一种基于大数据分析的变压器缺陷评估方法

    公开(公告)号:CN110569278A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910771786.X

    申请日:2019-08-21

    摘要: 本发明属于变电站巡检技术领域,具体涉及一种基于大数据分析的变压器缺陷评估方法,具体步骤包括S1:采集数据;S2:数据预处理;S3:对数据集进行挖掘,建立缺陷特征向量;S4:构建基于XGBoost算法的变电变压器缺陷趋势评估模型,根据所述缺陷特征对变压器运行健康度进行评价。采用本发明可以充分挖掘变电站设备巡检数据价值,通过设备健康度评分,实现缺陷自动判别,可节省90%以上人工,效率提升10倍以上,将变电站巡维工作由“经验判断”变为“数据驱动”;由“计划检修”转向“状态检查”;由“事后被动处理”转向“事前主动预防”,实现运行设备精益化管理,为变电站巡检工作提供增值服务。

    一种基于L2归一化的卷积神经网络图象分类方法

    公开(公告)号:CN110569889A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910771745.0

    申请日:2019-08-21

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及电力技术领域,具体涉及一种基于L2归一化的卷积神经网络图象分类方法,包括以下步骤:对采集的每张图像进行L2归一化,并将归一化的图像输入至卷积神经网络的输入层;通过卷积神经网络的卷积层提取输入图像的局部特征,由激活函数输出得到卷积层的获得特征图;通过卷积神经网络的池化层对卷积层输出的特征图进行聚合统计;通过卷积神经网络的全连接层对得到的图像进行特征分类,并由神经网络的输出层输出分类结果。本发明通过对巡检图像样本进行深度学习训练,实现在变电站复杂环境下对变电站关键部件的智能识别,为后续设备异常识别做准备,减少了人工判读图数量,大大提升巡检效率以及智能化和自动化程度。

    基于混合遗传-蚁群算法的巡检机器人跨区域调度方法

    公开(公告)号:CN110610304A

    公开(公告)日:2019-12-24

    申请号:CN201910802038.3

    申请日:2019-08-28

    摘要: 本发明涉及变电站巡检机器人调度技术领域,具体涉及一种基于混合遗传-蚁群算法的巡检机器人跨区域调度方法,针对初期蚁群算法信息素缺乏,利用遗传算法得到较优解,综合可考虑巡检任务特性、机器人利用率和流转成本等因素,基于适应值W对路径信息素进行初始化,形成初始信息素分布,之后依据蚁群算法,进行选择、遍历,更新节点信息素,最终获得最优解。在其寻优过程中,通过遗传算法交叉算子的领域搜索特性,扩大蚁群算法解的搜索空间,避免陷入局部最优,改善解的质量。应用本发明提供的方法,在满足各变电站机器人巡检需求的同时提高机器人流转效率和利用率,提升公司资源调配管理水平,降低资金和维护工作的投入。

    一种检测SF6分解产物的微型热解析装置及其方法

    公开(公告)号:CN112798676A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202011382865.0

    申请日:2020-12-01

    IPC分类号: G01N27/62

    摘要: 本发明公开了一种检测SF6分解产物的微型热解析装置及其方法,所述装置包括:飞行时间质谱仪、进样毛细管、三通、镀膜玻璃管、石英棉、吸附剂A、PT100、吸附剂B、陶瓷保温块、导电支架和温度控制器,其中:所述飞行时间质谱仪用于检测热解析后的气体样品,所述飞行时间质谱仪连接着所述进样毛细管;所述镀膜玻璃管和所述PT100均放置在陶瓷保温块内部;所述陶瓷保温块为中空的长方体结构,所述陶瓷保温块两端设置有U型的导电支架;所述进样毛细管、三通、镀膜玻璃管和陶瓷保温块同轴设置。本发明实施例实现SF6分解产物富集解析后的快速分析和检测,保障电力设备的安全稳定运行。