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公开(公告)号：CN114755508A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202111400515.7
申请日：2021-11-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司物资分公司 , 浙江华电器材检测研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 山东双益电气有限责任公司
Abstract: 本申请提供一种变压器空负载试验的电源补偿装置及变压器测试系统。所述装置用于接入由电源的输出端连接变压器的一次侧后形成的试验电路中；所述电源补偿装置包括：有源电力滤波器和变流器；所述有源电力滤波器的输出端用于与所述变压器的一次侧连接；所述有源电力滤波器的输入端用于与所述变压器的一次侧连接；所述变流器的二次侧用于与所述电源的输出端连接。本申请提供的变压器空负载试验的电源补偿装置及变压器测试系统，无需针对空负载试验分别设计不同的补偿装置，降低变压器空负载试验对电源容量的需求和试验控制的复杂度，提高试验效率。
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公开(公告)号：CN119028709A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411488860.4
申请日：2024-10-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司物资分公司 , 浙江华电器材检测研究院有限公司
Inventor： 王骊 , 郑志曜 , 陈枫 , 洪文明 , 陈瑜 , 孙小江 , 沈琦 , 林建钦 , 吴光强 , 李倩 , 李佳玲 , 翁慧颖 , 王刘俊 , 胡于家 , 陈恩繁 , 李晟玥 , 岑雷扬 , 裘佳妮 , 黄志祥
Abstract: 本发明公开一种油浸式变压器绝缘油回收方法及装置，先抽取油浸式变压器内部的绝缘油，然后交替执行热风循环加热和低频感应加热，热风与油浸式变压器内部的残油进行热交换，提高了残油流动性，降低了残油粘附性，通过低频感应加热使得附着在油浸式变压器内部器件上的残油析出，通过交替执行热风循环加热和低频感应加热，迅速提升变压器内部残油的温度，使得残油气化，提高了油浸式变压器内部残油气化效率，有效清除了油浸式变压器中的绝缘油，降低了绝缘油泄漏概率，最后对气化产生的气体进行尾气处理，降低了环境污染风险。
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公开(公告)号：CN114814656A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202111391955.0
申请日：2021-11-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司物资分公司 , 浙江华电器材检测研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 山东双益电气有限责任公司
IPC: G01R31/62
Abstract: 本发明提供一种变压器能效试验用接线切换装置及方法，包括继电器和交流接触器混合组、试验电源输入接口、试验线缆、PLC5、通讯控制接口，以及测量接口；其中，所述继电器和交流接触器混合组通过所述试验电源输入接口与试验电源电连接，通过所述试验线缆与待测变压器电连接；所述PLC通过所述通讯控制接口与计算机控制系统信号连接，所述计算机控制系统用于控制所述PLC的运行，所述PLC用于控制所述继电器和交流接触器混合组中继电器的开启和关闭，以及交流接触器的断开和闭合；所述继电器和交流接触器混合组通过所述测量接口与测量系统电连接。本发明实现不同变压器能效试验之间的自动接线切换，提高接线切换效率。
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公开(公告)号：CN119028709B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411488860.4
申请日：2024-10-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司物资分公司 , 浙江华电器材检测研究院有限公司
Inventor： 王骊 , 郑志曜 , 陈枫 , 洪文明 , 陈瑜 , 孙小江 , 沈琦 , 林建钦 , 吴光强 , 李倩 , 李佳玲 , 翁慧颖 , 王刘俊 , 胡于家 , 陈恩繁 , 李晟玥 , 岑雷扬 , 裘佳妮 , 黄志祥
Abstract: 本发明公开一种油浸式变压器绝缘油回收方法及装置，先抽取油浸式变压器内部的绝缘油，然后交替执行热风循环加热和低频感应加热，热风与油浸式变压器内部的残油进行热交换，提高了残油流动性，降低了残油粘附性，通过低频感应加热使得附着在油浸式变压器内部器件上的残油析出，通过交替执行热风循环加热和低频感应加热，迅速提升变压器内部残油的温度，使得残油气化，提高了油浸式变压器内部残油气化效率，有效清除了油浸式变压器中的绝缘油，降低了绝缘油泄漏概率，最后对气化产生的气体进行尾气处理，降低了环境污染风险。
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公开(公告)号：CN114755509A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202111401992.5
申请日：2021-11-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司物资分公司 , 浙江华电器材检测研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 山东双益电气有限责任公司
IPC: G01R31/00
Abstract: 本申请提供一种变压器能效试验装置，该装置包括：试验电源模块、锂电池模块、补偿装置模块、接线测量模块和计算机控制系统；试验电源模块的输入端与锂电池模块的输出端连接，试验电源模块的输出端与补偿装置模块的输出端连接，试验电源模块的输出端与接线测量模块的输入端连接；试验电源模块，用于输出用于变压器能效试验的电压；锂电池模块，用于为试验电源模块进行供电；补偿装置模块，用于输出试验电源模块的补偿电流；接线测量模块，用于对待测试变压器进行测量；计算机控制系统，用于模块控制和数据处理。本申请提供一种变压器能效试验装置采用分体化模块设计，不仅满足了组装便捷和携带便捷，同时还可以在户外现场随时随地使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115829363A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211180735.8
申请日：2022-09-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司物资分公司
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的供应商评价方法、系统及可存储介质，涉及供应商评价及管理技术领域，其中方法包括以下步骤：S1：构建供应商评价指标体系，并对所述评价指标体系进行筛选后得到主指标；S2：获取待评价供应商的主指标历史数据，并对所述主指标历史数据进行处理得到对应的特征向量；S3：对所述主指标历史数据特征向量进行预处理后组成数据集，并划分为训练集及验证集等步骤；本发明通过获取供应商的相关指标历史数据、风险事件数据以及买家需求数据并进行一定处理，结合神经网络对供应商进行了综合评价，能够提高评价的准确性、再现性以及可靠性。
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公开(公告)号：CN115456689A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211186964.0
申请日：2022-09-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司物资分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的供应商多元分类方法、系统及存储介质，涉及供应商分类评价技术领域。获取供应商样本数据以及分类指标数据，所述分类指标数据包括第一分类指标以及所述第一分类指标对应的二级分类指标；对所述二级分类指标通过熵权法计算客观权重，通过层次分析法计算主观权重；根据所述主观权重和所述客观权重得到综合权重指数，利用所述综合权重指数对所述供应商样本数据进行评分；根据评分结果通过K‑means聚类算法对供应商进行分类。本发明建立了一个科学的指标体系对供应商进行群体划分，分类准确且高效。
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公开(公告)号：CN112395113B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202011395566.0
申请日：2020-12-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司物资分公司
Abstract: 一种实用拜占庭容错共识方法及装置、可读存储介质，所述方法包括：构建树形拓扑网络；所述树形拓扑网络包括根节点、主动子树以及被动子树；根据所述树形拓扑网络，完成所述实用拜占庭容错共识。上述方案能够对传统PBFT算法进行有效扩展。
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公开(公告)号：CN112395113A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011395566.0
申请日：2020-12-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司物资分公司
Abstract: 一种实用拜占庭容错共识方法及装置、可读存储介质，所述方法包括：构建树形拓扑网络；所述树形拓扑网络包括根节点、主动子树以及被动子树；根据所述树形拓扑网络，完成所述实用拜占庭容错共识。上述方案能够对传统PBFT算法进行有效扩展。
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公开(公告)号：CN113420231A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110568619.2
申请日：2021-05-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司物资分公司 , 国网浙江浙电招标咨询有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F40/232 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06N3/08 , G06Q30/06
Abstract: 本发明涉及深度学习领域和数据推荐领域，具体为一种应用于采购系统的数据推荐算法，包括：步骤s1，数据进行预处理；步骤s2，对步骤1中的数据进行分词生成数据词典；步骤s3，对所有数据进行特征处理并得到相应的特征向量；步骤s4，构建词嵌入模块和构建相似性计算模块；步骤s5，将词嵌入模块、相似性计算模块依次连接后组成网络；步骤s6，将步骤s3中的训练数据对应的特征向量送到步骤s5中定义好的网络中，通过训练得到词嵌入的权重矩阵和相似性计算模型；步骤s7，将步骤s5中定义好的网络加载步骤s6得到的模型，并将测试数据对应的特征向量输入到网络中以得到测试数据实体间的相似值；步骤s8，根据实体间的相似值进行相应的推荐结果选择。
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