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公开(公告)号：CN117420426A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311322288.X
申请日：2023-10-12
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/327 , G01J5/48
Abstract: 本申请适用于高压开关监测的技术领域，提供了一种应用于GIS隔离开关的接触状态在线评估方法及系统，其方法包括基于预设的红外热像仪，获取GIS隔离开关的第一红外热成像图和第二红外热成像图；根据第一红外热成像图、第二红外热成像图和轮廓提取算法，确定GIS隔离开关的异常温度区域轮廓信息；根据异常温度区域和预设的不良区域范围信息，确定GIS隔离开关的接触状态信息，其中，接触状态信息包括正常接触状态信息、不良接触状态信息或严重不良接触状态信息。本申请能够有效地提高评估结果的准确性，具有极强的实用价值，能够更好地适用于GIS隔离开关的在线评估。
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公开(公告)号：CN117371374A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311038771.5
申请日：2023-08-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/367 , G06F21/31 , G06F21/60 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于GIS隔离开关的高频电弧电阻模型建模方法及其系统，涉及隔离开关技术领域，包括登录模块、稳态燃弧电阻模型模块、高频电弧电阻双指数时变模块、监测模块、数据分析模块和对比验证模块，登录模块用于对操控GIS隔离开关的高频电弧电阻模型建模系统的用户进行身份验证，稳态燃弧电阻模型模块用于分析电流幅值、气压和弧长对高频电弧电阻值的影响规律，建立稳态燃弧电阻数学模型。本发明一种基于GIS隔离开关的高频电弧电阻模型建模方法及其系统，能够较好的对于开关间隙击穿过程进行监测，提高数据计算效率，避免影响GIS隔离开关的系统操作效果，使对比后的数据能够及时准确的加密并储存，避免造成建模的数据丢失。
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公开(公告)号：CN116839879A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310586891.2
申请日：2023-05-19
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于输出功率的隔离开关机械缺陷诊断方法及系统，该基于输出功率的隔离开关机械缺陷诊断方法包括如下步骤：获取隔离开关的实时电机输出功率；获取隔离开关的实时机械特征值；获取隔离开关的实时环境特征值；根据所述实时环境特征值对所述实时电机输出功率以及所述实时机械特征值进行修正；基于修正后的所述实时电机输出功率以及修正后的所述实时机械特征值，对隔离开关机械缺陷状态进行实时诊断。本发明将环境因素对实时电机输出功率以及实时机械特征值的影响考虑在内，可以提高隔离开关机械缺陷状态诊断的准确度。
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公开(公告)号：CN114034338B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202111285745.3
申请日：2021-10-29
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 合肥工业大学
Abstract: 基于改进D‑S证据理论的开关柜多源参量监测方法。1)通过各类传感器获得在运开关柜的多源状态监测信号，双光谱红外热成像、超声波和TEV局放、分合闸线圈电流、振动及声学监测数据；2)通过卷积神经网络和支持向量机方法对各类监测数据分类，获得初步证据源；3)采用加权思想将分类器各分类的准确率作为自适应权重对证据源进行修正，并引入不确定区间；4)根据前面修正后的证据体求解出相似度矩阵，作为权重矩阵赋予证据体不同的权重，经归一化得到新证据体并通过合成规则进行融合处理，即将一致性和冲突性同时进行处理，修改证据源；5)选择和新证据相似度最大的原证据对新的合成结果的不确定区进行再分配，得出评价结果并计算误差。
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公开(公告)号：CN116050888A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211634169.3
申请日：2022-12-19
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开一种基于多模态学习的高压开关柜健康状态评估方法，包括：获取传感器数据，对数据进行数据清洗与处理；根据传感器采集到的数据，使用无监督聚类算法区分不同健康状态数据，构建健康状态评估数据集；根据处理后的传感器数据，使用张量融合网络进行多模态信息学习，得到不同模态数据之间的关联关系；通过健康状态评估推理子网络对高压开关柜的历史工作状态的进行评估，以判断其是否可以继续健康运行。本发明实现了对高压开关柜健康状态的精准评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114114001A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111406414.0
申请日：2021-11-24
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 西安高压电器研究院有限责任公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明涉及一种GIS设备隔离开关机械状态监测方法及系统，首先构建当前时刻每组振动信号的加权复杂网络，并对当前时刻每组振动信号的加权复杂网络进行图傅里叶变换，获得当前时刻每个加权复杂网络的频谱图，然后提取所有加权复杂网络的频谱图中的幅值，构成当前时刻的幅值矩阵，进而计算当前时刻的幅值矩阵的归一化奇异谱熵，最后根据归一化奇异谱熵的变化率诊断GIS设备隔离开关的机械状态是否发生了变化，实现GIS设备隔离开关机械状态的准确监测，有效识别GIS设备隔离开关初期故障隐患，从而对GIS设备隔离开关及时采取有效措施，提高其运行可靠性。
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公开(公告)号：CN114112017A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111412589.2
申请日：2021-11-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 西安高压电器研究院有限责任公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明提供了一种GIS隔离开关的振动信号提取方法及系统，其中，方法包括：对振动测量信号进行分段处理，得到转动段振动测量信号和冲击振动测量信号；利用转动段振动测量信号对稀疏神经网络进行训练，得到转动段振动信号特征提取模型；将冲击振动测量信号输入到转动段振动信号特征提取模型中，确定冲击振动测量信号中掺杂的掺杂转动段振动信号；根据掺杂转动段振动信号和冲击振动测量信号，确定GIS隔离开关动触头动作段的冲击振动信号。本发明通过对稀疏神经网络进行训练得到转动段振动信号特征提取模型，从而识别出冲击振动测量信号中掺杂的掺杂转动段振动信号，能够提高GIS隔离开关的振动信号的提取精度，进而提高GIS隔离开关机械缺陷诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN113933043A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111404622.7
申请日：2021-11-24
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 西安高压电器研究院有限责任公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于行程曲线形态的隔离开关机械状态监测方法及系统，先采集GIS设备隔离开关分闸或者合闸过程中的本体行程曲线。然后对本体行程曲线进行内积变换，得到变换矩阵，基于拉格朗日算法迭代计算变换矩阵的基矩阵，并计算基矩阵的灰度共生矩阵。最后计算灰度共生矩阵的逆差矩，并根据逆差矩和历史逆差矩对GIS设备隔离开关的机械状态进行判别，进而通过对本体行程曲线进行分析以对GIS设备隔离开关的机械状态进行诊断，能够高效、准确的判定GIS设备隔离开关的机械状态是否发生变化，从而可对GIS设备隔离开关及时采取有效措施，提高其运行可靠性。
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公开(公告)号：CN112332222A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011322275.9
申请日：2020-11-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 合肥工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江省开化七一电力器材有限责任公司 , 西安高压电器研究院有限责任公司
Abstract: 本发明的一种贯通型触头盒，包括盒体，且在该盒体的内部顶端向下方延伸出一围绕盒体内壁的内环壁伞裙，所述内环壁伞裙与该盒体外部顶端向下方延伸出的围绕盒体外壁的外环壁伞裙厚度大小不同。本发明通过设置了内环壁伞裙，有效避免了触头盒内部上端发生沿面闪络的风险；设置了高压屏蔽极板与接地屏蔽极板之间的竖直距离范围为35～40mm，有效保证了触头盒各关键位置电场分布均匀且最高场强均满足场强控制要求，提高了触头盒的电气安全性；对触头盒母排出线口进行硅橡胶封堵，有效避免了触头盒内部出现闪络或者发生局部放电会通过触头盒母排出线口危及其他与之相连气室以及因母排倾斜导致母排对母排出线口放电的危险，提高了触头盒的使用寿命。
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公开(公告)号：CN112115286A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010781668.X
申请日：2020-08-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06F16/51 , G06F16/583 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施方式提供一种基于深度强化学习的机器人环境识别方法及系统，属于机器人的控制技术领域。所述方法包括：基于全局特征对所述机器人即时拍摄的视觉图像进行描述；基于深度强化学习算法在预设的数据库图像集中对所述视觉图像进行匹配以得到当前的环境识别结果。本发明提供的基于深度强化学习的机器人环境识别方法及系统通过采用全局特征对视觉图像进行描述，并基于深度强化学习算法在预设的数据库图像集中对视觉图像进行匹配，解决了现有技术中视觉描述子依赖设计者的先验概率的技术问题，提高了视觉环境识别的准确率。
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