一种低压台区线损异常分析装置

    公开(公告)号:CN219695305U

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202222747188.9

    申请日:2022-10-19

    Abstract: 本实用新型涉及低压台区线损异常分析技术领域,具体揭示了一种低压台区线损异常分析装置,包括活动箱,所述活动箱的顶部设有异常分析仪,所述活动箱的内腔设有液压缸,所述液压缸的输出端设有移动板,所述移动板底部的两侧与活动箱之间均设有弹簧,所述移动板底部的两侧均设有固定杆,所述固定杆的底部贯穿并延伸至活动箱的底部,本实用新型在需要对异常分析装置进行移动时,液压缸运行,通过液压缸带动移动板向下移动,通过移动板带动固定杆向下移动,通过固定杆带动滑轮向下移动,在滑轮接触到地面时,即可对异常分析装置起到便于移动的作用,在需要复位时,液压缸复位,通过弹簧配合液压缸对上述结构进行复位即可。

    基于多源数据和图神经网络结合的录波主站故障诊断方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN118897151A

    公开(公告)日:2024-11-05

    申请号:CN202410919617.7

    申请日:2024-07-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和图神经网络结合的录波主站故障诊断方法、系统及存储介质,属于电网故障诊断技术领域,方法包括:将断面录波数据对齐,并进行标准化和归一化处理;用图论对电网拓扑进行表达,将电力线路转化为图中的节点,将卷积神经网络与图的非欧式数据上形成图卷积神经网络;对多源数据进行处理得到的特征矩阵转化为一维的特征向量,以形成图中单节点的特征向量,通过构建的电网图卷积神经网络模型提取节点特征和进行故障诊断;基于群智能算法共生生物搜索对电网图卷积神经网络模型中的超参进行优化调整。将电网状态、设备参数和拓扑关系以图的形式表达,并进行特征提取、分类和预测,实现了更加准确和稳定的电力系统故障诊断。

Patent Agency Ranking