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[发明专利]一种智能反窃电监察方法和系统-CN202210451990.5在审
发明人：杨群义;胡亚倩;王迪;张涛;贾颖;赵萍好;梁淑华;陈彪;杨硕;王清晨 -专利权人：国网河南省电力公司平顶山供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能反窃电监察方法和系统，所述方法包括以下步骤：(1)从实时监测的用电信息系统采集当前时刻的数据源；(2)对采集的数据源进行分析，根据窃电判断评价指标进行数据加工和处理；(3)将加工和处理后的数据与窃电评价判断条件进行对比，若数据超出窃电评价判断条件，则说明用电线路存在用电异常，然后再通过计算用电异常电路的窃电相关系数，则向电力设备后台管理人员发出预警信息；(4)通过用电检查判断用户用电异常发生情况，对发出的预警信息作出处理。本发明通过采用动态调节的方法进行反窃电识别定位的动态分布融合，建立反窃电识别定位的有功功率分析模型，通过负荷的状态差异性，实现反窃电识别的精准定位。
一种智能反窃电监察方法系统

[发明专利]一种共轴反向双输出活齿减速器-CN202011149254.1有效
发明人：金贺荣;卫锐;胡亚倩;宜亚丽;赵丁选 -专利权人：燕山大学
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： F16H49/00 文献下载
摘要：本发明公开一种共轴反向双输出活齿减速器，属于活齿传动领域，主要包括输入轴、激波器、活齿架、循环钢球、组合式推杆活齿、内中心轮、内输出轴、外输出中心轮、活齿架固定座、左机架、右机架，其中，组合式推杆活齿由大钢球、推杆、小钢球组成。循环钢球与组合式推杆活齿交替安装在活齿架的齿槽中，循环钢球和组合式推杆活齿的大钢球同时与激波器端面滚道、外输出中心轮端面滚道啮合，组合式推杆活齿的小钢球与内中心轮滚道啮合，工作时，循环钢球和大钢球将部分激波器输入功率传递至外输出中心轮，实现外输出中心轮的减速输出，同时，组合式推杆活齿将输入功率分流至内中心轮，实现与其相连的内输出轴的减速输出，从而实现共轴反向双输出。
一种反向输出减速器

[发明专利]一种低压串联故障电弧检测系统-CN201910971804.9有效
发明人：余琼芳;杨艺;余琼霞;赵来军;胡亚倩;路文浩 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种低压串联故障电弧检测系统，包括电压检测电路、信号调节电路和运放发射电路，电压检测电路采集低压串联故障电弧电压，信号调节电路运用运放器AR1和二极管D1、二极管D2组成均值电路筛选出均值信号，同时运用三极管Q2、三极管Q3组成推挽电路防止信号交越失真，输入运放器AR3同相输入端内，并且运用运放器AR2和二极管D3、二极管D4以及运放器AR5组成绝对值电路，经可控硅VTL1和稳压管D5组成检测电路检测后输入运放器AR3反相输入端，最后运放发射电路运用运放器AR4同相放大信号，经信号发射器E1发送至电弧检测系统控制终端内，通过电压的变化转换为对串联故障电弧状态检测，并直接传送至电弧检测系统控制终端内。
一种低压串联故障电弧检测系统

[实用新型]一种故障电弧在线检测平台-CN201921530600.3有效
发明人：余琼芳;胡亚倩;杨艺;赵来军 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2019-09-16 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种故障电弧在线检测平台，包括电弧检测单元、微处理器和警示单元，电弧采集单元包括功率采集电路、滤波钳位电路和比较电路，功率采集电路包括用于检测线路中是否存在故障电弧的功率传感器，通过设计滤波钳位电路消除工频干扰对检测信号的影响，并利用二极管钳位电路原理对微处理器起到很好的保护作用，有效提高在线检测平台对故障电弧判断的精确度，当线路中存在故障电弧时，比较电路输出高电平信号到微处理器中，微处理器根据所接收到的高电平信号驱动警示单元工作，警示单元中显示器对故障电弧发生的累计数据进行显示，并通过报警器发出预警信号，通知线路维护人员及时进行检修，具有很好的使用效果。
一种故障电弧在线检测平台

[发明专利]一种串联故障电弧检测方法-CN201910583410.6在审
发明人：杨艺;黄高路;余琼芳;赵来军;张素妍;胡亚倩 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明提供一种串联故障电弧检测方法，包括如下步骤：根据采集得到的低压供配电系统中的电流信号，将低压供配电系统中产生的电弧分类为可能的故障电弧与可能的非故障电弧；采用深度卷积神经网络方法对可能的故障电弧与可能的非故障电弧进行识别，确定非故障电弧或故障电弧。本发明所述串联故障电弧检测方法具有准确度高的特点，可广泛应用于电弧检测领域。
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