公开(公告)号：CN118294755A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410332222.7

申请日：2024-03-22

申请人： 国网江西省电力有限公司吉安供电分公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 袁扬 ,  陈利瑶 ,  彭哲续 ,  许祖勤 ,  李小华 ,  边淋 ,  余康康 ,  周洪彬 ,  邵自成

IPC分类号： G01R31/08

摘要： 本发明提供了一种有源配电网故障区段定位方法及系统，方法包括：采用二值化的方法对馈线段状态进行编码，考虑FTU的少报和错报并建立故障定位模型；构造网络拓扑矩阵、正向电流矩阵和电流路径矩阵，并由此生成各电源馈线段到FTU的映射矩阵；根据所述映射矩阵将故障电流路径信息转换为相应的FTU超限信息；基于拓扑的当前路径信息构造自适应开关函数；采用层次策略和蚁群算法对求解模型进行快速求解。本发明构建了一种考虑FTU信息畸变情况下的故障定位模型，通过对FTU状态进行二进制编码，在目标函数中加入漏报和误报的条件，实现准确、自适应、快速的故障定位。

公开(公告)号：CN116204809A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202211588479.6

申请日：2022-12-12

申请人： 国网江西省电力有限公司新干县供电分公司 ,  国家电网有限公司 ,  国网江西省电力有限公司吉安供电分公司

发明人： 李江鹏 ,  周源根 ,  袁扬 ,  梁中华 ,  陈利瑶 ,  边淋 ,  唐太红 ,  朱自伟 ,  聂小飞

IPC分类号： G06F18/24 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的变压器故障诊断方法，包括以下步骤一、获取训练样本；二、对训练样本进行扩充；三、将扩充后的训练样本转换为二维图片输入到卷积神经网络中，进行卷积神经网络训练；四、在训练完毕的卷积神经网络中输入测试样本：五、进行训练优化，得到变压器故障类别。本发明方法步骤简单，设计合理，实现方便，通过将扩充后的一维数据转化为二维图片输入到二维卷积神经网络诊断模型中，并对卷积神经网络模型中的Adam优化算法进行改进，相较于传统的一维卷积神经网络故障诊断方法具有更高的收敛速度和泛化能力，效果显著，便于推广。