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公开(公告)号：CN116973684A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310956213.0
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G01R31/08 , G01R31/00 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种基于DRN模型的高压直流输电系统故障诊断方法及系统，利用HVDC系统收集几种常见的故障录波数据，并建立一个故障样本数据集；使用格拉姆角场对故障数据进行编码，根据HVDC系统故障类型及其故障特点对故障数据进行贴标签处理，建立DRN故障诊断模型，采用所述训练数据对所述DRN故障诊断模型进行训练，并采用所述测试数据完成DRN故障诊断模型的验证获得最优DRN故障诊断模型，对通过DRN故障诊断模型的数据结果可视化处理。本发明中的DRN故障诊断模型可以对高压直流输电系统的故障进行准确和可靠的诊断，减少了对专家经验的依赖，实现了自动化和智能化的故障诊断过程，提高了系统的可操作性和可持续性，帮助快速切除故障，保护电网和设备的安全。
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公开(公告)号：CN117312900A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311215927.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06F18/2337 , G06F18/2111 , G06F18/214 , H02J13/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种电力系统故障诊断方法及系统，通过监测系统中的故障录波收集HVDC系统的故障数据；基于FCMA算法对故障样本数据进行标签处理；将收集到的故障数据进行特征提取，并对特征数据进行归一化处理，建立样本数据集；将样本数据集中的特征进行模糊化处理，建立FCMA故障诊断模型，本发明采用遗传算法对所述FCMA故障诊断模型进行全局优化，获得最优FCMA故障诊断模型用于电力系统故障诊断。从而提高模型的准确性、鲁棒性和泛化能力。优化过程完成后，可以使用优化后的FCMA故障诊断模型对电力系统的故障进行诊断，有效地解决高压直流输电系统中的故障识别准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN117195025A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311161026.X
申请日：2023-09-08
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G01R31/08 , G01R31/00
Abstract: 本发明提供了一种基于K‑均值算法的高压直流输电系统故障诊断方法及系统,根据HVDC系统故障录波得到的故障数据，按通道对故障数据进行零均值规范处理，组成原始数据集,对所述原始数据集中故障样本数据进行贴标签处理,建立KM故障诊断模型，设置模型初始类聚中心个数，采用所述训练集和测试集完成摸模型的验证合格后，获得最优KM故障诊断模型。采用所述最优KM故障诊断模型对实时HVDC系统故障进行诊断，并生成可视化诊断结果。本发明采用基于K‑均值算法的高压直流输电系统故障诊断方法可以提高故障诊断的效率和准确性，帮助工程师快速解决问题，减少故障带来的影响。
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公开(公告)号：CN115577618B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202211148759.5
申请日：2022-09-21
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
Abstract: 本申请涉及一种高压换流阀厅环境因子预测模型构建以及高压换流阀厅环境因子预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取高压换流阀厅内部的历史环境因子数据；根据高压换流阀厅内部的历史环境因子数据，建立初始Elman神经网络模型；提取初始Elman神经网络模型中各层之间的权值及阈值；基于AEO算法优化初始Elman神经网络模型各层之间的权值及阈值，得到最优权值与最优阈值；采用最优权值与最优阈值对初始Elman神经网络模型进行优化，得到高压换流阀厅环境因子预测模型。整个模型构建过程，在初始Elman神经网络模型的基础上引入AEO算法优化模型各层之间的权值及阈值，构建能精准预测高压换流阀厅环境因子的Elman神经网络预测模型。
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公开(公告)号：CN117152529A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311171065.8
申请日：2023-09-11
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于目标检测算法的电力系统故障诊断方法，通过对故障图片数据集进行处理并划分训练集、验证集和测试集；然后，建立YOLOv4故障识别网络模型；最后，训练模型并进行数据测试，得出结果对模型进行评价。YOLOv4故障识别网络模型为无人机巡检提供一种自动检测方法，采用基于目标检测算法的电力系统故障诊断方法能够提高诊断的准确性、效率和实时性，目标检测算法能够准确地定位和识别故障物体，可以实现对故障图片的自动识别和诊断，减少了人工操作的时间和成本，在电力系统故障诊断中能够提供更准确的结果，对电力系统的运行和安全具有积极的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117060353A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310948247.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: H02H7/26 , G06N3/0499 , G06N3/08 , H02J3/36
Abstract: 本发明提供一种基于前馈神经网络高压直流输电系统故障诊断方法及系统，根据HVDC系统故障录波得到的故障数据，将故障录波各通道的数据进行串联，建立样本数据集；对故障样本数据集进行贴标签处理；建立FNN故障诊断模型，采用所述训练数据对所述FNN故障诊断模型进行训练，并采用所述测试数据完成FNN故障诊断模型的验证获得最优FNN故障诊断模型。通过适应性学习和特征提取，可以处理大量的输入特征，并对复杂的HVDC系统进行有效的故障诊断；还可以自适应学习HVDC系统中的复杂故障模式，及时监测系统的状态变化，并提供预警信号，帮助运维人员及早发现潜在的故障或异常情况。能够有效解决HVDC系统故障诊断难题，对分析和解决HVDC系统故障问题具有重大意义。
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公开(公告)号：CN116840603A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310928156.5
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G01R31/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供一种基于一维CAE的高压直流输电系统故障诊断方法及系统，通过建立一维CAE高压直流输电系统故障诊断模型，运用了一维卷积神经网络，通过数据降维和强大的特征提取能力提高了对HVDC系统的故障诊断能力，在采用1D‑CAE的基础上，采用了ELM作为分类器，ELM通过得到一个解析解代替了反向传播手动调参的问题，解决了传统方法手动调参和易于陷入局部最小值的困难，进一步解决了手动调参的问题，从而大大加速了学习的速度，本发明通过采用一维卷积神经网络强大的捕捉潜在特征的能力，进一步提高了故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN115758247A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211464413.6
申请日：2022-11-22
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F16/901 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N33/00
Abstract: 本申请涉及一种基于图卷积神经网络的超高压电力变压器故障检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取电力变压器样本数据集；每个电力变压器样本数据包括对应的故障类型样本标签以及与故障类型样本标签对应的溶解气体的溶解气体浓度数据；提取各电力变压器样本数据对应的溶解气体浓度数据的数据特征，得到各溶解气体特征向量；以溶解气体特征向量为节点，并根据各溶解气体特征向量之间的相似度构建节点的边，得到样本溶解气体图结构；根据样本溶解气体图结构和故障类型样本标签对待训练的故障类型检测模型进行训练，得到训练好的故障类型检测模型。采用本方法能够提高超高压电力变压器故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115730258A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211434713.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及电力技术领域，提供了一种基于随机森林的高压直流输电系统故障识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够实现提高确定高压直流输电系统的故障类型的准确性和效率。该方法包括：获取高压直流输电系统的运行数据，从运行数据中提取出高压直流输电系统的运行特征，将运行特征输入至预先训练的故障识别模型，通过故障识别模型中的各个决策树模型，从预存的故障类型中确定出高压直流输电系统的候选故障类型，得到各个决策树模型输出的候选故障类型，根据各个决策树模型输出的候选故障类型的众数，从各个决策树模型输出的候选故障类型中，确定出高压直流输电系统的目标故障类型。
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公开(公告)号：CN115696886A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211520250.9
申请日：2022-11-30
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
Abstract: 本申请涉及一种换流阀冷却系统，包括：冷却装置，包括多个彼此连通汇流管，汇流管用于传输冷却介质；第一均压电极组，与各汇流管的第一端接触设置；第二均压电极组，与各汇流管的第二端接触设置；电压检测装置，分别与第一均压电极组、第二均压电极组对应连接，用于检测各汇流管的第一端上的第一电压，以及检测各汇流管的第二端上的第二电压；第一电源，分别与第一均压电极组、第二均压电极组对应连接，用于分别向第一均压电极组、第二均压电极组提供电压，以使第一电压和第二电压均达到对应的预设电压阈值。本系统能够减缓均压电极表面的结垢速率。
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