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公开(公告)号：CN111178388B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201911231618.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/44
Abstract: 一种基于NSCT光电融合图谱的局部放电相位分布检测方法，包括以下步骤：采集局放图谱、对光学PRPD图谱和特高频PRPD图谱进行灰度化处理和NSCT分解、NSCT融合、NSCT逆变换，重构出光电融合图像F和对光电融合PRPD图谱的模式识别。实验结果表明，本发明能够提高现阶段单一光学检测和单一特高频检测的模式识别的准确率，具有良好的识别效果和较高的实用性，有利于电力设备的运维检修，保障电网安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN113343550A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110641395.3
申请日：2021-06-09
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 一种基于局部图像特征的局部放电故障诊断方法，包括：采集不同故障类型的局部放电图像，并对图像进行预处理，生成局部放电图像数据库；采用U‑SURF‑BoW算法提取局部放电图像的局部特征，构建局部放电图像特征空间；再采用PCA对特征空间进行降维处理，随后使用天牛须算法对支持向量机进行参数寻优操作，构建最优的局部放电支持向量机分类模型，最后采用分类模型对局部放电图像数据特征进行识别分类，得到最终的故障诊断结果。本发明能有效和稳定地提取局部放电特征，提高了局部放电故障诊断的效率和准确率，同时能够保证在高噪声情况下具有较好的识别效果。
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公开(公告)号：CN113791318A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111029182.1
申请日：2021-09-01
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱检测阵列的局部放电故障识别方法，其包括步骤：(1)采用多光谱检测阵列传感器检测和采集气体绝缘电力设备的局部放电信号在不同波段下的光辐射强度；(2)持续检测和采集一段时间后，对应于各波段，对采集的所有局部放电光辐射强度求平均值，将该平均值作为相应波段的局部放电光辐射强度；(3)对各波段的局部放电光辐射强度进行归一化处理，将归一化处理后的各波段的局部放电光辐射强度作为局部放电多光谱特征；(4)采用高斯混合模型对输入的局部放电多光谱特征进行聚类分析，得到其对应的缺陷类别。相应地，本发明还公开了一种基于多光谱检测阵列的局部放电故障识别系统，其可以实施上述局部放电故障识别方法。
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公开(公告)号：CN113447771A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110641064.X
申请日：2021-06-09
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明涉及一种基于SIFT‑LDA特征的局部放电模式识别方法，包括以下步骤：采集局部放电特高频信号图像；进行SIFT特征提取；获取局部放电特高频信号图像视觉频率直方数据；使用LDA算法对局部放电特高频信号图像特征数据进行降维处理；进行归一化处理；训练支持向量机，获得局部放电特高频信号图像支持向量机模型；使用局部放电特高频信号图像支持向量机模型对局部放电特高频信号图像进行故障诊断。有益效果是提高局部放电故障类型的分类效果，实现局部放电故障的自动诊断和准确识别，在不同图像质量及像素大小的条件下进行局部放电特高频图像特征有效提取。
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公开(公告)号：CN113283371A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110641065.4
申请日：2021-06-09
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于BRISK特征的局部放电特征提取及分类方法，包括以下步骤：采集发送局部放电信号图像；对局部放电信号图像进行BRISK特征提取；获取局部放电信号图像视觉频率直方数据；对局部放电信号图像视觉频率直方数据进行归一化处理；将归一化处理后的局部放电信号图像特征数据分为训练集和测试集；训练获得局部放电信号图像随机森林分类器模型；使用局部放电信号图像随机森林分类器模型对局部放电信号图像进行故障诊断。有益效果是提高局部放电故障类型的分类效果、实现局部放电故障的自动诊断和准确识别，在不同图像质量、像素大小及图像存在视角变换的条件下进行局部放电图像特征有效提取及分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111178388A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911231618.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于NSCT光电融合图谱的局部放电相位分布检测方法，包括以下步骤：采集局放图谱、对光学PRPD图谱和特高频PRPD图谱进行灰度化处理和NSCT分解、NSCT融合、NSCT逆变换，重构出光电融合图像F和对光电融合PRPD图谱的模式识别。实验结果表明，本发明能够提高现阶段单一光学检测和单一特高频检测的模式识别的准确率，具有良好的识别效果和较高的实用性，有利于电力设备的运维检修，保障电网安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN119021785A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411122268.2
申请日：2024-08-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种液氨直喷缸内重整再循环氨燃料发动机及工作方法，包括：多缸氨燃料发动机的一个或多个气缸作为重整气缸并装配重整气缸液氨喷射器，首先直喷部分液氨营造燃空当量比为1的氨混合气并由火花塞点燃，做功的同时营造高温高压活性氛围条件，再由重整气缸液氨喷射器直喷过量氨进行缸内重整/热解制氢；随后重整气缸的富氢尾气流经换热及氨水回收装置后进入混合器与空气混合形成富氢空气，经缓冲罐后导入常规气缸的燃烧室；常规气缸装配常规气缸液氨喷射器，首先直喷少量液氨营造可燃富氢混合气，再由火花塞点燃营造高温活性氛围，最后用常规气缸液氨喷射器直喷液氨组织液氨喷雾扩散燃烧。
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公开(公告)号：CN112147471A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011021401.7
申请日：2020-09-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种GIL局部放电源定位方法：(1)建立与实际GIL尺寸相同的仿真模型，构建局部放电仿真指纹库Ψ(2)采用自然邻域差值算法将上述Ψ扩展为ΨNNI(3)用第一采样率采集ΨNNI中仿真指纹，构建大范围低密度指纹库(4)构建纠错输出码‑多层感知器‑支持向量机模型，用上述指纹库对模型的纠错输出码‑多层感知器模块训练，使仿真指纹与局放源的初步位置匹配(5)由初步位置确定采样范围，用大于第一采样率的第二采样率采集采样范围中的仿真指纹，构建小范围高密度指纹库(6)用小范围高密度指纹库对模型中的支持向量机模块进行训练，使仿真指纹与局放源精确匹配(7)将实际GIL局放光学指纹输入到经过训练的模型中，得对应局放源精确位置。
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公开(公告)号：CN116258935A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310349674.1
申请日：2023-04-01
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极坐标分布熵优化的GIS局放模式识别方法，属于大电网现场电力设备缺陷诊断识别领域，首先针对光电局部放电信号的信号缺失现象，利用非下采样轮廓波变换对光电PRPD图谱进行融合处理，得到光电融合图谱，然后基于KAZE算法提取融合PRPD图谱的特征点与尺度向量，接着将特征点依据坐标与尺度向量发散至极坐标表示，并对极坐标上划分出的每一区域分别进行分布熵计算构成特征向量，最后将特征向量载入经Adaboost算法优化的长短期记忆网络，验证其局部放电模式识别的准确率，较于统计参数法与KAZE特征提取方法，本发明所提算法能更好的提取PRPD图谱特征向量，局部放电缺陷模式识别准确率显著提升。
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公开(公告)号：CN112147471B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202011021401.7
申请日：2020-09-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种GIL局部放电源定位方法：(1)建立与实际GIL尺寸相同的仿真模型，构建局部放电仿真指纹库Ψ(2)采用自然邻域差值算法将上述Ψ扩展为ΨNNI(3)用第一采样率采集ΨNNI中仿真指纹，构建大范围低密度指纹库(4)构建纠错输出码‑多层感知器‑支持向量机模型，用上述指纹库对模型的纠错输出码‑多层感知器模块训练，使仿真指纹与局放源的初步位置匹配(5)由初步位置确定采样范围，用大于第一采样率的第二采样率采集采样范围中的仿真指纹，构建小范围高密度指纹库(6)用小范围高密度指纹库对模型中的支持向量机模块进行训练，使仿真指纹与局放源精确匹配(7)将实际GIL局放光学指纹输入到经过训练的模型中，得对应局放源精确位置。
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