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公开(公告)号：CN105868830B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201610170099.9
申请日：2016-03-23
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网安徽省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种多台变压器检修顺序的确定方法，包括以下步骤：1)收集某地区待检变压器的状态等级、缺陷类型、检修方式、检修费用F和当前故障率作为输入参数；2)确定不同检修方式的役龄回退因子，通过役龄回退方法计算待检变压器检修前后的故障率；3)将变压器检修后降低单位故障率的检修费用E作为评价指标，计算第i台待检变压器降低单位故障率所需检修费用Ei，根据Ei由小到大的顺序安排待检变压器检修顺序。本发明利用不同变压器在电力系统中的重要性、缺陷的严重程度以及对检修工作的紧迫程度确定检修测量，能够及时安排更为重要并且缺陷更为严重的变压器先进行检修，使得检修效能得到提高。本发明为电力设备运维策略制定提供了有益参考。
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公开(公告)号：CN105868830A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610170099.9
申请日：2016-03-23
申请人： 中国电力科学研究院 , 国网安徽省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种多台变压器检修顺序的确定方法，包括以下步骤：1)收集某地区待检变压器的状态等级、缺陷类型、检修方式、检修费用F和当前故障率作为输入参数；2)确定不同检修方式的役龄回退因子，通过役龄回退方法计算待检变压器检修前后的故障率；3)将变压器检修后降低单位故障率的检修费用E作为评价指标，计算第i台待检变压器降低单位故障率所需检修费用Ei，根据Ei由小到大的顺序安排待检变压器检修顺序。本发明利用不同变压器在电力系统中的重要性、缺陷的严重程度以及对检修工作的紧迫程度确定检修测量，能够及时安排更为重要并且缺陷更为严重的变压器先进行检修，使得检修效能得到提高。本发明为电力设备运维策略制定提供了有益参考。
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公开(公告)号：CN107862409B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201711077209.8
申请日：2017-11-06
摘要： 本发明公开了一种基于回归分析的变电站输变电设备大量缺失数据填补方法，主要包括以下步骤：1)确定需要填补缺失数据的变电站输变电设备和待填补的数据类。2)设定所述设备的数据表示为：y＝{y1,...,yi,...,yj,...,yn}。3)收集所述设备所在的变电站内其余同型设备的相同类型的数据X。4)利用数据X和数据y建立待填补数据的回归分析模型y＝f(X)。5)利用非缺失数据{y1,...,yi,...,yj}进行回归模型的训练，得到训练好的回归模型。6)将数据输入训练好的回归模型，得到数据{yj+1,...,yn}的预测结果。7)将所述预测结果作为新值，实现对缺失数据的填补。
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公开(公告)号：CN106338673A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610865177.7
申请日：2016-09-29
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国网山东省电力公司 , 国家电网公司
发明人： 苏建军 , 张方正 , 白万建 , 赵岩 , 雍军 , 陈玉峰 , 郭志红 , 王有元 , 杨祎 , 杜修明 , 孟瑜 , 吕俊涛 , 蔡亚楠 , 刘航 , 周立玮 , 刘玉 , 朱文兵 , 朱孟兆 , 朱庆东
摘要： 本发明公开了一种变压器绕组故障特征参量提取方法，包括：对变压器绕组故障类型进行划分；选取特征参量；分别对变压器绕组故障类型数据和特征参量数据进行离散化；并将上述离散化数据组合成一个数据组；将每一组数据离散化后获得的数据组进行组合，获得数据事务组，根据得到的数据事务组获得故障特征量与故障类型的相关度。本发明有益效果：利用计算出的变压器状态特征量与绕组故障类型之间的关联度，如果关联度低，可以在故障诊断中放弃此项特征量数据，能有效提高故障诊断算法的效率，并且可以应用在对故障类型划分较细的绕组故障诊断。
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公开(公告)号：CN105956727A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610220790.3
申请日：2016-04-11
CPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种改进的电力设备故障率计算方法，对两参数威布尔分布函数式进行改进，采用最小二乘法对故障率函数的参数进行拟合，进而求解出设备的故障率函数。本发明提出的设备故障率计算方法简单易懂，较为容易掌握，改进后的函数能够同时兼顾电力设备偶然故障和老化故障共同存在的特点。能够为电力系统系设备的可靠性评估、检修策略制定提供相关可靠依据。
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公开(公告)号：CN111708987B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010549550.4
申请日：2020-06-16
申请人： 重庆大学
摘要： 一种变电站多台并联变压器负荷预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取设定时间段内所述变电站的历史数据，包括该设定时间段内变电站负荷数据，每台变压器的负荷数据，变电站运行方式数据；步骤2，使用变电站的历史数据计算变电站以运行方式Cj运行时变压器Ti在t时刻的负载分配系数Ft(Ti，Cj)；步骤3，以步骤2获得的负载分配系数Ft(Ti，Cj)，结合变电站的负荷Ls(t)，使用非线性回归函数G(Ls(t)，Ti，Cj)量化负载分配系数Ft(Ti，Cj)与变电站的负荷Ls(t)的非线性映射关系；步骤4，以步骤3获得的非线性回归函数G(Ls(t)，Ti，Cj)，结合变电站的负荷Ls(t)，对t时刻第i台变压器的负荷Li(t)进行预测。在提升变压器负荷预测结果准确性的前提下极大减小了负荷预测建模的工作量，实现了精度和效率两项性能的双重提升。
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公开(公告)号：CN109342862A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811531680.4
申请日：2018-12-14
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
发明人： 杨祎 , 辜超 , 李程启 , 林颖 , 陈玉峰 , 王有元 , 朱文兵 , 周加斌 , 朱孟兆 , 杜修明 , 吕学宾 , 陈天 , 刘航 , 周大洲 , 黄锐 , 吕俊涛 , 白德盟 , 秦佳峰 , 朱庆东 , 王建 , 王硕 , 王学磊 , 彭飞 , 郑文杰
IPC分类号： G01R31/00
摘要： 本发明公开了基于非监督聚类与和SVM分类的变压器故障诊断方法，包括以下步骤：获取变压器油中溶解气体含量的样本数据，进行标准化处理；根据变压器状态数量设置聚类中心个数，采用非监督聚类方法对标准化处理后的样本数据进行聚类类别划分；采用支持向量机分类器，以标准化处理后的样本数据为输入，以聚类类别结果为期望输出对SVM模型进行训练；将待诊断变压器油中溶解气体含量数据进行标准化处理理，输入SVM模型实现变压器故障类别的诊断。该方法基于数据驱动，诊断过程依赖于人工智能技术对油中溶解气体含量数据隐含信息和分布规律的挖掘，无需任何人工干预和经验知识，保证了诊断结果的客观性与合理性。
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公开(公告)号：CN105956930A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610222314.5
申请日：2016-04-11
IPC分类号： G06Q50/06
CPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种电力设备差异化运行维护策略的确定方法，评估电力设备的运行状态。若为正常状态，则不采取任何措施，使其正常运行。若为注意状态或异常状态，则跳转到步骤2）。若为严重状态，则跳转到步骤3）。2）对电力设备进行风险评价。若为低风险设备，不进行检修，设定巡检和监测周期。若为中等程度风险设备，则停电检修。若为高风险设备，则跳转到步骤3）。3）判断电力设备实际寿命。若超过规定的寿命周期，则直接进行退役处理。若未超过规定的寿命周期，则停电检修。根据上述步骤，完成电力设备差异化运行维护策略的确定。
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公开(公告)号：CN104049167A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410318815.4
申请日：2014-07-04
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种模拟油浸纸套管缺陷的方法，特别涉及一种模拟油浸纸套管制作工艺缺陷及绝缘老化、受潮缺陷的方法。该方法通过建立模型，对油浸纸套管制作工艺缺陷、绝缘老化缺陷、绝缘受潮缺陷进行模拟；所述套管制作工艺缺陷模型用于模拟套管在生产和使用过程中出现的问题，包括电容芯子铝箔极板错位、极板局部开裂、极板皱褶、卷制疏松和轴向直径不均匀五种缺陷；所述套管绝缘老化缺陷模型用于研究电容芯子老化特性，在该模型中指定电缆纸层数，且各电容屏极板长度一致；所述绝缘受潮缺陷模型用于对套管实际使用过程中的受潮情况进行模拟。本方法能够很方便地用于研究所述套管的介电响应变化规律，从而为寻求所述缺陷的最佳特征量表征方式提供依据。
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公开(公告)号：CN111694827B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010481374.5
申请日：2020-05-31
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本申请公开了一种电力设备状态监测数据缺失值分类插补方法和系统，所述方法包括：获取电力设备状态在线监测数据集Xm×n，Xm×n包含m个样本，每个样本包含n类状态变量；根据Xm×n中测量值缺失特点，对Xm×n中的缺失值进行分类；构建不同类型缺失值的插补模型并进行缺失值插补，实现状态监测数据缺失值的修复。本申请遵循由易到难的原则，提出了分类插补方法实现三类缺失值的顺序修复。与使用单一的数据插补模型相比，本申请的分类插补方法建立了合理的数据插补流程，适用于修复缺失情况复杂且缺失率高的状态监测数据。
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