一种变压器的直流偏磁故障模拟结构

    公开(公告)号:CN103323722B

    公开(公告)日:2015-07-01

    申请号:CN201310291732.6

    申请日:2013-07-11

    IPC分类号: G01R31/00

    摘要: 本发明公开了一种变压器的直流偏磁故障模拟结构,包括三柱式变压器铁心、平滑可调的直流电流源、第一直流偏磁线圈和第二直流偏磁线圈,三柱式变压器铁心的左下铁轭上绕制第一直流偏磁线圈,三柱式变压器铁心的右下铁轭上绕制第二直流偏磁线圈,第一直流偏磁线圈的一端与第二直流偏磁线圈的一端串联,第一直流偏磁线圈的另一端连接第一引出导线,第二直流偏磁线圈的另一端连接第二引出导线,第一引出导线和第二引出导线均接入平滑可调的直流电流源,第一直流偏磁线圈在左下铁轭上的绕制方向与第二直流偏磁线圈在右下铁轭上的绕制方向相同。本发明能准确模拟出多种工况下的直流偏磁故障,有利于完成对变压器直流偏磁故障的研究及验证性试验。

    基于改进过采样的输电线路故障分类系统及方法

    公开(公告)号:CN118483513A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410426443.0

    申请日:2024-04-10

    IPC分类号: G01R31/08

    摘要: 本发明公开了一种基于改进过采样的输电线路故障分类系统及方法。本发明首先以国网的历史故障信息为数据库,按故障类型分为多个子数据集,每个子数据集由输电线路故障时刻的暂态电流行波构成;其次采用K‑means方法对故障数据集中的少数类进行聚类操作,并用BSMOTE进行过采样以实现各类平衡,形成平衡数据集。然后通过计算平衡数据集中暂态电流行波的时域频域特征,组成特征数据集;最后,基于CNN和SVM深度学习算法建立分类模型并用特征数据集进行训练,得到训练好的故障分类模型;利用训练好的故障分类模型对故障进行分类辨识。该方法具有较好的精确性与有效性,能够有效提取故障特征量并快速准确地实现故障分类。