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公开(公告)号：CN117310412A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311291704.4
申请日：2023-10-08
Applicant: 上海交通大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G01R31/12 , G06F18/27 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于声光电联合信号的局部放电定位方法及系统，涉及电力设备绝缘缺陷故障诊断技术领域，包括对局部放电信号进行声光电信号联合采集；根据声光电信号构建局部放电声光电信号指纹库；对GRNN网络采用Parzen窗模拟概率分布函数以及采用Holdout方法优化GRNN网络的平滑因子得到局部放电定位模型；通过局部放电声光电信号指纹库对局部放电定位模型进行迭代训练，获得最优局部放电定位模型；将实时数据输入至最优局部放电定位模型中获取放电源坐标。本发明融合三种传感器的信息，实现更精确的局部放电定位，基于声光电多信号信息融合的局部放电定位技术，提高了定位的可靠性。
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公开(公告)号：CN118072763B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410255627.5
申请日：2024-03-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G10L25/51 , G10L25/30 , G10L25/18 , G10L21/0208
Abstract: 本发明涉及一种基于双互补神经网络的电力设备声纹增强方法基于双互补神经网络的电力设备声纹增强方法、部署方法以及装置，所述神经网络包括编码器、频率维度分支网络模块、时间维度分支网络模块、交互模块、合并模块和解码器；所述编码器用于接收电力设备GIS声纹IQ复谱图像，并进行编码压缩；所述频率维度分支网络模块用于在频率维度捕获去噪声待聚合信息；所述时间维度分支网络模块用于在时间维度捕获去噪声待聚合信息；所述交互模块用于交换补充去噪声聚合信息；所述合并模块用于合并去噪声聚合信息输出去噪后的时频关系图；所述解码器用于将图像解码输出、恢复至原图像大小。有益效果是基于简单网络结构、快速运行实现电力设备GIS声纹去噪处理。
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公开(公告)号：CN118298849A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410403450.9
申请日：2024-04-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于小波Transformer网络的变压器声纹识别方法，包括以下步骤：S1、变压器声纹数据采集；S2、自适应小波变换层对声纹数据进行小波变换，输出声纹数据小波系数，使用自适应学习率机制对声纹数据小波系数作频域特征表示，与声纹数据时域特征融合一起输入CNN+Transformer神经网络；S3、CNN+Transformer神经网络将声纹数据频域特征映射到高维嵌入空间，利用Transformer自注意力机制捕捉声纹数据高维嵌入空间序列中的长距离依赖关系，进行全局平均池化或全局最大池化，将编码器层输出转换为固定长度向量，对全局池化层输出进行最终身份分类，使用自适应激活函数基于全连接层输出进行变压器故障诊断。有益效果是神经网络动态调整能力能够很好的反馈到前端信号处理阶段。
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公开(公告)号：CN118246799A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410341289.7
申请日：2024-03-25
Applicant: 上海交通大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 孙炜昊 , 付慧 , 路永玲 , 王真 , 刘征宇 , 朱雪琼 , 许永鹏 , 李泽 , 钱庆林 , 臧奕茗 , 钱勇 , 刘亚东 , 盛戈皞 , 江秀臣 , 公多虎 , 地尼亚尔
IPC: G06Q10/0639 , H02B1/24 , H02B13/065 , H02J13/00 , G01D21/02 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种GIS状态预测和故障预警方法及系统、存储介质，应用于电力设备监测技术领域。包括：获取外部环境数据集和内部状态数据集，并对数据集进行归一化处理；建立神经网络预测模型并采用混沌博弈算法进行权值优化；训练基于混沌博弈算法优化的神经网络；构建状态预警模型，计算窗口时间段内预测的残差，并采用统计学拟合方法设置残差绝对值的预警阈值；提取预警之后的状态数据作为精确故障预测的数据集，对Stacking融合算法第一层基学习器进行训练，输出预测结果；将预测结果作为新数据集并作为第二层元学习器的输入进行训练，输出最终的精确预测结果。本发明获得最优的预测结果，有效提高了故障预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118246599A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410360073.5
申请日：2024-03-27
Applicant: 上海交通大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 孙炜昊 , 付慧 , 路永玲 , 王真 , 刘征宇 , 朱雪琼 , 许永鹏 , 李泽 , 钱庆林 , 臧奕茗 , 钱勇 , 刘亚东 , 盛戈皞 , 江秀臣 , 公多虎 , 地尼亚尔
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种气体绝缘全封闭组合电器设备风险评估方法、系统及介质和设备，涉及设备风险评估技术领域。具体包括：针对于GIS设备，通过采集GIS输入检测量对其进行分析引入核主成分分析处理方法，提取贡献率较大的成分，随后通过鲸鱼智能优化算法优化核极限学习机对设备风险进行模型组合预测。本发明相较于以往的设备评估方法，在减少计算量的同时提高了模型评估的泛化性能，同时在数据提取方面，减少了噪声和剔除不相关因素情况，该技术有着较强的应用前景，为GIS设备风险评估方法提供了现实的理论依据。
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公开(公告)号：CN118072763A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410255627.5
申请日：2024-03-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G10L25/51 , G10L25/30 , G10L25/18 , G10L21/0208
Abstract: 本发明涉及一种双互补的电力设备声纹增强神经网络、部署方法以及装置，所述神经网络包括编码器、频率维度分支网络模块、时间维度分支网络模块、交互模块、合并模块和解码器；所述编码器用于接收电力设备GIS声纹IQ复谱图像，并进行编码压缩；所述频率维度分支网络模块用于在频率维度捕获去噪声待聚合信息；所述时间维度分支网络模块用于在时间维度捕获去噪声待聚合信息；所述交互模块用于交换补充去噪声聚合信息；所述合并模块用于合并去噪声聚合信息输出去噪后的时频关系图；所述解码器用于将图像解码输出、恢复至原图像大小。有益效果是基于简单网络结构、快速运行实现电力设备GIS声纹去噪处理。
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公开(公告)号：CN118072112A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410471427.3
申请日：2024-04-19
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 上海交通大学 , 国网智能科技股份有限公司
Inventor： 张纪伟 , 江秀臣 , 胥明凯 , 王思源 , 刘昭 , 王万国 , 许永鹏 , 刘育平 , 卢兆军 , 钱庆林 , 孙炜昊 , 瞿寒冰 , 刘宁 , 何峰 , 胡旭冉 , 陈真 , 陈宁 , 尹爱辉 , 田欣 , 王振 , 刘晓 , 商希彤
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/40 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力设备检测技术领域，公开一种基于扩充样本的电力设备缺陷检测方法、系统、介质和设备，包括：获取电力设备图像并进行预处理，对预处理后的图像中的目标进行标注得到原始数据集，对原始数据集中的样本进行多角度和多层次的旋转、翻转、重构，得到扩充数据集；构建缺陷检测模型，缺陷检测模型包括YOLO V8的分类器、YOLO V8的回归器；使用扩充数据集训练缺陷检测模型得到训练完成的缺陷检测模型，获取待测电力设备图像并输入训练完成的缺陷检测模型得到缺陷检测结果。本发明可以提高电力设备缺陷检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117746099A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311556949.5
申请日：2023-11-21
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 上海交通大学 , 国家电网公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01R31/12
Abstract: 一种基于改进CSP‑GCNet的变压器局部放电检测方法，采集原始PD信号，进行VMD‑Hilbert后处理；对原始数据库进行处理和样本扩充，以增加数据量和多样性；结合CSPnet网络结构、GhostConv幻影卷积、Focus网络结构和SiLU激活函数搭建基于改进CSP‑GCNet模型。本发明通过基于改进CSP‑GCNet的特征提取流程，能够有效地提取输入图谱的特征集合，并捕捉到变压器局部放电模式的关键特征。该算法在配电设备现场巡检中具有重要应用价值，有助于实时监测变压器的运行状态。
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公开(公告)号：CN117332268A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311291699.7
申请日：2023-10-08
Applicant: 上海交通大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种改进GAN的GIS局放数据增强方法及系统，属于GIS局部放电检测技术领域，包括采用NSCT算法将特高频、光学图谱融合，得到光电融合图谱作为原始数据集；融合VAE与GAN网络结构，引入平滑性能更优的Wasserstein距离以及梯度惩罚机制，改善网络的损失函数、增强VAE‑GAN模型的稳定性与样本生成能力；在VAE‑GAN网络中加入自注意力机制，调节尺度参数的大小，使得网络对重要信息的关注度达到最优；使用训练好的自注意力VAE‑GAN模型数据，采用KAZE与极坐标分布熵的特征提取方法，代入LSTM网络进行局部放电故障诊断，诊断平均准确率较高，且诊断结果具有良好的鲁棒性。
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