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公开(公告)号：CN107478941B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201710575439.0
申请日：2017-07-14
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海交通大学 , 华东电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于多点同步测量数据的配电网故障模拟退火定位方法，根据对PMU装置的优化布点实现对整个配电网的监测，根据PMU装置采集到的故障波形数据判断故障发生时刻，并提取出故障发生前后几个周波的故障波形，通过故障发生前的波形数据对线路参数进行修正校验；对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合线路参数通过故障分析法建立故障点与监测点的一系列电压电流方程，对此超定方程组利用模拟退火算法求出最优解，实现对故障点的精确定位。
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公开(公告)号：CN106932648B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201710114039.X
申请日：2017-02-28
申请人： 上海交通大学
摘要： 一种三相架空输电线路相电压的自校准方法，利用空间电容分压原理，将线路与大地视为一个大电容对其进行分压，以空气作为绝缘介质。充分考虑三相线路之间的各类杂散电容，包括绝缘层所引起的电容，相间导线所存在的电容等，建立集中参数等效电路。在上极板侧并联开关电容，通过改变其容值从而改变上极板对导线的杂散电容值，采样电容上将测得不同的电压值，从而推算出各未知的杂散电容大小及待测电压大小，实现三相线路相电压的自校准。本发明适用于配网分布式装置的要求，优于现有电压测量方案。
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公开(公告)号：CN109917225A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910230799.6
申请日：2019-03-26
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明公开了一种基于行波法的双采样率配网线路故障点精确定位方法，对低采样率测量设备采集的相电流波形进行相位相关度计算，在判定故障发生时启动高采样率测量设备的录波功能，然后对高采样测量装置采集的相电流波形进行处理，根据D型行波法对故障点进行精确定位。本发明通过对波形数据进行相关度系数计算，解决了传统幅值触发录波的不可靠问题。并仅对低采样率数据进行相关度计算，有效降低了计算量，提高了故障录波触发速度。同时所用的高采样率测量设备采样时窗小，不依赖大存储容量，有效地降低了配网检测设备的成本。
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公开(公告)号：CN106771505B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201710114024.3
申请日：2017-02-28
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G01R19/00
摘要： 一种单相架空输电线路相电压的自校准方法，利用空间电容分压原理，将线路与大地视为一个大电容对其进行分压，以空气作为绝缘介质。将导线金属部分直接与上极板相连，其中串联开关电容，通过改变其容值从而改变上极板对导线的杂散电容值，采样电容上将测得不同的电压值，从而可推算出各未知的杂散电容大小及待测电压大小，实现导线相电压的非接触式自校准。本发明适用于配网分布式装置的要求，优于现有电压测量方案。
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公开(公告)号：CN109188211A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810852615.5
申请日：2018-07-30
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G01R31/12
CPC分类号： G01R31/1227
摘要： 本发明公开了一种高压设备绝缘故障诊断方法，其包括步骤：(1)获取表征高压设备若干种绝缘故障类型的局部放电信号的染噪训练样本，基于染噪训练样本提取其相位分辨脉冲序列数据，对相位分辨脉冲序列数据进行归一化处理；(2)通过归一化处理后的相位分辨脉冲序列数据对构建的深度稀疏降噪自编码器进行训练，得到经过训练的深度稀疏降噪自编码器；(3)将待识别的高压设备的染噪局部放电信号输入经过训练的深度稀疏降噪自编码器，基于该深度稀疏降噪自编码器输出分类层的输出以得到高压设备的缺陷类型。此外，本发明还公开了一种高压设备绝缘故障诊断系统，其包括数据预处理模块和故障识别模块。
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公开(公告)号：CN109164362A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811113943.X
申请日：2018-09-25
申请人： 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC分类号： G01R31/12
CPC分类号： G01R31/1272
摘要： 本发明公开了一种直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法，其包括步骤：(1)采集直流电缆的若干种绝缘缺陷放电模型的局部放电脉冲波形信号；(2)提取局部放电脉冲波形信号的有效信息，以得到训练样本；(3)构建基于受限玻尔兹曼机的深度信念网络，采用训练样本对所述深度信念网络进行无监督训练，以得到网络参数；(4)对所述深度信念网络进行有监督训练，以优化网络参数；(5)将待识别局部放电脉冲波形信号输入经过训练的所述深度信念网络中，以从其输出获得识别结果。此外，本发明还公开了一种直流电缆局部放电缺陷故障的识别系统，包括：信号采集模块、预处理模块以及信号处理模块。直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法及系统准确率高。
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公开(公告)号：CN109145961A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810852574.X
申请日：2018-07-30
申请人： 上海交通大学
CPC分类号： G06K9/6256 , G01R31/12 , G06K9/6267
摘要： 本发明公开了一种非结构化局部放电数据的模式识别方法，其包括步骤：(1)获取表征若干种局部放电绝缘缺陷类型的原始局部放电图像样本；(2)对原始局部放电图像样本中的原始图像进行预处理，得到各原始图像的二维矩阵，将二维矩阵列向求和得到各原始图像的一维数组，对一维数组进行归一化处理；(3)将归一化处理后的一维数组输入一维卷积神经网络模型中，以对一维卷积神经网络模型进行训练，通过训练以更新一维卷积神经网络模型的参数；(4)将待识别的局部放电图像输入经过训练的一维卷积神经网络模型中，获取的一维卷积神经网络模型的输出即为绝缘缺陷识别结果。此外，本发明还公开了一种非结构化局部放电数据的模式识别系统。
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公开(公告)号：CN109102012A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810852601.3
申请日：2018-07-30
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明公开了一种局部放电信号的缺陷识别方法，其包括步骤：(1)获取表征若干种局部放电绝缘缺陷类型的局部放电信号的训练样本，基于训练样本提取其相位分辨脉冲序列数据，对相位分辨脉冲序列数据进行归一化处理；(2)通过归一化处理后的相位分辨脉冲序列数据对构建的稀疏自编码器模型进行训练，基于经过训练的稀疏自编码器模型得到降低维度的训练特征向量；(3)采用所述训练特征向量对极限学习机模型进行训练；(4)将待识别的局部放电信号输入经过训练的稀疏自编码器模型，以提取测试特征向量，将测试特征向量输入经过训练的极限学习机模型，以得到待识别局部放电信号表征的缺陷类型。本发明还公开了一种局部放电信号的缺陷识别系统。
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公开(公告)号：CN108169634A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711378211.9
申请日：2017-12-19
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种精确获得局部放电特高频信号时差的方法，包括步骤：(1)采用特高频传感器阵列采集局部放电特高频信号的实测值，该特高频传感器阵列具有若干个特高频传感器；(2)采用线性预测方法获得局部放电特高频信号的线性预测值；(3)基于线性预测值和与该线性预测值对应的实测值，获得线性预测误差；(4)采用幂定律对线性预测误差进行处理，以获得预测改进值；(5)基于特高频传感器对应的预测改进值，获得相关函数Rij(l)；(6)获得Rij(l)的最大值所对应变量l，该变量l则为第i个特高频传感器和第j个特高频传感器测得的局部放电特高频信号的时差。此外，本发明还公开了一种对特高频局部放电进行精确定位的方法。
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公开(公告)号：CN106850116B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201710141989.1
申请日：2017-03-10
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海交通大学 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H04J3/06
摘要： 本发明公开了一种基于线性加权最小二乘法的时间同步方法，其包含以下步骤：S1、初始化时任意选定一节点作为根节点，广播同步数据包；S2、在约定时间内非根节点未收到同步数据包，则该节点定义自己为根节点；S3、非根节点按线性加权最小二乘法构造拟合直线，得到时钟漂移a和时钟偏移b；S4、根据S3得到的时钟漂移a和时钟偏移b调整本地时钟，与根节点同步后，非根节点同样地广播同步数据包。现有的线性最小二乘法基于观测噪声一致的假设，本发明给予观测噪声小的观测量以较大的权值，使时钟漂移更贴近真实传感器节点的晶振频率变化。
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