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公开(公告)号:CN116383602B
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202211598391.2
申请日:2022-12-14
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
摘要: 本发明涉及一种考虑噪声与样本量的GIS隔离开关机械缺陷辨识方法,属于电力技术领域。该方法包括多加速度传感器布置、振动信号的频率分析、去噪、信息对获取、特征提取、构建神经网络并进行训练、神经网络模型再训练和GIS隔离开关机械缺陷诊断几大步骤。本发明提供的考虑噪声与样本量的GIS隔离开关机械缺陷辨识方法采样方便,对于隔离开关机械缺陷辨识准确率高,解决了难以通过单一信号处理算法去噪的问题,并采用迁移学习解决样本量过小,不能全方位反应全部缺陷的问题;本发明能够较高精度的获得GIS隔离开关机械状态,有助于提高电力系统的稳定运行。
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公开(公告)号:CN116184182A
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202211619822.9
申请日:2022-12-15
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC分类号: G01R31/327 , G01M13/00
摘要: 本发明涉及一种基于曲线相似度的GIS隔离开关机械状态识别方法,属于电力系统技术领域。本发明获取各典型状态的驱动电机功率曲线,首先基于多窗口斜率的啮合点识别方法实现行程曲线的分段,其次采用弗雷歇距离描述曲线形态,设计基于曲线形态匹配的GIS隔离开关机械状态识别流程,最后结合试验与实测数据验证该方法的实用性。本发明方法能够实现GIS隔离开关机械状态的快速识别,准确率高,易于推广应用。
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公开(公告)号:CN117972451B
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410363108.0
申请日:2024-03-28
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC分类号: G06F18/22 , G01R31/327 , G06F18/20 , G06N7/01 , G06F123/02
摘要: 本发明公开了一种GIS隔离开关分合位置确认方法,属于电力设备监测技术领域;具体步骤包括:数据采集、确定标准功率曲线、时间序列数据同步处理、功率曲线离散化、概率分布模型构建、开关状态互信息分析、数据可视化与诊断结果展示,最终实现对开关状态的准确判断并展示。本发明方法实时性强:本发明方法可以在开关动作时实时进行状态判定,确保了电力系统的稳定运行;精确度高:利用互信息分析,可以捕获到功率曲线的细微变化,提供准确的开关状态判定;非接触式监测:本发明方法只需对比已有的功率曲线数据,不需要额外的物理接触或设备干预,减少了潜在的风险。
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公开(公告)号:CN117972451A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410363108.0
申请日:2024-03-28
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC分类号: G06F18/22 , G01R31/327 , G06F18/20 , G06N7/01 , G06F123/02
摘要: 本发明公开了一种GIS隔离开关分合位置确认方法,属于电力设备监测技术领域;具体步骤包括:数据采集、确定标准功率曲线、时间序列数据同步处理、功率曲线离散化、概率分布模型构建、开关状态互信息分析、数据可视化与诊断结果展示,最终实现对开关状态的准确判断并展示。本发明方法实时性强:本发明方法可以在开关动作时实时进行状态判定,确保了电力系统的稳定运行;精确度高:利用互信息分析,可以捕获到功率曲线的细微变化,提供准确的开关状态判定;非接触式监测:本发明方法只需对比已有的功率曲线数据,不需要额外的物理接触或设备干预,减少了潜在的风险。
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公开(公告)号:CN116184182B
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202211619822.9
申请日:2022-12-15
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC分类号: G01R31/327 , G01M13/00
摘要: 本发明涉及一种基于曲线相似度的GIS隔离开关机械状态识别方法,属于电力系统技术领域。本发明获取各典型状态的驱动电机功率曲线,首先基于多窗口斜率的啮合点识别方法实现行程曲线的分段,其次采用弗雷歇距离描述曲线形态,设计基于曲线形态匹配的GIS隔离开关机械状态识别流程,最后结合试验与实测数据验证该方法的实用性。本发明方法能够实现GIS隔离开关机械状态的快速识别,准确率高,易于推广应用。
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公开(公告)号:CN116383602A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202211598391.2
申请日:2022-12-14
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
摘要: 本发明涉及一种考虑噪声与样本量的GIS隔离开关机械缺陷辨识方法,属于电力技术领域。该方法包括多加速度传感器布置、振动信号的频率分析、去噪、信息对获取、特征提取、构建神经网络并进行训练、神经网络模型再训练和GIS隔离开关机械缺陷诊断几大步骤。本发明提供的考虑噪声与样本量的GIS隔离开关机械缺陷辨识方法采样方便,对于隔离开关机械缺陷辨识准确率高,解决了难以通过单一信号处理算法去噪的问题,并采用迁移学习解决样本量过小,不能全方位反应全部缺陷的问题;本发明能够较高精度的获得GIS隔离开关机械状态,有助于提高电力系统的稳定运行。
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