可带电安装的电力设备CT感应取能装置

    公开(公告)号:CN119382360A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411645746.8

    申请日:2024-11-18

    Abstract: 本发明提供一种可带电安装的电力设备CT感应取能装置,包括CT取电模块,所述CT取电模块上连接有隔离变压器、整流滤波模块及输出电路模块;所述CT取电模块具有感应取电器及安装工具;所述安装工具与所述传动机构之间可拆卸传动连接;本发明中,CT取电模块利用电磁感应原理进行取电,通过整流滤波模块能在电线正常电流变化范围内实现电能的稳定功率输出,可降低智能电力设备的供电成本,增加供电可靠性;通过安装工具向传动机构输入动力,传动机构带动两个驱动臂端部的线圈组件之间相闭合或开启,从而能够实现感应取电器的安装或拆除,实现了快速安装与拆卸,降低了操作难度和劳动强度,提高了工作效率。

    基于EMD-KPCA-LSTM的输电线路覆冰厚度预测方法

    公开(公告)号:CN118568451A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410597357.6

    申请日:2024-05-14

    Abstract: 基于EMD‑KPCA‑LSTM的输电线路覆冰厚度预测方法,包括获取输电线路的气象数据和覆冰厚度数据;采用EMD算法将原始气象数据序列分解为各种不同频率的模态分量和剩余分量;利用KPCA算法对EMD分解得到的特征序列数据进行特征提取处理,选取出对覆冰厚度数据贡献率较高的主要输入特征;对经过特征提取产生后的特征序列和覆冰厚度数据转化为适用于LSTM网络训练的数据集,同时进行训练集和数据集的划分;初始化LSTM网络的参数,将样本的训练集输入到LSTM模型中进行训练,保存训练集的训练结果,直到获得LSTM网络模型的目标准确率;模型训练结束后,输入测试集进行预测,最终输出测试集的覆冰预测值和EMD‑KPCA‑LSTM预测模型的相关评价指标。本发明方法,能够较好地解决气象数据非线性、随机波动性大等条件下的预测问题。

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