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公开(公告)号：CN117472630A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311467678.6
申请日：2023-11-02
Applicant: 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司
IPC: G06F11/07 , G06F16/26 , G06N3/0464 , G06F18/241
Abstract: 本发明为基于信息熵和深度学习的高压开关柜故障模式智能匹配方法，需要建立高压开关柜故障模式数据库，通过信息熵与深度学习算法等方法对现实中所遇到的实际问题在数据库中进行智能匹配，找寻属于什么类型的故障，并根据每次匹配的结果丰富完善数据库。具体步骤如下，首先收集故障信息相关信息，建立起初始故障问题数据库，然后收集高压开关柜的故障信息，根据采集到的故障信息，进行分析和计算，利用信息熵的概念，筛选出具有较高信息量的特征，其次构建深度学习模型，使模型能够自动学习和提取关键特征，实现准确的故障模式分类和匹配，并给出相应解决办法，最后更新数据库。本发明旨在减少错误诊断的可能性，提高故障诊断准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119939492A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202311467710.0
申请日：2023-11-02
Applicant: 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了基于LPWAN多源信息融合的高压开关柜故障诊断智能决策方法，包括：采集高压开关柜的运行状态数据；根据LPWAN技术搭建自组网络，通过该自组网络将感知层采集的运行状态数据发送至决策层；通过决策层对运行状态数据进行数据标准化处理，并对标准化处理后的数据进行特征融合；将主成分分析法PCA和概率神经网络PNN进行结合，构建多源信息融合故障诊断模型PCA‑PNN；通过PCA‑PNN对特征融合后的数据进行分析判断，得到高压开关柜的运行状态，根据高压开关柜的运行状态判断是否发生故障及故障类型，根据故障类型生成对应的决策。本发明结合主成分分析法进行故障特征提取，构建PCA‑PNN模型，缩短了故障诊断周期，提高工作效率；结合LPWAN，达到了低功耗、广覆盖的效果。
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公开(公告)号：CN117614111A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311462448.0
申请日：2023-11-02
Applicant: 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多源传感器协同的高压开关柜应急处置方法，其中，将超声波传感器、暂态地电压传感器、无线温度传感器以及湿度传感器安置于开关柜的箱壁外侧；具体地，超声波传感器获取由于开关柜内部局部放电所产生的超声波频率信号、由暂态地电压传感器获取开关柜的暂态地电压信号、由无线温度传感器获取开关柜内部以及周围的温度信息、由湿度传感器获取开关柜以及周围空气中的湿度或雨水信息；再经过分解计算，获取特征参数，通过智能后台的故障风险预测算法判断开关柜的风险状态，当出现安全隐患时及时发出警报，以提高开关柜风险状态评估的准确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN117454151A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311456622.0
申请日：2023-11-02
Applicant: 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种多源传感器辅助的高压开关柜应急处置装置故障辨识方法，包括:在高压开关柜周围的多个空间域设置多组传感器，采集高压开关柜及其周围环境的数据并记录，对历史数据进行整合并提取故障辨识相关的特征；对特征进行筛选，优化故障特征集，过滤得到与本次实时采集中对应故障相关度较高的特征并将筛选后的特征作为筛选后的故障特征集的输入；对筛选后的故障特征集进行信息融合；将信息融合后的故障特征集中的特征与预设的故障模式进行比对匹配生成比对结果，根据比对结果生成故障辨识的输出决策。本发明通过设置多个不同的传感器，从多个空间抽取若干特征进行融合，进而实现高压开关柜应急处理装置的故障辨识及输出决策。
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