基于深度学习的电缆故障放电声音的检测方法

    公开(公告)号:CN115047290A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210639662.8

    申请日:2022-06-07

    摘要: 本申请公开了基于深度学习的电缆故障放电声音的检测方法,包括:步骤1,利用脉冲发生器向待检测电缆施加高压直流脉冲信号,获取待检测电缆在采样区域内的原始采样声音数据;步骤2,提取原始采样声音数据的对数功率谱作为特征值,并将特征值输入至降噪深度学习网络模型;步骤3,利用降噪深度学习网络模型对特征值进行降噪处理,并使用重叠相加法,对降噪处理后的特征值进行声音波形重构,输出原始采样声音数据对应的电缆放电故障声音数据,其中,电缆放电故障声音数据用于检测待检测电缆上的故障点。通过本申请中的技术方案,有助于利用故障点因放电现象释放的声音信号对电缆故障点进行精确地检测定位。

    基于特征融合和聚类的配电网单相接地故障选线方法

    公开(公告)号:CN114660418B

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202210565784.7

    申请日:2022-05-24

    IPC分类号: G01R31/08 G06K9/62

    摘要: 本申请公开了基于特征融合和聚类的配电网单相接地故障选线方法,包括:步骤1,基于设定的单相接地故障条件,提取配电网中各线路的零序电流波形,并根据零序电流波形确定各线路的故障特征矩阵;步骤2,对各线路的故障特征矩阵进行重构,并计算重构后故障特征矩阵的相关系数矩阵;步骤3,根据相关系数矩阵和预设特征方程,计算由相关系数矩阵的特征值构成的特征数据库矩阵;步骤4,基于K‑means聚类算法对特征数据库矩阵中的主成分特征向量进行聚类运算,得到故障聚类中心模型,以确定待检测线路的单相接地故障线路。通过本申请中的技术方案,解决了现有单相接地故障选线过程中准确率较低以及特征计算量较大的问题。

    基于特征融合和聚类的配电网单相接地故障选线方法

    公开(公告)号:CN114660418A

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202210565784.7

    申请日:2022-05-24

    IPC分类号: G01R31/08 G06K9/62

    摘要: 本申请公开了基于特征融合和聚类的配电网单相接地故障选线方法,包括:步骤1,基于设定的单相接地故障条件,提取配电网中各线路的零序电流波形,并根据零序电流波形确定各线路的故障特征矩阵;步骤2,对各线路的故障特征矩阵进行重构,并计算重构后故障特征矩阵的相关系数矩阵;步骤3,根据相关系数矩阵和预设特征方程,计算由相关系数矩阵的特征值构成的特征数据库矩阵;步骤4,基于K‑means聚类算法对特征数据库矩阵中的主成分特征向量进行聚类运算,得到故障聚类中心模型,以确定待检测线路的单相接地故障线路。通过本申请中的技术方案,解决了现有单相接地故障选线过程中准确率较低以及特征计算量较大的问题。

    基于消弧线圈精确补偿的多回路线路接地故障选线方法

    公开(公告)号:CN114660419B

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210565950.3

    申请日:2022-05-24

    IPC分类号: G01R31/08 G01R31/52 G01R31/58

    摘要: 本发明提出一种基于消弧线圈精确补偿的多回路线路接地故障选线方法,包括步骤1,采集中性点电压信号,并对接地故障发生时刻起预设时间段内每条线路进行若干次采样;步骤2,将中性点电压信号与设定值比较,当中性点电压信号绝对值大于设定值时判定发生接地故障;步骤3,通过相控消弧线圈进行补偿接地故障;步骤4,采集接地故障时刻每条线路的数据;步骤5,纵向计算馈线极性特征值,将特征值进行累加;步骤6,将各条馈线依据特征值递减的规律进行排序,选取特征值为正的线路确定为故障线路。本发明选线算法结合暂态数据和稳态数据综合选线,充分利用全部暂态数据,成功解决间歇性接地故障的选线问题,判线准确率由原来的70‑80%提高到90%以上。

    基于WPT-HHT的小电流接地故障区段定位方法

    公开(公告)号:CN114705953A

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210571923.7

    申请日:2022-05-25

    IPC分类号: G01R31/08 G01R31/52 G06F17/14

    摘要: 本申请公开了基于WPT‑HHT的小电流接地故障区段定位方法,涉及电网故障检测的技术领域,包括:选取故障时刻起1/2个工频周期内各区段检测点的零模电流信号,并进行分解与重构,得到多个窄带信号;对多个窄带信号进行经验模态分解,计算经验模态函数IMF及其与零模电流信号之间的相关系数;选取大于阈值的相关系数对应的经验模态函数IMF进行Hilbert变换,并计算各区段检测点的零模电流信号的分块时频矩阵;根据分块时频矩阵,计算相邻两个区段检测点之间的相关系数,选取相关系数的最小值对应的相邻两个区段检测点,记作故障区段。通过本申请中的技术方案,有助于提高小电流故障定位方法的准确率,快速确定故障区段。

    基于消弧线圈精确补偿的多回路线路接地故障选线方法

    公开(公告)号:CN114660419A

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202210565950.3

    申请日:2022-05-24

    IPC分类号: G01R31/08 G01R31/52 G01R31/58

    摘要: 本发明提出一种基于消弧线圈精确补偿的多回路线路接地故障选线方法,包括步骤1,采集中性点电压信号,并对接地故障发生时刻起预设时间段内每条线路进行若干次采样;步骤2,将中性点电压信号与设定值比较,当中性点电压信号绝对值大于设定值时判定发生接地故障;步骤3,通过相控消弧线圈进行补偿接地故障;步骤4,采集接地故障时刻每条线路的数据;步骤5,纵向计算馈线极性特征值,将特征值进行累加;步骤6,将各条馈线依据特征值递减的规律进行排序,选取特征值为正的线路确定为故障线路。本发明选线算法结合暂态数据和稳态数据综合选线,充分利用全部暂态数据,成功解决间歇性接地故障的选线问题,判线准确率由原来的70‑80%提高到90%以上。