油浸式电力变压器缺陷预警与辨识方法及装置

    公开(公告)号:CN117992860B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410402329.4

    申请日:2024-04-03

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明公开了一种油浸式电力变压器缺陷预警与辨识方法及装置,涉及数据处理领域,包括:确定关键时序变量并构建参考样本矩阵和实测样本矩阵,基于参考样本矩阵和实测样本矩阵为每个关键时序变量拟合得到参考分布和扰动分布,根据参考分布和扰动分布计算各个关键时序变量的不一致性指标得分,根据各个关键时序变量的不一致性指标得分计算得到各时段的全局综合不一致指标得分;根据连续时段内的全局综合不一致指标得分确定是否触发报警,利用触发报警的时段的各个关键时序变量的不一致性指标得分结合特征气体法进行故障辨识,确定缺陷类型,解决难以识别变压器运行状态的转变,且难以进行故障类型分析等问题。

    航空港综合能源系统日前优化调度方法及装置

    公开(公告)号:CN118898381A

    公开(公告)日:2024-11-05

    申请号:CN202411393839.6

    申请日:2024-10-08

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明公开了一种航空港综合能源系统日前优化调度方法及装置,涉及调度优化领域,包括:建立包含冰蓄冷系统的航空港综合能源系统架构;对航空港综合能源系统架构的荷端的冷负荷进行分析,得到供冷负荷弹性特性;根据供冷负荷弹性特性将航空港综合能源系统架构的供冷系统功率平衡约束由等式约束转换为区间约束;构建考虑供冷负荷弹性特性和冰蓄冷系统协同的当前调度周期的航空港综合能源系统日前优化调度模型并在满足约束条件下,以运行成本最低和环境成本最小为优化目标的情况下进行求解,得到下一个调度周期的日前优化调度方案,本发明解决了现有调度方式未考虑舒适度体验和供冷负荷弹性特性的问题。

    基于DCS数据的发电机组在线诊断系统数据处理方法及装置

    公开(公告)号:CN116256631A

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN202211729656.8

    申请日:2022-12-30

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明公开了一种基于DCS数据的发电机组在线诊断系统数据处理方法及装置,通过读取DCS数据,对DCS数据采用预设清洗方式进行数据清洗,得到清洗后的DCS数据;对清洗后的DCS数据进行分析计算,得到计算结果;将计算结果进行抗扰处理,得到抗扰处理后的计算结果;根据抗扰处理后的计算结果进行故障诊断,得到诊断结果。对基于DCS数据的发电机组在线诊断系统,通过对DCS数据进行清洗(前处理),排除无效的干扰数据;通过对分析计算结果进行抗扰处理(后处理),提高诊断可靠性和准确性。

    一种主动配电网的动态无功优化方法

    公开(公告)号:CN108808745B

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN201810638683.1

    申请日:2018-06-20

    申请人: 华侨大学

    IPC分类号: H02J3/50

    摘要: 本发明提供了一种主动配电网的动态无功优化方法,包括获取主动配电网的初始数据;确定无功优化的目标函数;对负荷率进行处理;对分布式电源出力进行处理;计算各个时间段最优配置数据;对主动配电网进行静态无功优化,设置两个指标以判断装置是否需要动作,最后,得到配电网的动态无功优化方案。本发明对负荷的时变性与分布式电源出力的波动性进行考虑,以小时为单位进行分段,对未来一天的DG出力和负荷率曲线进行处理,然后在每个时间段内进行静态无功优化以获得相应的最优配置数据,通过设置两个指标阈值以判断相邻时间段内装置的动作情况,该方法简化了主动配电网的动态无功优化过程,减少了装置的动作次数,同时具有良好的可实施性。

    一种机电设备噪声信号特征提取方法

    公开(公告)号:CN112466322A

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN202011357068.7

    申请日:2020-11-27

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明公开了一种机电设备噪声信号特征提取方法,主要应用于机电设备故障诊断领域。所述方法先对所采集的噪声信号原始数据进行外部噪声消除、截取等预处理;然后将经过预处理后的噪声信号数据进行快速傅里叶变换(FFT),得到噪声信号频谱信息;再将此频谱数据按幅值的积分值分为m段,得到各个分段的频带宽度信息;最后将带宽信息进行换算,提取特征值用于故障诊断。本发明原理和公式简单、计算量小、运算速度快、故障辨识率高,其最大优点是易于在嵌入式系统和DSP程序中实现。

    配备SCADA系统的机电装备早期故障预警与辨识方法及装置

    公开(公告)号:CN117992859B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410400068.2

    申请日:2024-04-03

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明公开了一种配备SCADA系统的机电装备早期故障预警与辨识方法及装置,涉及数据处理领域,包括:将SCADA系统遴选的变量映射为动态网络的节点,并构建对应的健康状态理论预测模型,将前一个采样周期的实测数据矩阵并输入健康状态理论预测模型,得到当前采样周期的参考数据矩阵;分别构建实测数据矩阵的协方差矩阵和参考数据矩阵的协方差矩阵并分别进行特征分解,根据分解得到的最大特征值所对应的特征向量及其元素排名筛选出动态网络的关键节点,分别计算实测数据矩阵与参照数据矩阵在每个时间窗口的动态网络的量化指标,再计算系统评估指标,基于系统评估指标及其对应的关键节点生成预警信号并确定故障类型,解决计算成本高、泛化能力差问题。

    基于智能励磁电流法的同步发电机转子匝间短路诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN115825733A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211555754.4

    申请日:2022-12-06

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明公开了一种基于智能励磁电流法的同步发电机转子匝间短路诊断方法及系统,方法包括:收集有功功率、无功功率、定子电压、定子电流和励磁电流的样本值;以有功功率、无功功率、定子电压、定子电流作为输入量,以励磁电流的样本值作为输出量,提交机器学习模型训练,获得训练好的模型;获取有功功率、无功功率、定子电压、定子电流和励磁电流的实时值;将有功功率、无功功率、定子电压和定子电流的实时值作为输入量,输入训练好的模型,预测获得励磁电流拟合值;计算励磁电流实时值与拟合值之间的偏差值,根据偏差值判定转子是否发生了匝间短路,并标示匝间短路严重程度。本发明部署实施难度低,诊断结果准确可靠。

    一种大容量可调负载装置

    公开(公告)号:CN106199093B

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN201610850087.0

    申请日:2016-09-26

    申请人: 华侨大学

    IPC分类号: G01R1/20

    摘要: 本发明公开了一种大容量可调负载装置,主要应用在电气设备及电气工程技术领域,包括若干分段负载、若干单刀双掷开关和两根电源母线;若干分段负载依次串联连接组成串联负载;串联负载两端及中间节点连接到单刀双掷开关的动端;单刀双掷开关的两个静端分别连接到两根电源母线上;单刀双掷开关的动端投切到不同的静端时若干分段负载产生不同的串并联组合,形成多档负载档位。本发明装置在重载调节时以并联组态为主,主要获取较宽的负荷调节范围,在重载时,负荷增大,阻抗值减少,并联投入的分段阻抗越多,载流能力及温升散热能力越强;本发明装置在轻载调节时以串联组态为主,主要获取较宽的阻值调节范围。

    一种主动配电网的动态无功优化方法

    公开(公告)号:CN108808745A

    公开(公告)日:2018-11-13

    申请号:CN201810638683.1

    申请日:2018-06-20

    申请人: 华侨大学

    IPC分类号: H02J3/50

    CPC分类号: H02J3/50 H02J2003/007

    摘要: 本发明提供了一种主动配电网的动态无功优化方法,包括获取主动配电网的初始数据;确定无功优化的目标函数;对负荷率进行处理;对分布式电源出力进行处理;计算各个时间段最优配置数据;对主动配电网进行静态无功优化,设置两个指标以判断装置是否需要动作,最后,得到配电网的动态无功优化方案。本发明对负荷的时变性与分布式电源出力的波动性进行考虑,以小时为单位进行分段,对未来一天的DG出力和负荷率曲线进行处理,然后在每个时间段内进行静态无功优化以获得相应的最优配置数据,通过设置两个指标阈值以判断相邻时间段内装置的动作情况,该方法简化了主动配电网的动态无功优化过程,减少了装置的动作次数,同时具有良好的可实施性。

    油浸式电力变压器缺陷预警与辨识方法及装置

    公开(公告)号:CN117992860A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410402329.4

    申请日:2024-04-03

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明公开了一种油浸式电力变压器缺陷预警与辨识方法及装置,涉及数据处理领域,包括:确定关键时序变量并构建参考样本矩阵和实测样本矩阵,基于参考样本矩阵和实测样本矩阵为每个关键时序变量拟合得到参考分布和扰动分布,根据参考分布和扰动分布计算各个关键时序变量的不一致性指标得分,根据各个关键时序变量的不一致性指标得分计算得到各时段的全局综合不一致指标得分;根据连续时段内的全局综合不一致指标得分确定是否触发报警,利用触发报警的时段的各个关键时序变量的不一致性指标得分结合特征气体法进行故障辨识,确定缺陷类型,解决难以识别变压器运行状态的转变,且难以进行故障类型分析等问题。