基于双向长短期记忆和注意力机制的异常放电识别方法

    公开(公告)号:CN113589100A

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202110845429.0

    申请日:2021-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于双向长短期记忆和注意力机制的异常放电识别方法,具体包括:通过试验获取训练所用的行波原始波形后对行波波形预处理;构建并训练深度神经网络,再将经过训练的神经网络部署于输电线路异常放电感知系统;系统将收到的行波故障波形输入异常放电诊断应用;应用对波形进行小波变换后,载入训练生成的神经网络,神经网络对行波波形进行故障分类并输出分类结果;应用通过小波变换模极大值法查找奇异点并标定波形的首波头位置,利用波头的精确时刻进行故障测距,并生成诊断结果。本发明由神经网络自动提取特征值,提高监测的实时性、准确率,增强电力系统对输电线路重大故障的防控能力。

    一种输电线路分布式故障诊断系统及方法

    公开(公告)号:CN110752943A

    公开(公告)日:2020-02-04

    申请号:CN201910902884.2

    申请日:2019-09-24

    Abstract: 本发明公开了一种输电线路分布式故障诊断系统及方法,分布式故障诊断系统包括监测终端、前置服务器和中心站服务器。中心站服务器包括通信微服务单元、核心微服务单元和故障测距微服务单元;前置服务器接收由监测终端发送的数据报文,并存储至数据库;通信微服务单元从数据库中读取数据报文并组成文件;核心微服务单元接收由通信微服务单元发送的交互报文,基于所述交互报文中的ID信息找出对应的故障测距微服务单元,并将从通信微服务单元获得的文件发送至该故障测距微服务单元;故障测距微服务单元基于接收到的文件完成故障诊断。本发明能够实现大大缩短不同厂家故障测距终端(即故障测距微服务单元)接入系统的时间,提高了运行维护效率。

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