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公开(公告)号：CN116756660A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310720826.4
申请日：2023-06-16
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/211 , G06F18/21 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种单相导线接触植被引燃预测方法、系统及介质，包括：获取多组单相导线接触植被的故障电压与电流信号；对故障电压与电流信号进行数据特征挖掘，提取故障电压与电流的相关特征；结合故障电压与电流的相关特征与植被引燃结果，形成样本数据集；根据故障电压与电流的相关特征，进行特征重要性排序，得到重要特征集和非重要特征集；采用改进随机森林算法构建单相导线接触植被引燃预测模型，并基于样本数据集对单相导线接触植被引燃预测模型进行模型训练；采用训练好的单相导线接触植被引燃预测模型和重要特征集，对待测单相导线接触植被的引燃情况进行预测。本发明对单相导线接触植被引燃预测准确率高。
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公开(公告)号：CN116087692B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310384768.2
申请日：2023-04-12
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/08 , G01R31/12 , G06F18/2111 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/086
摘要： 本发明公开了一种配电网树线放电故障识别方法、系统、终端及介质，涉及配电网技术领域，其技术方案要点是：建立小电流接地系统树线放电故障的基础特征样本库；采用遗传算法对基础特征样本库中的物理量进行随机组合，得到物理量组合；通过K‑均值法对物理量组合进行聚类分析，并选取适应度不小于设定阈值的物理量组合作为优化特征样本；依据所有的优化特征样本对人工神经网络进行训练，得到树线放电故障识别模型；将从配电网中实时采集的物理量数据输入树线放电故障识别模型进行故障识别，得到故障识别结果。本发明可实现复杂干扰环境下树线放电故障的早期识别。
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公开(公告)号：CN116087692A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310384768.2
申请日：2023-04-12
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/08 , G01R31/12 , G06F18/2111 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/086
摘要： 本发明公开了一种配电网树线放电故障识别方法、系统、终端及介质，涉及配电网技术领域，其技术方案要点是：建立小电流接地系统树线放电故障的基础特征样本库；采用遗传算法对基础特征样本库中的物理量进行随机组合，得到物理量组合；通过K‑均值法对物理量组合进行聚类分析，并选取适应度不小于设定阈值的物理量组合作为优化特征样本；依据所有的优化特征样本对人工神经网络进行训练，得到树线放电故障识别模型；将从配电网中实时采集的物理量数据输入树线放电故障识别模型进行故障识别，得到故障识别结果。本发明可实现复杂干扰环境下树线放电故障的早期识别。
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公开(公告)号：CN114268085A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111471832.8
申请日：2021-12-06
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于电容器组二分法投切的单相高阻接地故障点消弧方法。本申请从simulink中10kV配电网故障的仿真模型入手，在确定了二分法柔性投切电容的优化理论及操作方法的基础上，提出了基于电容器组二分法投切的单相高阻接地故障点消弧方法，减小了故障发生后零序电流及故障点电流的波动程度，提高了消弧的效果。本方案所需的成本较低、实用性较强，适合推广使用。
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公开(公告)号：CN114234940A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111546244.6
申请日：2021-12-16
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 西华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC分类号： G01C15/00
摘要： 本发明公开了一种高压电力线路树线放电基础数据的测量系统，通过试验植被模拟装置与电力线路模拟装置之间的配合，可以测量试验过程中参数变化，观测植被接触情况与植被状态变化，为火灾预警、继电保护配置等后续研究提供基础数据，满足植被接触高压导线的突发性与随机性，并同时不依赖于野外坏境，可以在实验室开展试验测量，不受户外场地、电源条件、天气状况等因素的限制；为研究高压电力线路树线放电引燃植被的特性提供了试验装置和方法支撑。
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公开(公告)号：CN113762412A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111126854.0
申请日：2021-09-26
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种配电网单相接地故障识别方法、系统、终端及介质，涉及配电网故障识别技术领域，其技术方案要点是：根据零序等效网络构造契合接地故障的特征工程，特征工程包括零序电压、零序电流分别对应的幅值周波、突变量幅值周波和相位周波；采用主成分分析法对特征工程进行降维优化处理，得到故障特征集；依据故障特征集以机器学习算法构建单相接地故障分类模型；将故障采集数据输入单相接地故障分类模型进行故障识别，得到故障识别结果。本发明既提高了模型的准确率，又提升了抵抗强干扰恶劣工况接地故障的识别泛化能力。
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公开(公告)号：CN113670428A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110811692.8
申请日：2021-07-19
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01H1/00
摘要： 针对目前如何基于振动法对变压器运行状态进行精细化分析及异常检测，本发明实施例公开了一种变压器振动在线异常检测方法，该方法依据负载电流大小划分变压器运行工况区间，使用加速度传感器获取变压器表面振动信号，判定振动信号所属工况区间，基于Lempel‑Ziv算法计算当前振动信号的复杂度，通过与当前变压器运行工况设定的复杂度阈值对比，判断变压器的运行状态。由此，本发明根据负载电流划分变压器运行工况，基于不同工况条件下的历史数据分析评判变压器当前运行状态，实现了考虑工况因素下的变压器振动信号量化分析，使得本发明的变压器异常检测方法更具严谨性。
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公开(公告)号：CN107014486A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710417909.0
申请日：2017-06-06
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
发明人： 卢冰 , 张军 , 雷民 , 王斯琪 , 陈习文 , 汪泉 , 周玮 , 付济良 , 王旭 , 刘方明 , 齐聪 , 郭子娟 , 匡义 , 朱赤丹 , 余雪芹 , 刘俊 , 梁星 , 米思蓓 , 冯运 , 宁鑫
IPC分类号： G01H17/00
摘要： 本发明提供了一种输电线路微风振动监测装置的核查单元及方法，通过将核查单元接入至输电线路微风振动监测装置的测量电路中，控制核查单元中的切换开关，以针对输电线路微风振动监测装置的不同部分切换不同的核查方式，对输电线路微风振动监测装置进行整体的功能核查，以保证当输电线路微风振动监测装置出现测试数据不可靠时，工作人员可及时进行输电线路微风振动监测装置的调整和维修。所属核查单元包括：核查传感器，用于进行输电线路微风振动数据的采集；核查电阻单元，包含4枚阻值相同的电阻，并联于输电线路微风振动监测装置的测量电路中；切换开关，用于控制核查传感器或所述核查电阻接入输电线路微风振动监测装置的测量电路。
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公开(公告)号：CN106771905A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611094903.6
申请日：2016-12-02
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号： G01R31/12
CPC分类号： G01R31/1272
摘要： 本发明公开了一种适用于高频电流局部放电检测的脉冲提取方法，所述方法包括：步骤1：首先对经过AD采集的数字信号序列进行小波分解；步骤2：对小波分解后的信号进行特征量计算，获得小波分解系数的峰值和峰值对应的均方根值；步骤3：根据各级小波分解系数的峰值与有效值的比值，确定信号类型并进行小波分解系数收缩；步骤4：对包含局部放电脉冲信号的小波系数进行重构；步骤5：基于重构的信号，通过自动阈值计算提取出脉冲段，实现了降低计算复杂度，提高了滤波的效率，实时高性能的噪声抑制的技术效果。
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公开(公告)号：CN118861755A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410847100.1
申请日：2024-06-27
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01R31/12
摘要： 本发明公开了基于人工智能可解释性方法的致火电弧故障实时检测方法，电弧故障识别技术领域，该方法包括：获取训练样本并对训练样本进行短时傅里叶变换；利用训练集得到训练集中各个数据对应的注意力权重；将训练集中注意力权重不小于预设值的各个数据确定为第一目标集，再次得到第一目标集经过数据剔除后的第二目标集；利用第二目标集对初始模型进行训练，将达到合格条件的初始模型确定为电弧检测模型；将实时电流数据输入至电弧检测模型中进行处理，得到实时电流数据对应的是否产生电弧的检测结果；解决了现有致火故障电弧均不具备可解释性，模型的优化仅能盲目尝试，对错误样本的分析能力完全丧失的问题，进一步提升精度。
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