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公开(公告)号:CN107422233A
公开(公告)日:2017-12-01
申请号:CN201710476853.6
申请日:2017-06-21
申请人: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司 , 上海交通大学
摘要: 本发明公开了一种局部放电时延计算误差补偿方法,其包括步骤:(1)采集放电源位置已知的若干样本局部放电信号,计算样本时延值;(2)计算若干样本局部放电信号的理论时延值;(3)以样本时延值为样本输入,以理论时延值为期望输出训练神经网络;(4)采集放电源位置待定的局部放电信号,计算初步时延值;(5)将初步时延值输入神经网络,神经网络补偿初步时延值的误差,输出最终时延值。本发明方法能补偿局部放电时延的计算误差,提高时延值准确度。此外,本发明还公开了一种局部放电定位系统,其基于时延值确定局部放电信号的放电源位置,其采用上述方法对初步时延值的误差进行补偿。本发明系统能提高局部放电定位系统的定位准确度。
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公开(公告)号:CN111308424A
公开(公告)日:2020-06-19
申请号:CN202010133541.7
申请日:2020-02-26
IPC分类号: G01S5/22
摘要: 本发明公开了一种基于相加求和与MUSI C联合算法的变电站设备可听声源定位方法,采用该方法需要在变电站设备前设置由声音传感器阵元组成的阵列,通过接收声音传感器阵元的信号以及变电站设备的远场窄带声音信号,通过基于相加求和与MUSI C算法的联合算法,从而能够高效和精确的得到的变电站设备声源定位结果。
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公开(公告)号:CN107703418B
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201710766017.1
申请日:2017-08-30
申请人: 上海交通大学
摘要: 本发明公开了一种基于多径向基神经网络的局部放电定位误差补偿方法,其包括步骤:(1)划分空间区域;(2)采集样本局部放电信号,计算样本时延值;(3)计算理论时延值;(4)训练第一径向基神经网络;(5)补偿样本时延值的误差,输出相应的修正样本时延值;(6)计算相应的修正样本放电源位置;(7)训练第二径向基神经网络;(8)采集放电源位置待定的局部放电信号,计算相应的初步时延值和初步放电源位置;(9)补偿初步时延值的误差,输出相应的修正时延值;(10)计算相应的初次修正放电源位置;(11)补偿初次修正放电源位置的误差,输出相应的最终修正放电源位置。本发明能补偿时延的计算误差和定位误差,提高定位精准度。
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公开(公告)号:CN106526434A
公开(公告)日:2017-03-22
申请号:CN201610885075.1
申请日:2016-10-11
申请人: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号: G01R31/12
CPC分类号: G01R31/1227
摘要: 本发明公开了一种局部放电模式的识别方法和装置,该方法包含如下步骤:S1,获取预设采样时长内电力设备的局部放电信号;S2,将预设采样时长均分成含有N个采样点的T个时间间隔,统计所述局部放电信号在每个所述时间间隔内的局部放电信息;S3,对各个局部放电信息进行处理,获得局部放电信息特征矩阵;S4,依据预设模式识别算法,识别所述局部放电信息特征矩阵对应的放电模式。本发明采集局部放电信号构造随机矩阵,通过神经网络来识别局部放电信号的随机矩阵谱分布,进而实现对不同类型局部放电信号的识别。
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公开(公告)号:CN106046330A
公开(公告)日:2016-10-26
申请号:CN201610457970.3
申请日:2016-06-22
申请人: 上海交通大学
CPC分类号: Y02E10/549 , C08G61/126 , C08G61/124 , C08G2261/124 , C08G2261/18 , C08G2261/3223 , C08G2261/344 , C08G2261/414 , C08G2261/91 , H01L51/0036
摘要: 本发明涉及一种以丁二烯为空间隔离基团的共聚物及其制备方法和用途;本发明提供了一种如式I所示的共轭聚合物及其制备方法和用途,其中,R1为C8~C20烷基链,100≥n>1。式I化合物的制备方法为:将化合物EBI与化合物T在80~120℃下进行反应,得到式I化合物;该化合物与PC61BM共混作为半导体有机层在聚合物太阳能电池测试中的用途。与现有技术相比,本发明披露的合成方法简单有效,合成的成本低;材料可溶液加工,可用于有机薄膜太阳能电池器件。
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公开(公告)号:CN107703418A
公开(公告)日:2018-02-16
申请号:CN201710766017.1
申请日:2017-08-30
申请人: 上海交通大学
摘要: 本发明公开了一种基于多径向基神经网络的局部放电定位误差补偿方法,其包括步骤:(1)划分空间区域;(2)采集样本局部放电信号,计算样本时延值;(3)计算理论时延值;(4)训练第一径向基神经网络;(5)补偿样本时延值的误差,输出相应的修正样本时延值;(6)计算相应的修正样本放电源位置;(7)训练第二径向基神经网络;(8)采集放电源位置待定的局部放电信号,计算相应的初步时延值和初步放电源位置;(9)补偿初步时延值的误差,输出相应的修正时延值;(10)计算相应的初次修正放电源位置;(11)补偿初次修正放电源位置的误差,输出相应的最终修正放电源位置。本发明能补偿时延的计算误差和定位误差,提高定位精准度。
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