011340987.3
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06F113/04
Abstract: 本申请公开了一种GIL监测传感器的优化布置方法和系统，所述方法包括根据GIL拓扑结构和线路长度，构建GIL系统数学模型；计算GIL系统数学模型中每一线路区段对所有节点的放电临界点值，对应的放电点位置即为放电临界点；根据放电临界点值，判断GIL系统是否存在监测盲区；若存在监测盲区，则在所有节点上安装监测传感器，否则构建并求解监测传感器优化布置目标函数，得到安装监测传感器的节点位置。本发明可优化GIL系统监测传感器的布置，满足监测传感器布置需要的最大经济性和可监测性，为GIL监测传感器优化布置策略提供了理论依据，具有较强的工程实用性。
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公开(公告)号：CN112649505B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202011367381.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 河海大学
Inventor： 戴锋 , 车凯 , 王立宪 , 汤晓峥 , 郭涛 , 宋金山 , 卞超 , 屈万一 , 朱超 , 沈明慷 , 陈轩 , 陈昊 , 夏峰 , 王抗 , 赵宏飞 , 王伟亮 , 马宏忠
Abstract: 本申请公开了一种基于超声波法的GIL微粒缺陷在线监测系统和方法，所述系统包括监测终端模块、数据通信模块和上位机监测分析模块，所述监测终端模块，用于采集金属微粒缺陷产生的超声波信号并将其转换为电信号；所述数据通信模块，用于监测终端模块与上位机监测分析模块的数据通信；所述上位机监测分析模块，用于实现监测数据的处理、分析和管理。本发明方便快捷，可智能分析GIL设备多维度数据，得出监测结果，从而指导运维人员科学安排生产运行管理工作，提高了GIL设备的运检效率。
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公开(公告)号：CN112611687A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011360057.4
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司
Abstract: 本发明公开了一种精确定位GIL中金属颗粒的方法，其方法根据现场实际情况，采用扩展时差法获取金属颗粒初步局放位置，再结合多传感器计算出金属颗粒的局部放电位置，实现金属颗粒的精确定位。本发明首先在金属颗粒局部放电后，获取系统中各传感器检测到的到达时间和对应节点，形成局部放电定位组合；然后改进欧式测量矩阵，结合最短路径算法，求取局部放电初步位置；最后计算局部放电发生时间，结合GIL拓扑结构对其进行修正，融合多传感器信息完成局部放电精确定位。本发明为GIL中金属颗粒的精确定位提供了理论依据，具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN112378834A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011148031.3
申请日：2020-10-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 河海大学
IPC: G01N15/10
Abstract: 一种利用振动/声学信号监测GIL中金属颗粒的方法，包括以下步骤：步骤1，通过振动/声学测量系统采集相邻两次碰撞信号飞行时间的差值Δt和振动/声学信号幅值A，获取高压电极到壳体的高度H；步骤2，对振动/声学信号幅值的表达式进行修正，绘制含有理论结果和实验结果的振动幅值‑飞行时间函数图形并进行校验；步骤3，使用标准的碰撞信号发生器修正振动/声学测量系统的灵敏度系数；步骤4，估算不同半径r金属颗粒的金属颗粒质量、最大带电量、最大飞行高度。与现有技术相比，本发明能够准确监测GIL中金属颗粒的质量、最大带电量和最大飞行高度，分析金属颗粒可能造成故障的严重性，为GIL故障诊断和抑制提供了依据，具有较强的工程实用性。
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公开(公告)号：CN215168665U
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202022680731.9
申请日：2020-11-18
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 江苏科燕电力科技有限公司
IPC: E04H17/00
Abstract: 本实用新型公开了一种卡扣式安全围网。它包括用于安装围网的多根立杆以及能够安装在各根立杆上的多个插扣，相邻的立杆之间能够通过插扣进行连接形成防护围栏。采用上述的结构后，能够直接利用插扣将相邻的立杆进行连接形成防护围栏，即可将不同长度规格的围网连接起来，起到充分利用和方便使用安全围网的作用，现场使用安全围栏时将不受围网长度限制，也不会出现围网过长或过短的现象，与传统安全围网相比更人性化，亦不会影响安全围栏的使用，不但大大提高了现场的安全性、实用性，而且美观性好，重量轻、体积小，不会增加工作人员的劳动强度。
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