CN116091034B - 一种电炉变压器智能运维方法、系统及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供的一种电炉变压器智能运维方法、系统及设备,涉及电炉变压器维护技术领域,为需要巡检的电炉变压器分配二维码标识,所述二维码标识用于巡检设备扫码巡检;巡检设备扫码后对电炉变压器的输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数进行获取;通过所述输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数对电炉变压器进行运维。通过在电炉变压器上设置巡检二维码,通过智能采集终端可较为精确的采集输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数、开关档位等重要参数,通过以上参数对电炉变压器创建健康运行数据模型,即可了解到电炉变压器的具体运行状况。进而可以实现对电炉变压器的运行状态、故障信息和健康状态进行评估,实现了电炉变压器的智能运维。
Description
技术领域
本申请涉及电炉变压器维护技术领域,具体地涉及一种电炉变压器智能运维方法、系统及设备。
背景技术
电炉变压器是为各种电炉提供电源的变压器。工业用电炉变压器大致可分为3类:电阻炉变压器、电弧炉变压器和壳式电炉变压器。电阻炉变压器用于机械零件加热、热处理、粉末冶金烧结、有色金属熔炼等的电阻炉和盐浴炉,电弧炉变压器是给用于钢铁冶炼的电弧炉供电的专用变压器,壳式电炉变压器的铁心为全斜接缝的框形结构。其铁心宽度窄,散热条件好,结构简单。
由于电炉变压器在实际运行过程中工况复杂,运行环境恶劣,一旦出现问题很可能导致电炉停运,企业正常生产将受到严重影响。在电炉变压器行业领域,急需解决电炉变压器运行故障多、监测难度大等问题。
传统技术中为了实现对电炉变压器的维护,一般是人工进行巡检,填写设备巡检记录,如设备数量庞大,容易造成设备漏巡。而且手工制作巡检数据报表,海量数据进行统计,耗费大量人力物力。因此,如何实现快速准确的对电炉变压器进行运维是本领域亟待解决的技术问题。
发明内容
鉴于此,本申请提供了一种电炉变压器智能运维方法、系统及设备,以解决现有技术中的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种电炉变压器智能运维方法,包括:为需要巡检的电炉变压器分配二维码标识,所述二维码标识用于巡检设备扫码巡检;巡检设备扫码后对电炉变压器的输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数进行获取;通过所述输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数对电炉变压器进行运维。
一种可能的实现方式,所述通过所述输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数对电炉变压器进行运维,包括:
根据所述输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数获得低压电流、高压电压、输出功率、运行状况、主变输出功率、串变输出功率和电炉变压器的综合健康指数;
通过所述低压电流评估电炉变压器的运行状态;
通过所述高压电压判断输入侧高压线圈运行状况;
通过运行状况判断电炉变压器当前是否处于过载的情况,对电炉变压器寿命会产生影响;
通过主变输出功率和串变输出功率确定位故障发生位置;
通过电炉变压器的综合健康指数对电炉变压器的健康状态进行评估。
一种可能的实现方式,所述低压电流计算方式如下:低压电流ID=IG×(UD-(Ux×Wc)×(Nm-Nn))/3*WG/UD,其中IG为高压电流,智能采集终端通过变压器高压二次互感器进行采集,UD为低压电压,智能采集终端通过变压器低压导电杆进行采集;Ux为低压电压极差,Wc为串变低压线圈匝数,Nm为极性为零时的开关档位数,Nn为当前开关档位数,WG为高压基本线圈匝数。
一种可能的实现方式,所述高压电压计算方式如下:高压电压UG=(UD-(Ux×Wc)×(Nm-Nn))/3*WG/1000,通过高压电压值与高压电流值的大小及变化情况,判断输入侧高压线圈运行状况。
一种可能的实现方式,输出功率包括有功功率、无功功率和总功率,有功功率无功功率,/>总功率/>其中:/>和/>为功率因数,通过采集电压、电流相位差进行换算获得。
一种可能的实现方式,所述运行状况根据过载系数可判断变压器当前是否处于过载的情况,对变压器寿命产生影响。
一种可能的实现方式,主变输出功率WZD为主变高压,WZG为低压匝数,判断电炉变压器主变部分运行状态,用于较精确定位故障发生位置;
串变输出功率判断电炉变压器串变部分运行状态,用于较精确定位故障发生位置。
一种可能的实现方式,确定电炉变压器的寿命影响因子K1、过负荷影响因子K2和开关机械寿命影响因子K3;获得电炉变压器的综合健康指数K=K1×K2×K3,所述K用于评估电炉变压器的健康状态。
一种可能的实现方式,寿命影响因子K1=(Lx-L)/Lx,Lx为历史电炉变压器平均使用寿命,L为变压器寿命损失;Vn为第n个时间间隔内的相对老化率;tn为第n个时间间隔的时间;n为所考虑期间内每个时间间隔的序数;N为所考虑期间内的时间间隔的总数;
过负荷影响因子K2=T×θ/θx,θ为过载系数,根据智采集的输出功率计算得出,θx为过载系数限值,为1.2-1.3,电炉变压器的长期过载限值根据用户要求进行设计,T为长期过载时间;
开关机械寿命影响因子M为所考虑期间内开关累计动作次数;Nn为开关当前档位;W0为开关初始动作次数;Wx为所考虑期间内开关累计动作限制。
一种可能的实现方式,通过K评估电炉变压器的健康状态,包括:
如果K<0,电炉变压器为报废状态;
或者,
如果0<K<1,电炉变压器为健康运行状态;
或者,
如果K>1,则电炉变压器为待检修状态,结合现场实际情况及油色谱分析报告进行分析判定。
第二方面,本申请实施例提供了一种电炉变压器智能运维系统,包括:
分配模块,用于为需要巡检的电炉变压器分配二维码标识,所述二维码标识用于巡检设备扫码巡检;
获取模块,用于巡检设备扫码后对电炉变压器的输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数进行获取;
运维模块,用于通过所述输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数对电炉变压器进行运维。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,包括:
处理器;
存储器;
以及计算机程序,其中所述计算机程序被存储在所述存储器中,所述计算机程序包括指令,当所述指令被所述处理器执行时,使得所述电子设备执行第一方面任一可能实现方式所述的方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行第一方面任一可能实现方式所述的方法
在本申请实施例中,通过在电炉变压器上设置巡检二维码,通过智能采集终端可较为精确的采集输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数、开关档位等重要参数,通过以上参数对电炉变压器创建健康运行数据模型,即可了解到电炉变压器的具体运行状况。进而可以实现对电炉变压器的运行状态、故障信息和健康状态进行评估,实现了电炉变压器的智能运维。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例提供的一种电炉变压器智能运维方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种电炉变压器智能运维系统的示意图;
图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了更好的理解本申请的技术方案,下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。
应当明确,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本申请保护的范围。
在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解,本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,甲和/或乙,可以表示:单独存在甲,同时存在甲和乙,单独存在乙这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
图1为本申请实施例提供的一种电炉变压器智能运维方法的流程示意图,参见图1,本申请实施例中的电炉变压器智能运维方法,包括:
S101,为需要巡检的电炉变压器分配二维码标识,所述二维码标识用于巡检设备扫码巡检。
S102,巡检设备扫码后对电炉变压器的输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数进行获取。
S103,通过所述输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数对电炉变压器进行运维。
具体地,本实施例中,通过所述输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数对电炉变压器进行运维,包括:
根据所述输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数获得低压电流、高压电压、输出功率、运行状况、主变输出功率、串变输出功率和电炉变压器的综合健康指数;通过所述低压电流评估电炉变压器的运行状态;通过所述高压电压判断输入侧高压线圈运行状况;通过运行状况判断电炉变压器当前是否处于过载的情况,对电炉变压器寿命会产生影响;通过主变输出功率和串变输出功率定位故障发生位置;通过电炉变压器的综合健康指数对电炉变压器的健康状态进行评估。
所述低压电流计算方式如下:低压电流ID=IG×(UD-(Ux×Wc)×(Nm-Nn))/3*WG/UD,其中IG为高压电流,智能采集终端通过变压器高压二次互感器进行采集,UD为低压电压,智能采集终端通过变压器低压导电杆进行采集;Ux为低压电压极差,Wc为串变低压线圈匝数,Nm为极性为零时的开关档位数,Nn为当前开关档位数,WG为高压基本线圈匝数。
由于电炉变压器输出电压通常为200V左右,容量在10000kVA以上,低压电流为30000安培以上,低压电流采集难度极大,工程计算方法为通过采集变压器三次测电流进行换算,但该方法计算的低压电流与实际值相差较大,无法准确评估变压器运行状态。本发明采用高压电流、开关档位、变压器高压线圈匝数等数据进行换算,低压电流值与实际值基本相符。
通过低压电流值的大小及变化情况,可判断当前电炉内电极的使用状态,如在档位不变的情况下,低压电流增大,则电极下放至炉内的尺寸增加。
高压电压计算方式如下:高压电压UG=(UD-(Ux×Wc)×(Nm-Nn))/3*WG/1000,通过高压电压值与高压电流值的大小及变化情况,判断输入侧高压线圈运行状况。
输出功率包括有功功率、无功功率和总功率,有功功率无功功率,总功率/>其中:/>和/>为功率因数,通过采集电压、电流相位差进行换算获得。
运行状况根据过载系数可判断变压器当前是否处于过载的情况,对变压器寿命产生影响。
主变输出功率WZD为主变高压,WZG为低压匝数,判断电炉变压器主变部分运行状态,用于较精确定位故障发生位置;
串变输出功率判断电炉变压器串变部分运行状态,用于较精确定位故障发生位置。
由于电炉变压器在实际运行过程中工况复杂,影响变压器健康运行的因素包括绝缘材料热老化、过电压、短路等,对电炉变压器的运行状态常以定性分析为主,平台内对电炉变压器的运行状态划分为健康、待检修、报废状态,定义K为综合健康指数,综合健康指数由变压器使用寿命、长期过负荷时间、开关机械寿命等影响因子组成,结合综合健康指数及专家现场分析研判及其他变压器在线监测设备,对变压器的运行状态进行最终判定。
确定电炉变压器的寿命影响因子K1、过负荷影响因子K2和开关机械寿命影响因子K3;获得电炉变压器的综合健康指数K=K1×K2×K3,所述K用于评估电炉变压器的健康状态。
本实施例中,寿命影响因子K1=(Lx-L)/Lx,Lx为历史电炉变压器平均使用寿命,L为变压器寿命损失;Vn为第n个时间间隔内的相对老化率;tn为第n个时间间隔的时间;n为所考虑期间内每个时间间隔的序数;N为所考虑期间内的时间间隔的总数。
变压器绝缘的老化或劣化是温度、含水量、含氧量和含酸量的时间函数,根据GB/T1094.7-2016《油浸式电力变压器负载导则》,在进行绝缘老化程度判断时,以绝缘温度作为控制参数,建立相对老化率模型,由于温度分布不均匀,在最高温度下运行的绝缘一般将遭受最严重的劣化,因此,老化率是以绕组热点温度为基准的。实际的工程使用中,采用光纤绕组测温获得的绕组热点温度最为准确。我公司电炉变压器绝缘均为热改性纸,即相对老化率可通过以下公式计算:其中:θh为热点温度,通过智能采集终端直接采集。
过负荷影响因子K2=T×θ/θx,θ为过载系数,根据智采集的输出功率计算得出,θx为过载系数限值,为1.2-1.3,电炉变压器的长期过载限值根据用户要求进行设计,T为长期过载时间;
开关机械寿命影响因子M为所考虑期间内开关累计动作次数;Nn为开关当前档位;W0为开关初始动作次数;Wx为所考虑期间内开关累计动作限制。
综合考虑以上K1、K2、K3系数,进行综合健康状态K分析如下:
K1<0,则变压器寿命已达使用年限,为报废状态。K1>0,健康运行状态;
K2>1,则变压器长期过负荷运行,为预警状态,进行持续跟踪。K2<1,健康运行状态;
K3>1,则变压器开关已到保养时限,为预警状态,进行持续跟踪。K3<1,健康运行状态。
综合以上可得:
K<0,变压器为报废状态;
0<K<1,变压器为健康运行状态;
K>1,变压器为待检修状态,结合现场实际情况及油色谱分析报告等多项数据再进行分析判定。
与上述实施例提供的电炉变压器智能运维方法方法,本申请还提供了一种电炉变压器智能运维系统的实施例。
参见图2,电炉变压器智能运维系统20包括:
分配模块201,用于为需要巡检的电炉变压器分配二维码标识,所述二维码标识用于巡检设备扫码巡检;
获取模块202,用于巡检设备扫码后对电炉变压器的输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数进行获取;
运维模块203,用于通过所述输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数对电炉变压器进行运维。
需要指出的是,本申请实施例涉及的电炉变压器智能运维方法的具体内容可以参见上述实施例的描述,为了表述简洁,在此不再赘述。
与上述实施例相对应,本申请实施例还提供了一种电子设备。
参见图3,为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图3所示,该电子设备300可以包括:处理器301、存储器302及通信单元303。这些组件通过一条或多条总线进行通信,本领域技术人员可以理解,图中示出的电子设备结构并不构成对本申请实施例的限定,它既可以是总线形结构,也可以是星型结构,还可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
其中,通信单元303,用于建立通信信道,从而使电子设备可以与其它设备进行通信。
处理器301,为电子设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分,通过运行或执行存储在存储器302内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,以执行电子设备的各种功能和/或处理数据。所述处理器可以由集成电路(integrated circuit,IC)组成,例如可以由单颗封装的IC所组成,也可以由连接多颗相同功能或不同功能的封装IC而组成。举例来说,处理器301可以仅包括中央处理器(centralprocessing unit,CPU)。在本申请实施方式中,CPU可以是单运算核心,也可以包括多运算核心。
存储器302,用于存储处理器301的执行指令,存储器302可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
当存储器302中的执行指令由处理器301执行时,使得电子设备300能够执行上述方法实施例中的部分或全部步骤。
与上述实施例相对应,本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,其中,该计算机可读存储介质可存储有程序,其中,在程序运行时可控制计算机可读存储介质所在设备执行上述方法实施例中的部分或全部步骤。具体实现中,该计算机可读存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(英文:read-only memory,简称:ROM)或随机存储记忆体(英文:random access memory,简称:RAM)等。
与上述实施例相对应,本申请实施例还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包含可执行指令,当可执行指令在计算机上执行时,使得计算机执行上述方法实施例中的部分或全部步骤。
本申请实施例中,“至少一个”是指一个或者多个,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示单独存在A、同时存在A和B、单独存在B的情况。其中A,B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项”及其类似表达,是指的这些项中的任意组合,包括单项或复数项的任意组合。例如,a,b和c中的至少一项可以表示:a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c,其中a,b,c可以是单个,也可以是多个。
本领域普通技术人员可以意识到,本文中公开的实施例中描述的各单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所述领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (3)
1.一种电炉变压器智能运维方法,其特征在于,包括:
为需要巡检的电炉变压器分配二维码标识,所述二维码标识用于巡检设备扫码巡检;
巡检设备扫码后对电炉变压器的输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数进行获取;
通过所述输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数对电炉变压器进行运维,包括:根据所述输出侧电压、输入侧电流、变压器功率因数获得低压电流、高压电压、输出功率、运行状况、主变输出功率、串变输出功率和电炉变压器的综合健康指数;
低压电流计算方式如下:低压电流ID=IG×(UD-(Ux×Wc)×(Nm-Nn))/3*WG/UD,其中IG为高压电流,智能采集终端通过变压器高压二次互感器进行采集,UD为低压电压,智能采集终端通过变压器低压导电杆进行采集;Ux为低压电压极差,Wc为串变低压线圈匝数,Nm为极性为零时的开关档位数,Nn为当前开关档位数,WG为高压基本线圈匝数;
高压电压计算方式如下:高压电压UG=(UD-(Ux×Wc)×(Nm-Nn))/3*WG/1000,通过高压电压值与高压电流值的大小及变化情况,判断输入侧高压线圈运行状况;
输出功率包括有功功率、无功功率和总功率,有功功率无功功率,总功率/>其中:/>和/>为功率因数,通过采集电压、电流相位差进行换算获得;
所述运行状况根据过载系数可判断变压器当前是否处于过载的情况,对变压器寿命产生影响;
主变输出功率WZD为主变高压,WZG为低压匝数,判断电炉变压器主变部分运行状态,用于较精确定位故障发生位置;
串变输出功率判断电炉变压器串变部分运行状态,用于较精确定位故障发生位置;
确定电炉变压器的寿命影响因子K1、过负荷影响因子K2和开关机械寿命影响因子K3;获得电炉变压器的综合健康指数K=K1×K2×K3,所述K用于评估电炉变压器的健康状态;
通过所述低压电流评估电炉变压器的运行状态;
通过所述高压电压判断输入侧高压线圈运行状况;
通过运行状况判断电炉变压器当前是否处于过载的情况,对电炉变压器寿命会产生影响;
通过主变输出功率和串变输出功率确定位故障发生位置;
通过电炉变压器的综合健康指数对电炉变压器的健康状态进行评估。
2.根据权利要求1所述的电炉变压器智能运维方法,其特征在于,寿命影响因子K1=(Lx-L)/Lx,Lx为历史电炉变压器平均使用寿命,L为变压器寿命损失;Vn为第n个时间间隔内的相对老化率;tn为第n个时间间隔的时间;n为所考虑期间内每个时间间隔的序数;N为所考虑期间内的时间间隔的总数;
过负荷影响因子K2=T×θ/θx,θ为过载系数,根据智采集的输出功率计算得出,θx为过载系数限值,为1.2-1.3,电炉变压器的长期过载限值根据用户要求进行设计,T为长期过载时间;
开关机械寿命影响因子M为所考虑期间内开关累计动作次数;Nn为开关当前档位;W0为开关初始动作次数;Wx为所考虑期间内开关累计动作限制。
3.根据权利要求2所述的电炉变压器智能运维方法,其特征在于,通过K评估电炉变压器的健康状态,包括:
如果K<0,电炉变压器为报废状态;
或者,
如果0<K<1,电炉变压器为健康运行状态;
或者,
如果K>1,则电炉变压器为待检修状态,结合现场实际情况及油色谱分析报告进行分析判定。
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Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN205231849U (zh) * | 2015-11-12 | 2016-05-11 | 国网重庆市电力公司江津供电分公司 | 智能变电站运维系统 |
CN106446426A (zh) * | 2016-09-29 | 2017-02-22 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种基于健康指数的电力变压器评估方法 |
CN106841846A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-06-13 | 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 | 一种变压器状态分析与故障诊断方法及系统 |
CN108614170A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-10-02 | 国网山东省电力公司淄博供电公司 | 一种电力变压器综合监护系统 |
CN111209928A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-29 | 南京国电南自电网自动化有限公司 | 一种变压器设备预警和状态预测评估方法及其系统 |
CN111754020A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-10-09 | 大唐七台河发电有限责任公司 | 基于数据分析的智能电厂设备巡检系统及方法 |
CN112200693A (zh) * | 2020-09-03 | 2021-01-08 | 国家电网有限公司 | 一种可移动的变电站设备工作状态统计查询系统 |
CN113591803A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-11-02 | 广州健新科技有限责任公司 | 一种基于边云协同技术的配电房智能远程巡视方法及系统 |
CN114373244A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-04-19 | 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 | 一种基于扫码技术的电气设备管理方法及装置 |
CN114444972A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-05-06 | 湖南大学 | 基于图神经网络的电力变压器健康状态评估方法 |
CN114924161A (zh) * | 2022-04-18 | 2022-08-19 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 配电系统绝缘态势分析方法及系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009088770A (ja) * | 2007-09-28 | 2009-04-23 | Renesas Technology Corp | Rf増幅装置 |
-
2022
- 2022-12-08 CN CN202211569193.3A patent/CN116091034B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN205231849U (zh) * | 2015-11-12 | 2016-05-11 | 国网重庆市电力公司江津供电分公司 | 智能变电站运维系统 |
CN106446426A (zh) * | 2016-09-29 | 2017-02-22 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种基于健康指数的电力变压器评估方法 |
CN106841846A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-06-13 | 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 | 一种变压器状态分析与故障诊断方法及系统 |
CN108614170A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-10-02 | 国网山东省电力公司淄博供电公司 | 一种电力变压器综合监护系统 |
CN111209928A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-29 | 南京国电南自电网自动化有限公司 | 一种变压器设备预警和状态预测评估方法及其系统 |
CN111754020A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-10-09 | 大唐七台河发电有限责任公司 | 基于数据分析的智能电厂设备巡检系统及方法 |
CN112200693A (zh) * | 2020-09-03 | 2021-01-08 | 国家电网有限公司 | 一种可移动的变电站设备工作状态统计查询系统 |
CN113591803A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-11-02 | 广州健新科技有限责任公司 | 一种基于边云协同技术的配电房智能远程巡视方法及系统 |
CN114373244A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-04-19 | 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 | 一种基于扫码技术的电气设备管理方法及装置 |
CN114444972A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-05-06 | 湖南大学 | 基于图神经网络的电力变压器健康状态评估方法 |
CN114924161A (zh) * | 2022-04-18 | 2022-08-19 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 配电系统绝缘态势分析方法及系统 |
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