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公开(公告)号：CN119708764A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411831286.8
申请日：2024-12-12
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 , 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明提供了一种阻燃型绝缘粉末，包括如下重量份数的原料：双酚A型环氧树脂100‑120份；阻燃剂10‑15份；邻苯二甲酸酐100‑120份；环氧氯丙烷20‑30份；氮化硼0.1‑0.8份；所述阻燃剂为9,10‑二氢‑9‑氧杂‑10‑磷杂菲‑10‑氧化物；其中双酚A型环氧树脂与邻苯二甲酸酐重量份比为1:1。本发明还提供了一种阻燃型绝缘粉末的制备方法及其应用。本发明的阻燃型绝缘粉末阻燃性达到V0级，并兼具良好的击穿强度、耐电弧的绝缘性能。
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公开(公告)号：CN114114001B
公开(公告)日：2023-10-31
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：CN115856598A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211367068.4
申请日：2022-11-03
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 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹识别的断路器分合闸状态双确认方法，包括在断路器中设置的触头分合到位传感器，在断路器中还设置有声纹采集传感器，在接收到触头实时分合到位信号的同时分别同步获取触头实时分合到位信号和触头实时分合声纹信号，将触头实时分合声纹信号与标准触头分合声纹信号进行比较的比较值结合触头实时分合到位信号判定断路器触头当前分合闸状态；所述标准触头分合声纹信号是事先获取的断路器正常状态触头分合声纹信号。本发明利用断路器分合闸到位状态信号、以及断路器分合闸到位瞬间前后预设时间段内的断路器分合闸操作过程中的实时声纹信号对断路器分合闸状态进行双重确认，进一步提高了断路器分合闸状态检测的准确性。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN113933043B
公开(公告)日：2024-08-09
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：CN115586410A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211367053.8
申请日：2022-11-03
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 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的变压器声纹巡检装置及方法，包括无人机本体、控制器以及安装在无人机本体上的检测模块，控制器用于控制无人机本体移动，调整检测模块与目标变压器之间的相对位置以对目标变压器进行多点检测，检测模块通过声纹信号传感器获取目标变压器不同检测点的声纹信号，所述控制器包括：获取模块，用于接收声纹信号并根据声纹信号判断目标变压器不同检测点是否存在局部放电故障，若是，则根据不同检测点的声纹信号获取多个与声纹信号对应的放电位置点；聚类模块，用于对获取多个与声纹信号对应的放电位置点进行聚类；定位模块，用于根据聚类结果定位目标变压器放电发生位置点。
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公开(公告)号：CN114112017B
公开(公告)日：2024-06-25
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：CN115615539A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211367065.0
申请日：2022-11-03
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 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹识别模型的电力变压器故障监测方法，包括在变压器上设置的至少一个声纹信号传感器，实时获取变压器声纹信号，提取实时声纹信号特征，将实时声纹信号特征输入一个声纹识别模型得到当前变压器工作状态，所述声纹信号特征是对变压器声纹信号进行特征提取后与设备特征绑定的声纹信号特征，所述设备特征是变压器的实时运行时间以及实时环境温湿度和变压器规格；所述声纹识别模型是事先根据变压器正常工作状态和故障工作状态的声纹信号提取的所述声纹信号特征样本集进行训练构建的声纹识别模型。本发明通过同时将正常工作时的振动信号特征和声信号特征作为判别标准，并辅以环境温湿度，提高了变压器故障监测的准确性。
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