专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [实用新型]一种电力系统故障检测装置-CN201120389672.8有效
  • 李怡 - 李怡
  • 2011-10-13 - 2012-05-23 - G01R31/08
  • 本实用新型提供一种电力系统故障检测装置,包括故障检测模块和故障分析模块,所述故障检测模块连接故障分析模块,其中所述故障检测模块包括对电力系统电流相位进行取样的电流相位测量模块;所述故障分析模块包括电流相位比较模块由于在待测电力系统故障时两端的电流相位信息会不再一致,因此通过所述电流相位比较模块对两个电流相位信息进行比较可以得出待测电力系统是否出现故障的结论。
  • 一种电力系统故障检测装置
  • [发明专利]一种基于Pin-SVM的电力系统暂态稳定评估方法-CN201710149194.5有效
  • 陈厚合;王长江;姜涛;李雪;李国庆 - 东北电力大学
  • 2017-03-13 - 2019-06-14 - H02J3/00
  • 一种基于Pin‑SVM的电力系统暂态稳定评估方法:构建原始特征集,分为训练样本数据和测试样本数据;由训练样本数据训练电力系统的暂态稳定评估模型;采用电力系统暂态稳定评估模型对用测试样本数据模拟的电力系统状态进行稳定性评估,针对实际电力系统的故障类型,依据电力系统特征子集相对于电力系统稳定类与不稳定类的隶属度将故障划归到相应的类,当分类为不稳定类,则认为该故障为严重故障;反之,则认为该故障为不严重故障;在故障筛选和稳定评估完成的同时得到评价指标本发明可以降低特征集维数和减少冗余信息,降低特征维数;具有更高的评估精度,可应用于我国区域电力系统的在线安全稳定评估,有力保障复杂电力系统的安全稳定运行。
  • 一种基于pinsvm电力系统稳定评估方法
  • [发明专利]一种基于物联网的电力稳定分析方法-CN202211294140.5在审
  • 马斌辉 - 马斌辉
  • 2022-10-21 - 2023-01-24 - H02J3/14
  • 本发明公开了一种基于物联网的电力稳定分析方法,包括对电力系统故障进行检测定位处理;进行电力系统过负荷故障处理;对完成过负荷处理后的结果进行管理控制,对电力系统故障进行检测定位处理,包括对电力系统发电机的电磁功率进行检测,对电力系统进行故障定位分析处理,进行电力系统过负荷故障处理,包括进行过负荷区域划分处理后根据电力系统线路发生过负荷故障前的工作运行电压信息制定切负荷处理任务;实时对切负荷处理结果进行接收分析,对完成过负荷处理后的结果进行管理控制
  • 一种基于联网电力稳定分析方法
  • [发明专利]基于故障信息的故障诊断方法-CN202210706434.8在审
  • 孙刚;高成成;郑文欣;王军;秦鹏飞 - 国网山东省电力公司郯城县供电公司
  • 2022-06-21 - 2022-09-23 - G06Q50/06
  • 本发明涉及电力系统技术领域,具体涉及基于故障信息的故障诊断方法,包括获得各个故障信息,建立电力系统一次设备模型,将故障信息和电力系统一次设备模型建立联系;提取故障时刻前后一段时间内的故障录波数据,计算各一次设备元件的故障特征量;将录波分析模型和故障特征量存入数据库,供故障诊断和事故分析使用,本申请以故障发生时刻为分界点,以电力系统一次设备元件为单位,分别提取故障前后指定时间窗的各种故障特征量,形成中间数据,为其它高级应用提供数据支持,从而克服了故障录波文件本身的限制。
  • 基于故障信息故障诊断方法
  • [发明专利]基于自动聚类技术的电力设备故障诊断方法及系统-CN202010995664.1在审
  • 赵国;郭江;袁方;黄思旭 - 武汉瑞莱保能源技术有限公司
  • 2020-09-21 - 2020-12-25 - G06F16/33
  • 本发明涉及电力设备故障检测技术领域,公开了一种基于自动聚类技术的电力设备故障诊断系统,包括故障库管理模块、模型训练模块、设备管理模块、停用词管理模块、用户词典管理模块、故障诊断模拟库模块和系统管理模块,能够基于自动聚类技术实现电力设备故障的自动化检测,提高了电力设备故障诊断的效率和准确率,保障了电力设备的安全;通过其模型训练模块可以实现模拟故障诊断和检测过程,优化专业技术人员的培养方案、节省人员培养成本与此同时,也相应提供了一种检测方法,使用了上述基于自动聚类技术的电力设备故障系统,相比于现有的依靠有经验的技术人员人工判断,准确率更高、处理更为及时、成本更低。
  • 基于自动技术电力设备故障诊断方法系统

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