一种基于混合采样和代价敏感的配电变压器故障诊断方法

    公开(公告)号:CN113866684A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111343942.6

    申请日:2021-11-14

    IPC分类号: G01R31/62

    摘要: 本发明公开了一种基于混合采样和代价敏感的配电变压器故障诊断方法,包括:采集变压器不同状态下的振动数据,并进行特征提取,构成新的样本集;对新的样本集进行混合采样,采用Tomek Links对过采样后产生的新样本集进行数据清洗,将其分成训练集和测试集;引入代价因子,构造代价敏感的多分类SVM,利用训练集训练多分类SVM;利用测试集验证训练过的代价敏感多分类SVM分类器的分类效果,将验证过的分类器应用于配电变压器的故障诊断。本发明能够可靠地完成变压器状态检测,克服了不平衡数据集对分类器产生的不良影响,提高了正、异常样本的可分离性,有效解决了类别之间数据重叠的问题,还提高了分类器对变压器故障样本的识别能力以及分类准确度。

    一种基于混合采样和代价敏感的配电变压器故障诊断方法

    公开(公告)号:CN113866684B

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202111343942.6

    申请日:2021-11-14

    IPC分类号: G01R31/62

    摘要: 本发明公开了一种基于混合采样和代价敏感的配电变压器故障诊断方法,包括:采集变压器不同状态下的振动数据,并进行特征提取,构成新的样本集;对新的样本集进行混合采样,采用Tomek Links对过采样后产生的新样本集进行数据清洗,将其分成训练集和测试集;引入代价因子,构造代价敏感的多分类SVM,利用训练集训练多分类SVM;利用测试集验证训练过的代价敏感多分类SVM分类器的分类效果,将验证过的分类器应用于配电变压器的故障诊断。本发明能够可靠地完成变压器状态检测,克服了不平衡数据集对分类器产生的不良影响,提高了正、异常样本的可分离性,有效解决了类别之间数据重叠的问题,还提高了分类器对变压器故障样本的识别能力以及分类准确度。

    一种变压器油位的实时检测方法
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114078117A

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN202111339631.2

    申请日:2021-11-12

    IPC分类号: G06T7/00 G06T5/00 G06T7/90

    摘要: 本发明公开了一种变压器油位的实时检测方法,包括,获取变压器油位检测区域的图像,并对所述图像进行图像预处理;若所述图像为正常光照度图像,则对所述图像进行油位区域提取;否则,则判断所述图像是否为阴天图像;若为阴天图像,则对所述阴天图像进行图像增强处理,而后对增强的图像进行油位区域提取,输出油位高度检测数据;否则,则判断所述图像是否为雾天图像;若为雾天图像,则对所述雾天图像进行去雾处理,而后对去雾的图像进行油位区域提取,输出油位高度检测数据;否则,则对图像进行油位区域提取,输出油位高度检测数据;本发明有效解决了人工采集存在效率低、准确度差的问题,能有效处理正常光照、阴天、雾天等情况带来的检测干扰,提高了油位检测准确度。