基于数据降维和深度学习的开关柜局部放电模式识别方法

    公开(公告)号:CN115792527A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211480120.7

    申请日:2022-11-24

    摘要: 一种基于数据降维和深度学习的开关柜局部放电模式识别方法,属于电力设备在线监测与故障诊断的技术领域。本发明的目的是采用开关柜局部放电监测数据,进行主成分分析法进行降维后,得到的输入矩阵输入至卷积神经网络中进行训练和分类识别的基于数据降维和深度学习的开关柜局部放电模式识别方法。本发明的步骤是:确定开关柜的典型局部放电类型,获得开关柜不同局部放电状态的PRPS监测样本数据,设置不同局部放电类型对应的CNN数据标签,对所有训练集数据进行PCA降维,将训练集数据和标签输入至CNN识别模型中进行迭代训练,更新模型参数,将测试集数据输入至训练完成的模型中,并将所得结果与真实局部放电状态进行对比。本发明可以及时发现开关柜的局部放电现象、确定局部放电模式,保证开关柜运行的可靠性和稳定性。

    一种用于液流电池的可复用电源系统及其控制方法

    公开(公告)号:CN116896137A

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN202311159496.2

    申请日:2023-09-08

    IPC分类号: H02J7/00 H01M8/008

    摘要: 本发明属于液流电池技术领域,公开一种用于液流电池的可复用电源系统及其控制方法,其中系统包括电源模块,电源模块包括AC/DC转换器、第一DC/DC变换器、第二DC/DC变换器、第三DC/DC变换器和控制单元;AC/DC转换器的直流侧与第一DC/DC变换器、第二DC/DC变换器和第三DC/DC变换器连接;第一DC/DC变换器向控制单元供电,第二DC/DC变换器的输出端和第三DC/DC变换器的输出端并联后作为电源模块的输出端与液流电池的直流侧连接。本发明的电源系统可充分保证液流电池初始化和再平衡工况的顺利进行,大幅降低了设备成本与系统复杂度。