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公开(公告)号：CN113987875B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202111250174.X
申请日：2021-10-26
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种改进的基于最短放电路径的击穿电压预测方法及装置，属于高电压与绝缘技术领域。包括利用训练样本进行仿真计算以提取最短放电路径上关于电场积分比值的电场特征量，利用该有关电场积分比值的电场特征量训练得到最优SVC预测模型，对待预测空气间隙建立有限元仿真模型，并利用最优SVC预测模型对待预测空气间隙的击穿电压进行预测，不断调整所加载的预估电压直至间隙击穿。本发明由于只采用了电场积分比值相关的特征量作为电场特征量来构建模型，简化了电场特征量的选取，使得对空气间隙击穿电压的预测流程更为快捷。
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公开(公告)号：CN116766205A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310944896.8
申请日：2023-07-28
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种机器人杆件位姿感知方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有相关技术中当上肢助力外骨骼机器人进行抬举杆作业时，无法准确感知杆件位姿的技术问题。所述方法包括：实时采集机器人的待测左右臂力，获取经迭代优化处理的参考模板数据库，其中，参考模板数据库内包括多组参考位姿映射集合，每一参考位姿映射集合内包括特定杆件位姿下不同左右臂力的参考位姿映射；将待测左右臂力与每一参考位姿映射集合进行匹配计算，确定均方误差值最小的参考位姿映射集合作为目标位姿映射集合；将目标位姿映射集合对应的特定杆件位姿作为待测左右臂力的目标杆件位姿。
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公开(公告)号：CN113991493A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111242388.2
申请日：2021-10-25
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种变电站相邻间隔带电条件下不停电作业方法，属于变电站不停电作业技术领域。本发明通过搭建物理绝缘遮蔽模块，可以限制作业空间，保持安全距离，同时在搭建好的物理绝缘遮蔽模块中装设激光预警模块和电场预警模块，并根据最小安全距离确定物理绝缘遮蔽模块的摆放位置确定物理绝缘遮蔽模块的实际位置，在作业过程中若任一预警模块报警则立即停止作业，使得作业过程更为安全。本发明通过设定物理绝缘遮蔽模块物理隔绝作业人员与带电设备，并且设置激光预警模块和电场预警模块进一步提升作业时的安全性，使得在变电站带电作业时不需要扩大安全距离，也就不会导致扩大停电范围，提升了电网供电可靠性。
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公开(公告)号：CN118861875A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410887749.6
申请日：2024-07-03
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/25 , G06F18/2135 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种GIS机械故障诊断方法、装置、存储介质及系统，涉及电力设备故障诊断技术领域。其中，该方法包括：获取GIS设备辐射的声信号；对声信号进行数据划分，构建样本信号；采用模态分解算法对样本信号进行分解，得到分解结果；基于目标评价指标对分解结果进行数据噪声去除，得到第一去噪结果；对第一去噪结果进行独立源信号重构，得到第二去噪结果；利用第二去噪结果对初始故障诊断模型进行训练，得到目标故障诊断模型，目标故障诊断模型用于根据GIS设备运行过程中的实时声数据预测GIS设备的机械故障信息。本发明解决了对GIS设备进行机械故障诊断时容易受到噪声数据的影响导致故障诊断准确性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118759322A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410938185.4
申请日：2024-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
IPC: G01R31/12 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/126 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了一种GIS设备局部放电定位方法、装置、存储介质及系统，涉及电力设备技术领域。其中，该方法包括：获取GIS设备的局部放电数据，其中，GIS设备为电力系统中与气体绝缘组合开关相关联的设备；对局部放电数据进行数据处理，构建目标数据集；利用目标数据集，对初始定位模型进行训练得到目标定位模型，其中，初始定位模型与目标定位模型采用同样的神经网络架构，神经网络架构基于遗传算法、密集连接的卷积神经网络和注意力机制构建得到；利用GIS设备的实时运行数据和目标定位模型，确定GIS设备的局部放电定位结果。本发明解决了相关技术中对GIS的局部放电故障进行感知和定位的准确度低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112072533A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011024229.0
申请日：2020-09-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司江门供电局
IPC: H02B3/00
Abstract: 本发明涉及电力设备检修技术领域，更具体的是涉及一种快速拼接式绝缘屏障，包括第一绝缘屏障、可拆卸设置于第一绝缘屏障下方两端的两个第二绝缘屏障，第一绝缘屏障和第二绝缘屏障均设有若干顺次可拆卸连接的绝缘模块。本发明中将绝缘屏障进行模块化设计，使得绝缘屏障拆装携带较为快速方便，同时可以根据变电站的电压规格选择不同数量的绝缘模板拓展组装成不同大小的绝缘屏障，适用范围较广。
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公开(公告)号：CN119247125A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411486943.X
申请日：2024-10-23
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
IPC: G01R31/327 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种气体绝缘开关设备的状态监测方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取待进行状态监测的气体绝缘开关设备的运行特性参数，其中，运行特性参数用于表征气体绝缘开关设备的运行状况；对运行特性参数进行层次分析，得到气体绝缘开关设备的设备状态评价值；利用预设开关设备状态预测模型基于运行特性参数，对气体绝缘开关设备的未来设备状态进行预测，得到气体绝缘开关设备的设备状态预测值；基于设备状态评价值和设备状态预测值，确定气体绝缘开关设备的状态监测结果。本发明解决了相关技术中对气体绝缘开关设备进行状态监测的效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118332299A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410457155.1
申请日：2024-04-16
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种GIS局部放电故障识别方法、装置及系统。其中，该方法包括：利用预先采集的GIS对应的训练数据集，构建并训练得到目标故障识别模型，其中，训练数据集包括局部放电信号图谱和局部放电故障数据，局部放电信号图谱用于确定GIS发生局部放电时的相位分布，目标故障识别模型采用结合卷积神经网络和深度残差网络的复合神经网络架构；获取GIS发生局部放电时的待识别故障数据；采用目标故障识别模型对待识别故障数据进行故障识别分析，得到故障识别结果，其中，故障识别结果用于确定待识别故障数据对应的局部放电故障类别。本发明解决了相关技术对GIS进行故障识别的难度大、电力供应系统安全性和可靠性较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116852338A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310940055.X
申请日：2023-07-28
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种挂杆外骨骼上肢运动位姿预测方法及装置，用于解决外骨骼上肢电机响应滞后导致外骨骼肩、肘关节电机的输出力矩与人的上肢状态不匹配，从而影响作业效果和动作的柔顺性的技术问题。本发明包括：采用六维力传感器采集所述挂杆外骨骼上肢的末端六维力；采用姿态传感器采集所述挂杆外骨骼的位姿信息；将所述末端六维力和所述位姿信息输入预设卷积神经网络预测模型，得到所述挂杆外骨骼的上肢运动位姿。
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公开(公告)号：CN119514656A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411561522.9
申请日：2024-11-04
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
IPC: G06N5/01 , G01R31/12 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种放电图谱生成方法、装置及电子装置，涉及电力设备故障检测与诊断领域，聚焦于局部放电检测技术。其中，该方法包括：获取第一放电图谱样本，其中，第一放电图谱样本携带标签，标签用于标识放电图谱样本的放电形式；对第一放电图谱样本进行预处理，得到第二放电图谱样本；基于第二放电图谱样本对初始放电图谱模型进行训练，生成目标放电图谱模型；通过目标放电图谱模型生成多种类型的放电图谱数据。本发明解决了相关技术中由于局部放电事件具有随机性且难以捕捉，实际采集到的局部放电图谱样本往往有限，这种数据样本的不足严重影响了局部放电研究中基于深度学习和模式识别的自动化分析技术的发展的技术问题。
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