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公开(公告)号：CN110889435A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911066309.X
申请日：2019-11-04
申请人： 国网河北省电力有限公司检修分公司 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于红外图像的绝缘子评估分类方法及其装置，包括：获取绝缘子红外图谱样本库；将获取的所述绝缘子红外图谱样本库的图像进行切割，得到正常绝缘子库作为正样本，劣化绝缘子库作为负样本；将所述正样本和所述负样本中的图像进行灰度化处理；对灰度化处理后的图像利用主成分分析法进行处理；采用贝叶斯算法对主成分分析法处理后的图像及绝缘子状态的特征进行训练，获取特征参量与所述绝缘子状态之间的对应关系及模型预测参数，实现绝缘子的分类和识别。本发明的技术方案能够适应复杂的现场环境，实现自动对红外图像中的绝缘子识别和诊断功能，有效减少了误检的情况，提高效率及准确度。
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公开(公告)号：CN117058095A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311018134.1
申请日：2023-08-14
申请人： 华北电力大学(保定) , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
发明人： 刘云鹏 , 范澜珊 , 刘一瑾 , 刘伟军 , 朱云祥 , 吴冰 , 钱平 , 胡叶舟 , 卞荣 , 高美金 , 张利军 , 张永 , 蔡勇 , 黄世晅 , 陈科技 , 姜焘 , 王婷婷 , 张琳琳 , 杨轶涵 , 杨嘉睿 , 梁艳群 , 诸言涵
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/30 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种用于变压器多角度红外图像的质量判别方法及系统，属于变压器故障诊断技术领域，包括：获取变压器在不同角度的红外图像，与变压器的可见光图像，并通过SIFT算法进行配准后，对变压器的故障点进行定位；基于红外图像，依据红外图像中被定位的故障点对应的故障类型，生成红外图像样本，并作为数据集，对CNN卷积神经网络进行训练，构建用于变压器故障诊断的神经网络模型，通过采集变压器的三个不同角度的红外图像进行识别，获取由于采集红外图像的设备存在故障造成的质量问题的红外图像；本发明为后续电气设备的故障诊断提供了必要保障。
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公开(公告)号：CN116930387A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310921862.7
申请日：2023-07-26
申请人： 华北电力大学(保定) , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
发明人： 刘云鹏 , 范澜珊 , 刘一瑾 , 刘伟军 , 朱云祥 , 吴冰 , 钱平 , 胡叶舟 , 卞荣 , 高美金 , 张利军 , 张永 , 蔡勇 , 黄世晅 , 陈科技 , 姜焘 , 王婷婷 , 张琳琳 , 杨轶涵 , 杨嘉睿 , 梁艳群 , 诸言涵
IPC分类号： G01N30/86 , G06F18/211 , G06F18/25 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种用于变压器油色谱数据的最优长度选择方法及系统，包括：基于具有混沌特性的变压器油的油色谱时间序列，通过相空间重构技术进行重构，生成多维多变量时间序列，其中，油色谱时间序列用于表示油色谱在线监测时间序列；通过C‑C算法获取多维多变量时间序列的嵌入维数与时间延迟，获取重构空间吸引子的空间轨迹；依据空间轨迹，确定变压器油的油色谱数据的最优长度，用于对变压器进行状态评价、故障预测、油色谱阈值计算和预警计算；本发明采用多变量相空间重构法，将多种变压器油中溶解气体时间序列进行融合，提高重构相空间的维度，从而提高了重构空间的还原度，进而保证了计算的准确性。
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公开(公告)号：CN113591401B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110974644.0
申请日：2021-08-24
申请人： 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F16/906 , G06F16/909 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种基于时间序列分解的电力变压器数据清洗方法，该方法包括：S1，根据变压器的监测数据，获得原始的时间序列，并对时间序列中的缺失数据、冲突数据进行初步检测；S2，采用变分模态分解算法对时间序列进行分解，利用时间序列与表征趋势项的模态分量相减得到残差序列，异常值在残差序列中得到更好的表征；S3，利用DBCSAN聚类算法对残差序列进行聚类分析，得到时间序列的异常数据点；S4，剔除时间序列的异常数据点，为保证时间序列的连续完整，采用SVR对数据进行清洗重构。本发明针对电力变压器监测数据异常构建了异常数据识别以及数据修复重构的完整数据清洗流程。
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公开(公告)号：CN111860658A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010721965.5
申请日：2020-07-24
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明公开了一种基于代价敏感和集成学习的变压器故障诊断方法，该方法包括：对多种变压器故障数据进行预处理，分为训练样本集和测试集；基于AdaCost算法建立变压器故障诊断模型；使用分布权重为Dt的训练样本集训练得到弱学习器ht(x)；计算ht(x)的学习误差率和在形成强分类器过程中所占的权重；引入代价因子，更新训练样本集中各样本的权重分布；反复迭代，直至学习误差率满足误差率要求的迭代次数，形成强学习器；将测试集输入所述强学习器中，进行投票确定故障类型。本发明提供的基于代价敏感和集成学习的变压器故障诊断方法，基于AdaCost算法，解决不平衡数据集下分类器整体精度低的问题，进而提高故障判断准确性。
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公开(公告)号：CN113673162B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202110976514.0
申请日：2021-08-24
申请人： 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N7/02 , G06F111/10
摘要： 本发明提供了一种基于模糊评判及DSmT的变压器本体状态评估方法，该方法包括：获取指标参数，对指标参数进行相对劣化度转化，得到相对劣化度值，计算各类指标参数对其试验模块的单指标权重及各个试验模块的权重，搭建模糊评判模型，将相对劣化度值输入模糊评判模型中，得到单指标状态等级隶属度，基于DSmT对单指标状态等级隶属度、单指标权重及试验模块的权重进行两次融合，得到变压器本体状态等级隶属度，根据等级隶属度，得到变压器本体状态等级结果。本发明提供的基于模糊评判及DSmT的变压器本体状态评估方法，克服了等级边界绝对化的局限性，有效地解决变压器状态评估中存在的不确定性问题，能够整体地反映变压器本体的绝缘状态。
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公开(公告)号：CN113673162A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110976514.0
申请日：2021-08-24
申请人： 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N7/02 , G06F111/10
摘要： 本发明提供了一种基于模糊评判及DSmT的变压器本体状态评估方法，该方法包括：获取指标参数，对指标参数进行相对劣化度转化，得到相对劣化度值，计算各类指标参数对其试验模块的单指标权重及各个试验模块的权重，搭建模糊评判模型，将相对劣化度值输入模糊评判模型中，得到单指标状态等级隶属度，基于DSmT对单指标状态等级隶属度、单指标权重及试验模块的权重进行两次融合，得到变压器本体状态等级隶属度，根据等级隶属度，得到变压器本体状态等级结果。本发明提供的基于模糊评判及DSmT的变压器本体状态评估方法，克服了等级边界绝对化的局限性，有效地解决变压器状态评估中存在的不确定性问题，能够整体地反映变压器本体的绝缘状态。
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公开(公告)号：CN113610735A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110982650.0
申请日：2021-08-25
申请人： 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
摘要： 本发明公开了一种面向电力设备红外图像的混合噪声去除方法，包括步骤：S1)利用TWSC模型对含有混合噪声的电力设备红外图像进行初步去噪，滤除掉高斯噪声；S2)采用SGTD模型对滤除掉高斯噪声的电力设备红外图像进行结构纹理分解，得到结构部分和纹理部分；S3)采用中值滤波对纹理部分的剩余脉冲噪声进行滤除，在保护电力设备红外图像结构信息的同时实现混合噪声的去除；S4)对去噪后的纹理分量和结构分量进行重构，得到去噪后的电力设备红外图像。本发明结合TWSC模型、图像结构纹理分解以及中值滤波算法对含有混合噪声的电力设备红外图像的噪声进行滤除，达到在滤除混合噪声的同时较好地保持了图像的边缘信息与纹理特征。
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公开(公告)号：CN113671421A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110976585.0
申请日：2021-08-24
申请人： 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
摘要： 本发明提供了一种变压器状态评估与故障预警方法，该方法包括：通过采集模块采集监测参量，并将其传输给边缘代理模块中的智能分析模型，在智能分析模型中进行数据预处理及时序预测，得到序列数据，将序列数据传输给边缘代理模块中的综合分析模型，通过综合分析模型对序列数据进行诊断分析，得到变压器状态变化趋势及预警消息，将监测参量、变压器状态变化趋势及预警消息定时上传至云端管理平台，云端管理平台根据监测参量、变压器状态变化趋势及预警消息对变压器进行状态评估，得到变压器评估报告并返回至边缘代理模块。本发明提供的变压器状态评估与故障预警方法，改善了变压器的管理方法，提高了变压器的监测效率。
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公开(公告)号：CN113591401A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110974644.0
申请日：2021-08-24
申请人： 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F16/906 , G06F16/909 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种基于时间序列分解的电力变压器数据清洗方法，该方法包括：S1，根据变压器的监测数据，获得原始的时间序列，并对时间序列中的缺失数据、冲突数据进行初步检测；S2，采用变分模态分解算法对时间序列进行分解，利用时间序列与表征趋势项的模态分量相减得到残差序列，异常值在残差序列中得到更好的表征；S3，利用DBCSAN聚类算法对残差序列进行聚类分析，得到时间序列的异常数据点；S4，剔除时间序列的异常数据点，为保证时间序列的连续完整，采用SVR对数据进行清洗重构。本发明针对电力变压器监测数据异常构建了异常数据识别以及数据修复重构的完整数据清洗流程。
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