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公开(公告)号：CN115982546A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210457446.1
申请日：2022-04-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外的电缆绝缘材料识别方法及系统，其中，启动发光单元，将光源发出的红外光变为集束光照射至电缆绝缘层，获取反射光，所述发光单元为溴钨灯或氙灯；将所述反射光转换为光谱强度信号并传输至控制单元，所述控制单元为逻辑模块和显示器；建立光谱预处理模型，对所述光谱强度信号进行处理，确定处理后的光谱强度信号和信噪比；建立判别法模型，根据所述信噪比，将所述处理后的光谱强度信号作为输入变量输入至所述判别法模型进行识别。从而减小通过判别绝缘材料类别所需的时间，还可以对所述光谱数据进行降噪处理，从而提高准确度。
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公开(公告)号：CN119986264A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411841009.5
申请日：2024-12-13
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种模型电缆的耐电性能评估方法及系统，包括：获取真型电缆在试验电压下的电场最大值；向所述模型电缆施加电压，并对模型电缆中的电场分布进行计算，以获取绝缘最大电场在达到所述电场最大值时的施加电压最大值；基于所述施加电压最大值获取所述模型电缆的额定电压；基于所述额定电压确定试验电压，并基于所述试验电压对所述模型电缆进行耐压试验，以评估所述模型电缆的耐电性能。本发明采用模型电缆代替真型电缆进行绝缘加工性能的评估，该方法能够更快、更便捷、更低成本的对绝缘性能进行量化分析，并且可以减少真型电缆试验过程中的接头和终端附件安装，节省试验时间。
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公开(公告)号：CN119959687A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510392922.X
申请日：2025-03-31
Applicant: 西安交通大学 , 合肥工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明属于电缆缺陷检测技术领域，尤其涉及一种电缆缺陷定位方法及相关装置。电缆缺陷定位方法，包括以下步骤：获取待测电缆的反射系数；确定出所述反射系数中的衰减常数，通过反卷积运算对所述衰减常数进行补偿，得到补偿后的缺陷定位函数；基于补偿后的缺陷定位函数，得到能够反映波阻抗真实变化量的脉冲响应函数；对所述脉冲响应函数进行积分处理，得到所述待测电缆对应的每段波阻抗与正常波阻抗之间差值的阶跃响应定位谱，基于所述阶跃响应定位谱对待测电缆缺陷定位。通过阶跃响应转换算法，能够准确揭示电缆各段波阻抗的变化，克服了现有技术仅聚焦于缺陷定位而忽视波阻抗特征全面分析的问题。
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公开(公告)号：CN119044610A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410950573.4
申请日：2024-07-16
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司烟台供电公司
Abstract: 本发明公开了一种大截面电缆导体直流电阻测量装置，包括：第一连接夹具和第二连接夹具分别连接在电缆导体的两端，并通过连接电缆分别与直流电源的两端连接；第一电压测量端子和第二电压测量端子分别设置在电缆导体的两个预定位置处并且两个预定位置处的采样距离不小于预设阈值；电流传感器与连接电缆连接用于将测量回路的回路电流进行预设比例缩小，输出缩小电流；高精度电流采集卡与电流传感器连接，用于测量电流传感器输出的缩小电流；多通道高精度电压采集卡用于采集第一电压测量端子和第二电压测量端子之间的电压数据，其中缩小电流、电压数据以及采样距离用于计算电缆导体的直流电阻值。
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公开(公告)号：CN117826212A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311727899.2
申请日：2023-12-15
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种桁架式海缆水下探测信标搭载装置。该装置包括：桁架组件；保护筒，设置在桁架组件的顶部，用于形成保护腔，以使海缆水下探测信标能够放置在保护腔内，对海缆水下探测信标进行保护；紧固组件，设置在桁架组件的底部，用于将桁架组件紧固在水下作业器具横梁，以实现桁架组件和水下作业器具横梁之间的连接。本发明通过桁架组件上的保护筒，可形成保护腔，以使海缆水下探测信标能够放置在保护腔内，对海缆水下探测信标进行保护，还可将海缆水下探测信标与水下作业器具牢固连接并妥善保护信标免受水下异物冲击，实现水下作业器具在海底工作时信标对海底电缆的精准探测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117764377A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311612618.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电缆环境风险识别方法、装置、介质及设备。其中，方法包括：获取电缆线路巡视文本样本集；利用Skip‑Gram算法提取电缆线路巡视文本样本集的词向量，确定电缆线路巡视文本样本集的词向量文本矩阵；根据词向量文本矩阵训练多尺度循环卷积神经网络，确定风险识别模型；根据风险识别模型对获取的待识别电缆环境的电缆巡视文本进行风险识别，输出待识别电缆环境的风险类型。
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公开(公告)号：CN117214768A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311092861.2
申请日：2023-08-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G01R31/52
Abstract: 本发明公开了一种用于测试聚丙烯电力电缆抗短路能力的方法及系统，属于电力设备技术领域。本发明提出了一种用于测试聚丙烯电力电缆抗短路能力的方法，包括：将所述不同短路时间及所对应的短路电流和测试样品温度，作为测试聚丙烯电力电缆抗短路能力的设定参量；根据设定参量为所述测试样品施加不同短路时间的短路电流，且在测试时采集测试样品的温度；在所述局部放电试验和耐压试验结束后，获取测试后测试样品的结构尺寸信息；计算测试样品在测试前后的结构尺寸信息的变化率，确定所述测试样品的耐压性能，根据所述耐压性能，确定所述测试样品的抗短路能力。本发明能够满足聚丙烯电缆系统250℃以上的抗短路能力测试。
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公开(公告)号：CN117169141A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311452317.4
申请日：2023-11-03
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01N21/25 , G06F18/2135 , G06F18/27
Abstract: 本申请公开了一种识别电缆绝缘料类型及其性能推演方法、装置。其中，方法包括：利用光谱仪采集电缆绝缘料检测样品表面的原始检测光谱数据；对原始检测光谱数据进行去噪预处理，获取有效检测光谱数据；对有效检测光谱数据进行特征波长选择，确定检测特征波长集合；根据检测特征波长集合遍历预先构建的光谱数据库，确定检测样品对应的电缆绝缘料采样样本，并根据对应的绝缘料采样样本确定检测样品的电缆绝缘料类型；根据检测特征波长集合以及预先构建对应的绝缘料采样样本的多元线性回归预测模型，计算检测样品的机械性能预测值。
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公开(公告)号：CN117110241A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310901351.9
申请日：2023-07-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/58 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明公开了一种聚丙烯弹性模量及低温脆化温度的评估方法及装置。方法包括：采集预先设定的聚丙烯绝缘材料的多个近红外光谱曲线作为样品集，并进行去噪预处理；采用Kennard‑Stone算法对多个近红外光谱曲线进行样品集分类，确定训练集和验证集；选取训练集中近红外光谱曲线的近红外光谱特征参量构建近红外光谱特征矩阵；选取训练集中近红外光谱曲线的材料弹性模量和低温催化温度参量构建聚丙烯性能矩阵；根据近红外光谱特征矩阵以及聚丙烯性能矩阵，建立聚丙烯绝缘材料弹性模量及低温催化温度评估模型；获取待评估聚丙烯绝缘材料的近红外光谱曲线，利用聚丙烯绝缘材料弹性模量及低温催化温度评估模型，确定待评估聚丙烯绝缘材料的弹性模量及低温催化温度。
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公开(公告)号：CN116908314A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311152777.5
申请日：2023-09-08
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC: G01N29/44
Abstract: 本发明公开了一种用于电缆附件铅封缺陷的超声波检测方法及系统，属于电力电缆无损检测技术领域。本发明首先利用与铅封表面相耦合的超声波检测装置采集并生成各种缺陷类型的铅封缺陷图像数据，之后基于采集的铅封缺陷图像数据对卷积神经网络进行训练和测试，获得符合精度要求和准确度的卷积神经网络模型，该模型不仅可以有效检测出电缆附件内部缺陷和铅封与铝护套之间的层间缺陷，还可以在两种缺陷同时存在时实现缺陷检出。最后，将目标铅封缺陷图像输入训练好的卷积神经网络模型，准确地输出目标电缆附件的铅封缺陷类型，从而可以明显提高电缆附件铅封缺陷的检测精度和准确度。进而解决了现有的铅封缺陷检测方法存在检测准确率低的技术问题。
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