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公开(公告)号：CN112067052A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010913195.4
申请日：2020-08-24
申请人： 宁波大学
发明人： 陈泰麒 , 葛英辉 , 其他发明人请求不公开姓名
IPC分类号： G01D21/02
摘要： 本发明公开一种基于特征选择的油侵式变压器故障诊断方法，利用变压器油中的溶解气体浓度数据，实施特征扩展与分类特征选择，并利用选择后的特征建立概率神经网络模型，从而实施变压器故障诊断。具体来讲，本发明方法首先对溶解气体浓度数据进行统计特征和比值特征的双重构造。其次，本发明方法利用近邻成分分析算法选择最适合故障分类诊断的特征变量。最后，利用选择的特征变量建立概率神经网络模型实施变压器故障诊断。本发明方法的优势在于：首先本发明方法先通过特征扩展再进行特征优选，极大的保证了分类模型的精度；其次，本发明方法操作简单，非常易于实施。
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公开(公告)号：CN112260650A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011142673.2
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 陈泰麒 , 蓝艇 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于差异特征分析技术的光伏电板故障检测方法，旨在有针对性的对在线采样数据实时提取差异特征，从而通过监测差异特征的变化情况来实现光伏电板的故障检测。具体来讲，本发明方法通过研究设计一种实时的差异特征提取技术，针对每个在线采样数据实时提取相应的差异特征，从而利用差异特征的变化来检测出光伏电板工作中出现的故障。与传统方法相比，本发明方法利用实时提取的差异特征来分离故障与正常状态下的采样数据，每次计算得到的投影变换向量都能考虑如何区分故障与正常之间的差异性。此外，本发明方法确定的控制上限是实时变化的，能根据不同的投影变换向量实时获得判断故障发生与否的控制上限。
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公开(公告)号：CN112260650B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202011142673.2
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 陈泰麒 , 蓝艇 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于差异特征分析技术的光伏电板故障检测方法，旨在有针对性的对在线采样数据实时提取差异特征，从而通过监测差异特征的变化情况来实现光伏电板的故障检测。具体来讲，本发明方法通过研究设计一种实时的差异特征提取技术，针对每个在线采样数据实时提取相应的差异特征，从而利用差异特征的变化来检测出光伏电板工作中出现的故障。与传统方法相比，本发明方法利用实时提取的差异特征来分离故障与正常状态下的采样数据，每次计算得到的投影变换向量都能考虑如何区分故障与正常之间的差异性。此外，本发明方法确定的控制上限是实时变化的，能根据不同的投影变换向量实时获得判断故障发生与否的控制上限。
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公开(公告)号：CN112067051A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010912958.3
申请日：2020-08-24
申请人： 宁波大学
发明人： 陈泰麒 , 葛英辉 , 其他发明人请求不公开姓名
IPC分类号： G01D21/02
摘要： 本发明公开一种基于决策树分类器的变压器故障诊断方法，旨在对油侵式变压器油中的溶解气体浓度数据进行特征扩展和变换，并基于这些变换后的特征建立决策树分类器模型，从而实施变压器的故障诊断。本发明方法的优势在于：首先，本发明方法使用判别型最小二乘算法优选出适合于分类的特征，这能从改善分类性能的角度优选出最合适的特征。其次，本发明方法利用优选后的特征训练得到决策树分类器模型，除利用决策树易于理解的特点外，还能保证决策树的分类效果。可以说，本发明方法是一种切实可行的变压器故障诊断技术。
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公开(公告)号：CN112287537A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011142605.6
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 陈泰麒 , 蓝艇 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于回声状态网络的光伏电板故障检测方法，通过利用回声状态网络模型这种有监督型的建模策略来量化光伏电板采样数据之间的非线性时序关联特征，从而对光伏电板实施数据驱动的故障检测。本发明方法利用回声状态网络模型建立多个测量变量之间的关系模型，起到了量化测量变量间复杂非线性时序关系的作用。其次，本发明方法使用的回声状态网络模型对时间序列数据有较好的拟合作用，可以进一步体现出光伏电板采样数据在时间前后的关联性。因此，利用模型误差的变化来检测光伏电板故障可以保证本发明方法的有效性。本发明方法通过将无监督型的特征提取转化为分布式的有监督建模，从而成功将回声状态网络模型应用于光伏电板故障检测中。
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公开(公告)号：CN112231982A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011142028.0
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 陈泰麒 , 蓝艇 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于分布式软测量模型的光伏电板故障检测方法，通过挖掘光伏电板自身电信号与环境测量信号之间的相关性特征的基础上，实现对光伏电板运行状态是否出现故障进行实时检测。具体来讲，本发明方法首先为光伏电板的九个测量变量建立分布式的软测量模型，从而描述出变量之间的相关关系，具体采用的软测量建模方法为遗传算法优化的最小二乘回归算法；其次，本发明方法利用分布式软测量模型的误差来实施故障检测，具体实现方式是计算误差的平方马氏距离指标，并结合上限值来实现故障发生与否的诊断。本发明方法的优势在于：通过建立多个变量之间的软测量模型的方式来量化测量变量间的相关关系，起到了精准量化相关关系的效果。
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