CN113759219A - 主动式环境安全监测预警装置、方法及安装方案 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了主动式环境安全监测预警装置、方法及安装方案,为了解决无法针对电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测的问题,包括依次连接的全方位监测模块、过热隐患预警模块、缺陷放电监测预警模块、环境安全模块和诊断模块;方法包括以下步骤:S1:采集或探测电气设备及运行环境的参数信息;S2:对每个预设时间段内数据上传的具体时刻进行随机排布,均匀化上传数据量;S3:对检测预警模块的数据进行分析,生成预警事件;S4:诊断模块根据预警事件,发送预警信息和设备运行安全报告。本发明的有益效果是:实现电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测。
Description
技术领域
本发明涉及监测技术领域,尤其涉及主动式环境安全监测预警装置、方法及安装方案。
背景技术
配电站房是配网的直接供电节点,其运行可靠性直接关系到供电可靠性。加快配网数字化转型的建设,开展配电站房智能监控,提高配电站房智能化水平,对保证配网供电可靠性具有重要意义。
随着“云、管、边、端”配电物联网的建设,配电站房的智能化水平得到了大幅提升,但针对配电站房的设备与环境安全监测手段较为传统,如含氧量、温湿度、视频图像、声光报警、感温探头等,一方面较为分散,监测范围较小;另一方面则多为被动感知和事后处置,缺乏安全预警功能,未能形成闭环。
随着无人值守与一体化监控制度的实施,变电设备对于在线监测技术的需求越来越高。巡检机器人虽大幅减轻了运维人员的压力,但巡检机器人的监测范围有限,无法对站内室内设备进行监管,而室内设备通常只配有温湿度监测,部分区域存在监测盲区,仍依赖于人工巡查。因此,现有的安全监测技术仍有不足和盲区。
电气设备大多运行在强电磁环境,在绝缘材料劣化时容易形成放电故障,放电会导致设备局部过热,且形成电弧后温度更高,容易烧损设备;另一方面,由于电流的热效应,通流设备长期运行容易发生过热现象。因此,对电气设备的放电和过热监测是保证其安全运行的重点。
一种在中国专利文献上公开的“一种电气设备接头温度预警监测***”,其公布号CN111323147A,包括设备接头温度预警***主机、无线测温接收器和无线测温模块,所述设备接头温度预警***主机的内部安装有电气设备接头温度预警***软件,本发明通过将电气设备接头温度监测预警***引进了电气设备的负荷电流和环境温度,从而使得利用突变量温度预警、三相不一致温度预警、趋势分析温度预警成为可能,大大降低了温度预警的阈值,消除了温度预警的误报可能,能够在温度异常发生的早期就发现异常,为异常处理赢得宝贵的时间,避免了由于温度不断升高造成绝缘事故、火灾事故的发生,保证了电气设备的安全稳定运行。其不足之处是:针对电气设备的过热监测,无法做到主动预警,且应用场景较为局限,仍旧无法补足配电站房及变电站在安全监测上的技术短板;无法针对电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测。
发明内容
本发明主要是为了解决无法针对电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测的问题,提供主动式环境安全监测预警装置、方法及安装方案,可以针对电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测。
为了实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
主动式环境安全监测预警装置,包括外壳,所述外壳内设有:
全方位监测模块,用于主动探测电气设备及运行环境;
过热隐患预警模块,用于探测微粒子浓度变化,实现过热隐患超前预警;
缺陷放电监测预警模块,用于监测预警设备缺陷放电,确定隐患设备;
环境安全模块,用于监测环境参量,提出运维建议;
诊断模块,用于分析数据并发送预警信息和设备运行安全报告。
本装置采用领先的纳米微粒子探测技术,可探测纳米级热劣化产物,在电气设备发生放电或过热隐患时进行主动预警,保证电气设备及其运行环境的安全,实现电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测。
本装置具有较强的环境适应性及抗电磁干扰能力,可弥补当前配电站房及变电站安全监测手段的不足。
所述全方位监测模块采取主动探测的方式,对电气设备及其运行环境进行全方位监测。
所述过热隐患预警模块能够探测0.002~20μm的微粒子浓度变化,在电气设备过热隐患萌芽阶段实现超前预警,超前时间长达5分钟~12小时。
所述缺陷放电监测预警模块能够对设备的电弧放电、沿面闪络等缺陷进行监测预警;并可通过特殊的安装方式可精确定位至具体隐患设备。
所述环境安全模块能够实时监测设备运行环境中的温湿度、一氧化碳等,并可针对特殊场景配置气体传感器(如SF6),并能根据这些监测参量,提出合理的运维建议。
所述诊断模块为智能监测***提供海量数据预处理、分析、及模型训练,能够为现场应用快速创建和部署模型,发送预警信息,定时发送设备运行安全报告,让运维人员第一时间掌握设备运行状况。
作为优选,所述全方位监测模块、过热隐患预警模块、缺陷放电监测预警模块、环境安全模块和诊断模块依次连接。
所述全方位监测模块、过热隐患预警模块、缺陷放电监测预警模块、环境安全模块和诊断模块通过导线等电性连接方式连接,便于上述模块之间的通信和信息交互。
作为优选,所述环境安全模块包括依次连接的若干个气体传感器、若干个温度传感器和若干个湿度传感器。
所述气体传感器为有毒有害气体传感器,包括一氧化碳气体传感器、硫化氢气体传感器和甲烷气体传感器等,用于检测运行环境中的有毒有害气体。
所述环境安全模块可以根据使用者需求增加粉尘检测传感器等用于不同工作环境的检测。
作为优选,所述外壳正表面设有显示屏、指示灯和按键,所述显示屏和所述指示灯均与所述诊断模块连接。
所述显示屏用于显示传感器等检测的数据参数,所述指示灯用于指示设备工作状态,所述按键用于调整设备工作模式等。
主动式环境安全监测预警方法,包括以下步骤:
S1:采集或探测电气设备及运行环境的参数信息;
S2:对每个预设时间段内数据上传的具体时刻进行随机排布,均匀化上传数据量;
S3:基于时序预测算法对检测预警模块的数据进行分析,生成预警事件;
S4:诊断模块根据预警事件,发送预警信息和设备运行安全报告。
本方法可以有效地实现电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测。
步骤S1中所述参数信息通过所述全方位监测模块、过热隐患预警模块、缺陷放电监测预警模块和环境安全模块进行采集。
本方法为智能监测***提供海量数据预处理、分析、及模型训练,能够为现场应用快速创建和部署模型,发送预警信息,定时发送设备运行安全报告,让运维人员第一时间掌握设备运行状况。
作为优选,步骤S1中所述电气设备及运行环境的参数信息包括电气设备及运行环境信息、设备缺陷放电信息和设备过热隐患信息,所述采集或探测的模块包括全方位监测模块、过热隐患预警模块、缺陷放电监测预警模块和环境安全模块。
通过采集电气设备及运行环境的不同参数信息,可以精确地展现运行环境的实时状态,便于实现电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测。
作为优选,步骤S2包括以下步骤:
S21:在采样的同时对采样结果进行实时统计运算;
S22:每隔预设的时间段计算该时间段的一组特征参数;
S23:对每个预设时间段内数据上传的具体时刻进行随机排布;
S24:将数据量在每一瞬间均匀化上传至云端服务器。
在采样的同时对采样结果进行实时统计运算,每隔预设的时间段计算该时间段的一组特征参数,并将其每隔预设时间段通过通讯模块传输至云端服务器,汇总后进行进一步的诊断和预测分析。
考虑大规模并发连接对云端服务器构成的瞬间冲击,对每个预设时间段内数据上传的具体时刻进行了随机排布,使每一瞬间上传至云端服务器的数据量尽可能均匀化。
作为优选,步骤S3包括以下步骤:
S31:云端服务器收到的数据构成第一时间序列,通过时序预测算法处理得到预测值时间序列;
S32:持续监测,得到预测值的实际时间序列,将预测值的实际时间序列加在第一时间序列末尾,得到第二时间序列;
S33:基于预测值时间序列和预测值的实际时间序列的差别修正时序预测算法的参数,并以修正后的时序预测算法处理第二时间序列,得到新的预测值时间序列;
S34:迭代步骤S31-S33,得到参数不断自动调优的时序预测算法和不断更新的第二时间序列和新的预测值时间序列;
S35:设置事件规则库处理第二时间序列和新的预测值时间序列,得到预警事件并对预警事件进行预警。
步骤S31中将云端服务器收到的数据统称为实测值,将实测值构成的时间序列记为Xi,即第一时间序列,设置预测时段时长为T,第N个时段结束时刻﹐用时序预测算法处理前N个时段的Xi,得到第N+1时段的预测值时间序列Xi’,即预测值时间序列。
步骤S32中持续监测至N+1时段结束时刻﹐得到第N+1时段的数据实测值构成的时间序列Xi’’,即预测值的实际时间序列,将Xi’’加在前N个时段的Xi末尾,得到前N+1个时段的Xi ,即第二时间序列。
步骤S33中基于第N+1时段Xi’’与Xi’的差别修正时序预测算法的参数,并以修正后的时序预测算法处理前N+1个时段的Xi,即第二时间序列,得到第N+2时段的预测值时间序列Xi’,即新的预测值时间序列。
步骤S34中迭代步骤S31-S33,得到参数不断自动调优的时序预测算法L和不断更新的时间序列Xi与Xi’,即第二时间序列和新的预测值时间序列。
步骤S35中设置事件规则库P处理时间序列Xi与Xi’,基于Xi生成的事件称预警事件,对预警事件进行预警;基于Xi和Xi’生成的事件称预测事件,设每隔预测时间段预测事件次数构成的时间序列为Mi。
以处理Xi的方法处理Mi,得到参数不断自动调优的时间序列预测算法和不断更新的时间序列Mi和Mi’,以类似设置P的方式设置事件规则库Q处理Mi和Mi’,得到二阶预警事件,对二阶预警事件进行预警。
作为优选,步骤S35中所述事件规则库包括以下步骤:
S351:超出行业标准要求值区间时生成预警事件;
S352:对预警事件进行预警。
主动式环境安全监测预警装置安装方案,包括全方位监测安装方案、精准定位安装方案和关键部位安装方案。
精准定位安装方案通过特殊的精确定位箱体安装方式,将毛细采样管延伸到箱体内部,通过智能算法,实现隐患精确定位功能。
关键部位安装方案针对电缆隧道、电缆夹层这种狭窄空间,可在关键部位如电缆接头处安装设备,采样管沿着墙壁延伸。
通过上述不同安装方案,可以针对不同应用场景,可针对性采取安装方案,达到更好的监测效果。
本发明的有益效果是:
(1)通过本装置实现电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测。
(2)通过本方法实现电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测。
(3)通过步骤S2实现均匀化上传数据量,避免大规模并发连接对云端服务器构成的瞬间冲击。
(4)通过不同安装方案,可以针对不同应用场景,可针对性采取安装方案,达到更好的监测效果。
附图说明
图1是本装置的结构示意图。
图2是本发明的模块结构示意图。
图3是本发明的流程示意图。
图示说明:1-外壳,2-全方位监测模块,3-过热隐患预警模块,4-缺陷放电监测预警模块,5-环境安全模块,6-诊断模块,7-显示屏,8-指示灯,9-按键,51-气体传感器,52-温度传感器,53-湿度传感器。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步的描述。
如图1和图2所示,主动式环境安全监测预警装置,包括外壳1,外壳内设有:
全方位监测模块2,用于主动探测电气设备及运行环境;
过热隐患预警模块3,用于探测微粒子浓度变化,实现过热隐患超前预警;
缺陷放电监测预警模块4,用于监测预警设备缺陷放电,确定隐患设备;
环境安全模块5,用于监测环境参量,提出运维建议;
诊断模块6,用于分析数据并发送预警信息和设备运行安全报告。
本装置采用领先的纳米微粒子探测技术,可探测纳米级热劣化产物,在电气设备发生放电或过热隐患时进行主动预警,保证电气设备及其运行环境的安全,实现电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测。
本装置具有较强的环境适应性及抗电磁干扰能力,可弥补当前配电站房及变电站安全监测手段的不足。
全方位监测模块采取主动探测的方式,对电气设备及其运行环境进行全方位监测。
过热隐患预警模块能够探测0.002~20μm的微粒子浓度变化,在电气设备过热隐患萌芽阶段实现超前预警,超前时间长达5分钟~12小时。
缺陷放电监测预警模块能够对设备的电弧放电、沿面闪络等缺陷进行监测预警;并可通过特殊的安装方式可精确定位至具体隐患设备。
环境安全模块能够实时监测设备运行环境中的温湿度、一氧化碳等,并可针对特殊场景配置气体传感器(如SF6),并能根据这些监测参量,提出合理的运维建议。
诊断模块为智能监测***提供海量数据预处理、分析、及模型训练,能够为现场应用快速创建和部署模型,发送预警信息,定时发送设备运行安全报告,让运维人员第一时间掌握设备运行状况。
全方位监测模块、过热隐患预警模块、缺陷放电监测预警模块、环境安全模块和诊断模块依次连接。
全方位监测模块、过热隐患预警模块、缺陷放电监测预警模块、环境安全模块和诊断模块通过导线等电性连接方式连接,便于上述模块之间的通信和信息交互。
环境安全模块包括依次连接的若干个气体传感器51、若干个温度传感器52和若干个湿度传感器53。
气体传感器为有毒有害气体传感器,包括一氧化碳气体传感器、硫化氢气体传感器和甲烷气体传感器等,用于检测运行环境中的有毒有害气体。
环境安全模块可以根据使用者需求增加粉尘检测传感器等用于不同工作环境的检测。
外壳正表面设有显示屏7、指示灯8和按键9,显示屏和指示灯均与诊断模块连接。
显示屏用于显示传感器等检测的数据参数,指示灯用于指示设备工作状态,按键用于调整设备工作模式等。
如图3所示,主动式环境安全监测预警方法,包括以下步骤:
S1:采集或探测电气设备及运行环境的参数信息;
S2:对每个预设时间段内数据上传的具体时刻进行随机排布,均匀化上传数据量;
S3:基于时序预测算法对检测预警模块的数据进行分析,生成预警事件;
S4:诊断模块根据预警事件,发送预警信息和设备运行安全报告。
本方法可以有效地实现电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测。
步骤S1中参数信息通过全方位监测模块、过热隐患预警模块、缺陷放电监测预警模块和环境安全模块进行采集。
本方法为智能监测***提供海量数据预处理、分析、及模型训练,能够为现场应用快速创建和部署模型,发送预警信息,定时发送设备运行安全报告,让运维人员第一时间掌握设备运行状况。
步骤S1中电气设备及运行环境的参数信息包括电气设备及运行环境信息、设备缺陷放电信息和设备过热隐患信息,采集或探测的模块包括全方位监测模块、过热隐患预警模块、缺陷放电监测预警模块和环境安全模块。
通过采集电气设备及运行环境的不同参数信息,可以精确地展现运行环境的实时状态,便于实现电气设备及其运行环境中的材料热劣化进行监测预警,同时实现设备绝缘缺陷放电的监测。
步骤S2包括以下步骤:
S21:在采样的同时对采样结果进行实时统计运算;
S22:每隔预设的时间段计算该时间段的一组特征参数;
S23:对每个预设时间段内数据上传的具体时刻进行随机排布;
S24:将数据量在每一瞬间均匀化上传至云端服务器。
在采样的同时对采样结果进行实时统计运算,每隔预设的时间段计算该时间段的一组特征参数,并将其每隔预设时间段通过通讯模块传输至云端服务器,汇总后进行进一步的诊断和预测分析。
考虑大规模并发连接对云端服务器构成的瞬间冲击,对每个预设时间段内数据上传的具体时刻进行了随机排布,使每一瞬间上传至云端服务器的数据量尽可能均匀化。
步骤S3包括以下步骤:
S31:云端服务器收到的数据构成第一时间序列,通过时序预测算法处理得到预测值时间序列;
S32:持续监测,得到预测值的实际时间序列,将预测值的实际时间序列加在第一时间序列末尾,得到第二时间序列;
S33:基于预测值时间序列和预测值的实际时间序列的差别修正时序预测算法的参数,并以修正后的时序预测算法处理第二时间序列,得到新的预测值时间序列;
S34:迭代步骤S31-S33,得到参数不断自动调优的时序预测算法和不断更新的第二时间序列和新的预测值时间序列;
S35:设置事件规则库处理第二时间序列和新的预测值时间序列,得到预警事件并对预警事件进行预警。
步骤S31中将云端服务器收到的数据统称为实测值,将实测值构成的时间序列记为Xi,即第一时间序列,设置预测时段时长为T,第N个时段结束时刻﹐用时序预测算法处理前N个时段的Xi,得到第N+1时段的预测值时间序列Xi’,即预测值时间序列。
步骤S32中持续监测至N+1时段结束时刻﹐得到第N+1时段的数据实测值构成的时间序列Xi’’,即预测值的实际时间序列,将Xi’’加在前N个时段的Xi末尾,得到前N+1个时段的Xi ,即第二时间序列。
步骤S33中基于第N+1时段Xi’’与Xi’的差别修正时序预测算法的参数,并以修正后的时序预测算法处理前N+1个时段的Xi,即第二时间序列,得到第N+2时段的预测值时间序列Xi’,即新的预测值时间序列。
步骤S34中迭代步骤S31-S33,得到参数不断自动调优的时序预测算法L和不断更新的时间序列Xi与Xi’,即第二时间序列和新的预测值时间序列。
步骤S35中设置事件规则库P处理时间序列Xi与Xi’,基于Xi生成的事件称预警事件,对预警事件进行预警;基于Xi和Xi’生成的事件称预测事件,设每隔预测时间段预测事件次数构成的时间序列为Mi。
以处理Xi的方法处理Mi,得到参数不断自动调优的时间序列预测算法和不断更新的时间序列Mi和Mi’,以类似设置P的方式设置事件规则库Q处理Mi和Mi’,得到二阶预警事件,对二阶预警事件进行预警。
步骤S35中事件规则库包括以下步骤:
S351:超出行业标准要求值区间时生成预警事件;
S352:对预警事件进行预警。
主动式环境安全监测预警装置安装方案,包括全方位监测安装方案、精准定位安装方案和关键部位安装方案。
精准定位安装方案通过特殊的精确定位箱体安装方式,将毛细采样管延伸到箱体内部,通过智能算法,实现隐患精确定位功能。
关键部位安装方案针对电缆隧道、电缆夹层这种狭窄空间,可在关键部位如电缆接头处安装设备,采样管沿着墙壁延伸。
应理解,该实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解,在阅读了本发明讲授的内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
Claims (10)
1.主动式环境安全监测预警装置,其特征在于,包括外壳(1),所述外壳(1)内设有:
全方位监测模块(2),用于主动探测电气设备及运行环境;
过热隐患预警模块(3),用于探测微粒子浓度变化,实现过热隐患超前预警;
缺陷放电监测预警模块(4),用于监测预警设备缺陷放电,确定隐患设备;
环境安全模块(5),用于监测环境参量,提出运维建议;
诊断模块(6),用于分析数据并发送预警信息和设备运行安全报告。
2.根据权利要求1所述的主动式环境安全监测预警装置,其特征在于,所述全方位监测模块(2)、过热隐患预警模块(3)、缺陷放电监测预警模块(4)、环境安全模块(5)和诊断模块(6)依次连接。
3.根据权利要求1或2所述的主动式环境安全监测预警装置,其特征在于,所述环境安全模块(5)包括依次连接的若干个气体传感器(51)、若干个温度传感器(52)和若干个湿度传感器(53)。
4.根据权利要求3所述的主动式环境安全监测预警装置,其特征在于,所述外壳(1)正表面设有显示屏(7)、指示灯(8)和按键(9),所述显示屏(7)和所述指示灯(8)均与所述诊断模块(6)连接。
5.主动式环境安全监测预警方法,适用于权利要求1至4所述的任一主动式环境安全监测预警装置,其特征在于,包括以下步骤:
S1:采集或探测电气设备及运行环境的参数信息;
S2:对每个预设时间段内数据上传的具体时刻进行随机排布,均匀化上传数据量;
S3:基于时序预测算法对检测预警模块的数据进行分析,生成预警事件;
S4:诊断模块根据预警事件,发送预警信息和设备运行安全报告。
6.根据权利要求5所述的主动式环境安全监测预警方法,其特征在于,步骤S1中所述电气设备及运行环境的参数信息包括电气设备及运行环境信息、设备缺陷放电信息和设备过热隐患信息,所述采集或探测的模块包括全方位监测模块、过热隐患预警模块、缺陷放电监测预警模块和环境安全模块。
7.根据权利要求5所述的主动式环境安全监测预警方法,其特征在于,步骤S2包括以下步骤:
S21:在采样的同时对采样结果进行实时统计运算;
S22:每隔预设的时间段计算该时间段的一组特征参数;
S23:对每个预设时间段内数据上传的具体时刻进行随机排布;
S24:将数据量在每一瞬间均匀化上传至云端服务器。
8.根据权利要求5所述的主动式环境安全监测预警方法,其特征在于,步骤S3包括以下步骤:
S31:云端服务器收到的数据构成第一时间序列,通过时序预测算法处理得到预测值时间序列;
S32:持续监测,得到预测值的实际时间序列,将预测值的实际时间序列加在第一时间序列末尾,得到第二时间序列;
S33:基于预测值时间序列和预测值的实际时间序列的差别修正时序预测算法的参数,并以修正后的时序预测算法处理第二时间序列,得到新的预测值时间序列;
S34:迭代步骤S31-S33,得到参数不断自动调优的时序预测算法和不断更新的第二时间序列和新的预测值时间序列;
S35:设置事件规则库处理第二时间序列和新的预测值时间序列,得到预警事件并对预警事件进行预警。
9.根据权利要求8所述的主动式环境安全监测预警方法,其特征在于,步骤S35中所述事件规则库包括以下步骤:
S351:超出行业标准要求值区间时生成预警事件;
S352:对预警事件进行预警。
10.主动式环境安全监测预警装置安装方案,适用于权利要求1至4所述的任一主动式环境安全监测预警装置,其特征在于,包括全方位监测安装方案、精准定位安装方案和关键部位安装方案。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114580710A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-06-03 | 西安电子科技大学 | 基于Transformer时序预测的环境监测方法 |
CN114973553A (zh) * | 2022-04-15 | 2022-08-30 | 安徽健驰智能科技有限公司 | 主动式过热和放电隐患监测超前预警*** |
CN117649659A (zh) * | 2023-12-07 | 2024-03-05 | 国网福建省电力有限公司漳浦县供电公司 | 一种基于深度学习的微粒识别方法及电力设备智能运维*** |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN202928717U (zh) * | 2012-09-26 | 2013-05-08 | 云南电网公司玉溪供电局 | 一种开关柜故障预警*** |
CN104568016A (zh) * | 2015-01-31 | 2015-04-29 | 哈尔滨理工大学 | 电缆接头健康诊断及热故障预警*** |
CN105302087A (zh) * | 2014-07-10 | 2016-02-03 | 上海哈德电力工程技术有限公司 | 配网中压开关设备智能监测管理*** |
CN106934981A (zh) * | 2016-10-10 | 2017-07-07 | 常州市善松信息科技有限公司 | 一种智能变电站安全监测及预警*** |
CN110411929A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-11-05 | 广州昊致电气自动化有限公司 | 基于激光散射原理的发电机绝缘过热监测装置及检测方法 |
CN111242348A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-06-05 | 安徽先兆科技有限公司 | 基于时间序列的电气安全监测方法和*** |
CN212059164U (zh) * | 2020-05-09 | 2020-12-01 | 北京华科兴盛电力工程技术有限公司 | 一种基于光电粒子计数器的发电机绝缘过热监测装置 |
CN212781058U (zh) * | 2020-06-22 | 2021-03-23 | 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司 | 一种电力电缆智能故障预警管理*** |
-
2021
- 2021-08-09 CN CN202110908268.5A patent/CN113759219A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN202928717U (zh) * | 2012-09-26 | 2013-05-08 | 云南电网公司玉溪供电局 | 一种开关柜故障预警*** |
CN105302087A (zh) * | 2014-07-10 | 2016-02-03 | 上海哈德电力工程技术有限公司 | 配网中压开关设备智能监测管理*** |
CN104568016A (zh) * | 2015-01-31 | 2015-04-29 | 哈尔滨理工大学 | 电缆接头健康诊断及热故障预警*** |
CN106934981A (zh) * | 2016-10-10 | 2017-07-07 | 常州市善松信息科技有限公司 | 一种智能变电站安全监测及预警*** |
CN110411929A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-11-05 | 广州昊致电气自动化有限公司 | 基于激光散射原理的发电机绝缘过热监测装置及检测方法 |
CN111242348A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-06-05 | 安徽先兆科技有限公司 | 基于时间序列的电气安全监测方法和*** |
CN212059164U (zh) * | 2020-05-09 | 2020-12-01 | 北京华科兴盛电力工程技术有限公司 | 一种基于光电粒子计数器的发电机绝缘过热监测装置 |
CN212781058U (zh) * | 2020-06-22 | 2021-03-23 | 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司 | 一种电力电缆智能故障预警管理*** |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114580710A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-06-03 | 西安电子科技大学 | 基于Transformer时序预测的环境监测方法 |
CN114580710B (zh) * | 2022-01-28 | 2024-04-30 | 西安电子科技大学 | 基于Transformer时序预测的环境监测方法 |
CN114973553A (zh) * | 2022-04-15 | 2022-08-30 | 安徽健驰智能科技有限公司 | 主动式过热和放电隐患监测超前预警*** |
CN117649659A (zh) * | 2023-12-07 | 2024-03-05 | 国网福建省电力有限公司漳浦县供电公司 | 一种基于深度学习的微粒识别方法及电力设备智能运维*** |
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