一种局部放电定位方法、装置、终端设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117783788A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311848770.7

    申请日:2023-12-28

    IPC分类号: G01R31/12 G06F30/20

    摘要: 本发明公开了一种局部放电定位方法、装置、终端设备和存储介质,所述方法包括:通过特高频传感器接收变压器的局部放电信号并确定局部放电发生的起点;以所述起点为零点,通过超声传感器检测预设时间段内的局部放电脉冲信号并进行时间反转,得到反转脉冲信号;通过变压器数字孪生模型中设置的模拟超声传感器发射反转脉冲信号;通过模拟超声传感器获取变压器内部超声波信号;根据变压器内部超声波信号,生成内部声压分布图;根据内部声压分布图,得到声压最大值点,并根据声压最大值点,确定局部放电发生点其中,变压器数字孪生模型为变压器的数字孪生模型;模拟超声传感器为超声传感器的数字孪生模型。本发明提高了变压器局部放电检测的效率。

    一种变压器声纹信号故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN116773952A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310876760.8

    申请日:2023-07-17

    IPC分类号: G01R31/00 G01R31/62 G01R31/72

    摘要: 本发明提供了一种变压器声纹信号故障诊断方法及系统,该方法包括:获取变压器声纹信号;基于小波包能量谱分解和梅尔倒谱系数对变压器声纹信号进行特征提取,得到能量谱特征和倒谱特征;使用加权核主元分析法将能量谱特征和倒谱特征进行特征融合,获取声纹信号融合特征;基于声纹信号融合特征,使用鹈鹕优化算法对预设卷积神经网络进行卷积核参数寻优,获取最优卷积核参数以构建故障诊断模型并进行变压器故障诊断。本发明提供的故障诊断方法,使用小波包能量谱分解和梅尔倒谱系数对变压器声纹信号进行特征参数提取,结合加权核主元分析法进行特征参数选择,并结合鹈鹕优化算法对故障诊断模型进行参数优化,提高变压器故障诊断的稳定性和稳定性。