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公开(公告)号：CN117407795B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202311478596.1
申请日：2023-11-07
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G06F18/2415 , G06N3/006 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电池安全预测方法、装置、电子设备及存储介质；该方法包括：获取车辆行驶数据和安全信息，基于车辆行驶数据和安全信息提取预设数量的电池安全参数；将各电池安全参数输入到预训练的目标神经网络模型中，目标神经网络模型的权重基于海鸥算法优化确定；根据目标神经网络模型的输出结果确定电池的安全预测结果，解决了电池安全预测准确性较低，容易出现误报的问题，通过对车辆行驶数据和安全信息进行数据提取，得到影响电池安全的电池安全参数，电池安全参数的数量为预设数量；基于海鸥算法对目标神经网络模型进行训练，确定目标神经网络模型的权重，对电池的安全进行准确预测，以便及时发现危险，提高车辆安全性，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN118734218A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410806472.X
申请日：2024-06-21
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G01D21/02 , G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种断路器故障检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待检测断路器的原始振动信号，并对所述原始振动信号进行信号增强处理，获得目标振动信号；基于第一信号阈值和第二信号阈值对所述目标振动信号进行分析，确定所述目标振动信号对应的目标故障参考时间，其中，第一信号阈值大于第二信号阈值；基于所述目标振动信号和所述目标故障参考时间，确定目标特征向量；基于目标分类网络模型和所述目标特征向量进行故障检测，确定所述待检测断路器对应的目标故障检测结果。通过本发明实施例的技术方案，以实现对断路器故障的自动检测，无需人工参与，可以深入检测断路器的内部故障，从而提高故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114141549B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202111422625.3
申请日：2021-11-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
Inventor： 柳广兴 , 杨松 , 邓瑞鹏 , 周卓伟 , 杜启业 , 罗启维 , 张庆波 , 赖日晶 , 罗俊杰 , 邱林攀 , 吴树平 , 罗政钊 , 陈俊 , 李茹佳 , 叶茂泉 , 杨正昌 , 钟国华 , 黄权 , 林沛基 , 钟志雄
Abstract: 本发明公开一种高压放电装置，包括金属排、绝缘杆、接地导线和报警器，金属排的两侧均具有工作侧面，工作侧面为凹陷设置的弧面；绝缘杆的一端和金属排的中部区域连接；接地导线的一端和金属排连接，接地导线的另一端设置有接地夹；报警器和金属排连接。通过设置呈弧面的工作侧面，金属排和高压电容器之间的接触由点接触变为线接触，使得高压放电装置和电容器端子之间形成良好的接触，提高了高压放电装置的放电效果；通过设置报警器，当报警器检测到电容器端子损坏而无法正常、充分放电时，报警装置可以通过声、光报警提醒作业人员电容器仍残存大量电荷，防止发生电容器放电伤人事故。(56)对比文件CN 104157451 A,2014.11.19CN 210349489 U,2020.04.17CN 113131380 A,2021.07.16CN 209056621 U,2019.07.02CN 211664364 U,2020.10.13CN 202976568 U,2013.06.05
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公开(公告)号：CN117420468A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311486909.8
申请日：2023-11-08
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/387
Abstract: 本发明实施例公开了一种电池状态评估方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：获取储能设施中所配置电池组的额定放电信息以及所述电池组在历史放电事件下对应的历史实际放电信息；根据所述额定放电信息及所述历史实际放电信息，确定所述电池组在所设定评估时刻对应的电池状态评估结果。本技术方案，可以在实际工况下对电池健康状态进行评估，对测量仪器并无高精度要求，采用非侵入式对电池参数进行测量，有利于电池后续运行，提高了电池健康状态评估的准确性。
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公开(公告)号：CN110549295A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810556302.5
申请日：2018-05-31
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: B25B27/18
Abstract: 本发明公开了一种螺丝取出器，包括：取出器本体、连接部和套管；所述取出器本体设有螺纹；所述连接部设有贯穿的开口；所述取出器本体、连接管和套筒依次固定连接；所述螺丝取出器设有配套的电钻和握柄装置。本发明的优点在于，螺丝取出器的结构简单，易于生产和日常操作，适合工作人员日常备用所需。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117761563B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410143178.5
申请日：2024-01-31
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开一种电池的健康状态确定方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取待测电池的电池数据，电池数据包括多个电池参数；将电池数据输入预先训练好的预测模型中，以使预测模型根据电池数据对待测电池的健康状态进行分析，确定待测电池的健康状态。上述技术方案，在获取到待测电池的电池数据之后，可以将待测电池的电池数据输入预先训练好的预测模型中，预测模型可以根据待测电池的电池数据对待测电池的健康状态进行分析，由于预测模型是采用贝叶斯网络训练得到的，预测模型根据待测电池的电池数据对待测电池的健康状态进行分析时，可以更全面地分析待测电池的电池数据，实现确定待测电池准确度更高的健康状态。
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公开(公告)号：CN118746748A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410766020.3
申请日：2024-06-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G01R31/327 , G01R31/12 , G01R27/26 , G01L21/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种真空断路器压强加速评估方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取真空断路器的与第一评估方式对应的第一方式参数值；根据所述第一评估方式以及所述第一方式参数值，确定所述真空断路器的压强的初始评估结果；根据所述初始评估结果，从至少一个备选评估方式中，确定第二评估方式，并获取所述真空断路器的与所述第二评估方式对应的第二方式参数值；根据所述初始评估结果、所述第二评估方式以及所述第二方式参数值，确定所述压强的目标评估结果。本发明实施例的技术方案，可以实现准确的针对真空断路器压强进行评估。
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公开(公告)号：CN118709099A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410713217.0
申请日：2024-06-04
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G06F18/2433 , G01D21/02 , G01H17/00 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种断路器故障检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待检测断路器的原始振动信号，并对所述原始振动信号进行预处理，获得预处理后的目标振动信号；对所述目标振动信号进行分解，确定所述目标振动信号对应的至少一个本征模函数；将每个本征模函数转换为不同时间尺度下的熵度量，并基于不同时间尺度下的熵度量确定所述待检测断路器对应的目标特征向量；基于所述目标特征向量和目标分类网络模型进行故障检测，确定所述待检测断路器对应的目标检测结果。通过本发明实施例的技术方案，以实现对断路器故障的自动检测，无需人工参与，保证断路器的稳定性，极大提高了故障检测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118131071A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311532548.6
申请日：2023-11-16
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/367 , G01R31/36
Abstract: 本发明实施例公开了一种电池健康状态确定方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：获取待预测的目标电池的放电电压曲线、充电温度曲线和放电温度曲线；基于放电电压曲线、充电温度曲线和放电温度曲线，确定与目标电池对应的多项电池健康特征；在多项电池健康特征中筛选出至少一项健康因子参数；将至少一项健康因子参数输入至预先训练的神经网络模型中，获取神经网络模型输出的，目标电池的电池健康状态预测值。本实施例可以准确的对电池健康状态进行预测。
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公开(公告)号：CN116699444A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310874865.X
申请日：2023-07-17
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G01R31/392 , G01R31/382 , G01R31/3842 , G01R31/385 , G01R31/387 , G01R31/388 , G01R31/36 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了基于VMD‑ICA的锂电池SOH检测方法、装置、设备及介质。方法包括：采集样本锂电池的历史运行数据，基于所述历史运行数据构建电池数据集；通过VMD算法对所述电池数据集进行变分模态分解，分解为不同模态的IMF函数；将变分模态分解后的所述电池数据集划分为训练集和验证集并通过ICA算法获取增量容量曲线，所述增量容量曲线表征锂电池的至少一种电池外特性和内部电化学特性的对应关系；构建Transformer神经网络，将所述增量容量曲线输入所述Transformer神经网络进行训练，通过训练后的所述Transformer神经网络对待检测电池的SOH进行检测。发明提出了一种基于健康特征参数和VMD‑ICA‑Transformer相结合的组合模型来预测锂离子电池SOH，能够提高SOH检测的准确度。
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