公开(公告)号：CN114034957A

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202111340240.2

申请日：2021-11-12

申请人： 广东电网有限责任公司江门供电局

发明人： 廖振朝 ,  林志军 ,  陈永昌 ,  康宽政 ,  李瑞德 ,  易永海 ,  黄毅成 ,  谭炯照 ,  黎益发 ,  黄亮浩

IPC分类号： G01R31/00 ,  G01H17/00 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于工况划分的变压器振动异常检测方法，包括，根据负载电流和电压划分变压器运行工况；利用加速度传感器采集变压器表面振动信号，基于所述变压器表面振动信号和变压器运行工况，训练双分支卷积神经网络分类模型；利用训练后的双分支卷积神经网络分类模型对所述变压器表面振动信号进行分类，根据分类结果与当前实际工况的一致性，判断变压器的运行状态；本发明采取二维灰度预处理方法对信号进行预处理，保留了原始信号特征，同时基于变压器振动产生机理划分运行工况，采用双分支卷积神经网络对振动图像进行自适应特征提取，充分发掘电流与电压和工况信息之间的映射关系，且无需人工干预，减低对专家经验的要求。

公开(公告)号：CN114034344A

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202111340236.6

申请日：2021-11-12

申请人： 广东电网有限责任公司江门供电局

发明人： 梁英杰 ,  左枢明 ,  甘团杰 ,  戴雯霞 ,  谭伟俊 ,  邝子峰 ,  易永海 ,  黄毅成 ,  陆庭辉 ,  徐伟斌

IPC分类号： G01D21/02 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

摘要： 本发明公开了一种变压器模型测量分析方法，包括，分别通过加速度传感模块和温度传感模块获取变压器设备的振动信号和温度，并对振动信号进行特征提取；利用功率表获取变压器设备上的负荷值；根据提取的振动信号特征、温度和负荷值对神经网络进行训练，结合遗传算法生成测量网络模型，通过测量网络模型获得可视化分析报告；本发明结合振动信号、温度、负荷并基于神经网络进行匹配获得对应的测量网络模型，使得变压器模型适于不同采集数据的适应性匹配过程，为变压器的动态分析提供相应的测量依据，且在数据采集过程中，设计的加速度传感模块、抗混叠低通滤波电路、ADS模数转换器，为变压器模型提供了精准数据来源。

公开(公告)号：CN113916346B

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202111343946.4

申请日：2021-11-14

申请人： 广东电网有限责任公司江门供电局

发明人： 康宽政 ,  陈永昌 ,  王国威 ,  戴雯霞 ,  易永海 ,  邝子峰 ,  赖奎 ,  陆庭辉 ,  梁英杰 ,  张艳

IPC分类号： G01H1/12

摘要： 本发明公开了一种具有三轴振动姿态数据判断功能的配电设备识别方法，包括：采集三轴加速度振动信号，并进行滤波处理；正交放置采集三轴振动信号；对三轴振动信号进行模数转换处理，生成数字信号，并提取其不同状态振动特征；利用分类器对三轴特征向量分别进行分类，并在三轴上得到信赖度最高的特征信息，将直接级联三个轴向的多类分类器输出的结果组成一个含有三轴经过特征提取、分类判决后的结果。本发明克服了传统方法存在的有些信息获取不到，不能保证最终得到的故障判断为最终的最可靠的问题，具有抗干扰能力强，鲁棒性高等特点，可以在三轴方向得到较准确的振动特征信息，最后综合输出结果更精确更可信提供保证。

公开(公告)号：CN114034957B

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202111340240.2

申请日：2021-11-12

申请人： 广东电网有限责任公司江门供电局

发明人： 廖振朝 ,  林志军 ,  陈永昌 ,  康宽政 ,  李瑞德 ,  易永海 ,  黄毅成 ,  谭炯照 ,  黎益发 ,  黄亮浩

IPC分类号： G01R31/00 ,  G01H17/00 ,  G06F18/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

摘要： 本发明公开了一种基于工况划分的变压器振动异常检测方法，包括，根据负载电流和电压划分变压器运行工况；利用加速度传感器采集变压器表面振动信号，基于所述变压器表面振动信号和变压器运行工况，训练双分支卷积神经网络分类模型；利用训练后的双分支卷积神经网络分类模型对所述变压器表面振动信号进行分类，根据分类结果与当前实际工况的一致性，判断变压器的运行状态；本发明采取二维灰度预处理方法对信号进行预处理，保留了原始信号特征，同时基于变压器振动产生机理划分运行工况，采用双分支卷积神经网络对振动图像进行自适应特征提取，充分发掘电流与电压和工况信息之间的映射关系，且无需人工干预，减低对专家经验的要求。

公开(公告)号：CN113916346A

公开(公告)日：2022-01-11

申请号：CN202111343946.4

申请日：2021-11-14

申请人： 广东电网有限责任公司江门供电局

发明人： 康宽政 ,  陈永昌 ,  王国威 ,  戴雯霞 ,  易永海 ,  邝子峰 ,  赖奎 ,  陆庭辉 ,  梁英杰 ,  张艳

IPC分类号： G01H1/12

摘要： 本发明公开了一种具有三轴振动姿态数据判断功能的配电设备识别方法，包括：采集三轴加速度振动信号，并进行滤波处理；正交放置采集三轴振动信号；对三轴振动信号进行模数转换处理，生成数字信号，并提取其不同状态振动特征；利用分类器对三轴特征向量分别进行分类，并在三轴上得到信赖度最高的特征信息，将直接级联三个轴向的多类分类器输出的结果组成一个含有三轴经过特征提取、分类判决后的结果。本发明克服了传统方法存在的有些信息获取不到，不能保证最终得到的故障判断为最终的最可靠的问题，具有抗干扰能力强，鲁棒性高等特点，可以在三轴方向得到较准确的振动特征信息，最后综合输出结果更精确更可信提供保证。