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公开(公告)号：CN113763679B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110975733.7
申请日：2021-08-24
Applicant: 杭州意能电力技术有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种气体绝缘封闭式组合电器异响监测方法及装置。本发明的方法包括：对声源模块发出的声音数据进行采集；对采集到的声音数据进行异常声源定位，并将其可视化；提取异常声源数据特征参数，计算其声压级和高频能量占比，相较于设定的阈值范围判定设备的运行状况。本发明具有测量速度快，计算效率高，分辨率好，适宜中长距离测量，对稳态、瞬态声源定位精度高以及不需要人工过多参与设备的安全检测的优点，可识别GIS的早期故障，预防设备缺陷进一步恶化，提升GIS设备的运维管理能力，可促进多元融合高弹性电网的建设。
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公开(公告)号：CN113763679A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110975733.7
申请日：2021-08-24
Applicant: 杭州意能电力技术有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种气体绝缘封闭式组合电器异响监测方法及装置。本发明的方法包括：对声源模块发出的声音数据进行采集；对采集到的声音数据进行异常声源定位，并将其可视化；提取异常声源数据特征参数，计算其声压级和高频能量占比，相较于设定的阈值范围判定设备的运行状况。本发明具有测量速度快，计算效率高，分辨率好，适宜中长距离测量，对稳态、瞬态声源定位精度高以及不需要人工过多参与设备的安全检测的优点，可识别GIS的早期故障，预防设备缺陷进一步恶化，提升GIS设备的运维管理能力，可促进多元融合高弹性电网的建设。
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公开(公告)号：CN115792478B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310067777.9
申请日：2023-02-06
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 杭州意能电力技术有限公司
Abstract: 本发明为一种利用宽频伏安特性仪实现复合频率测试的方法及系统，属于伏安特性测试领域，针对现有技术不能一次测试获得多个伏安特性曲线的问题，采用方案：一种利用宽频伏安特性仪实现复合频率测试的方法，包括：根据需要输入复合电压信号给被测互感器；逐步提高测互感器输入电压，获得各个信号的伏安特性曲线及各个曲线的拐点，直至其中一个曲线达到拐点，去除该信号；继续提高输出电压，逐个剔除达到拐点的信号，直至最后一个电压信号，切换算法继续提高输出电压，直至达到最大输出电压或最大输出电流，获得最后一个伏安特性曲线；补全已剔除的信号拐点之后的伏安特性曲线。且这种方法采用的系统操作方便快捷，节省大量人工成本，提高效率。
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公开(公告)号：CN115792478A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310067777.9
申请日：2023-02-06
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 杭州意能电力技术有限公司
Abstract: 本发明为一种利用宽频伏安特性仪实现复合频率测试的方法及系统，属于伏安特性测试领域，针对现有技术不能一次测试获得多个伏安特性曲线的问题，采用方案：一种利用宽频伏安特性仪实现复合频率测试的方法，包括：根据需要输入复合电压信号给被测互感器；逐步提高测互感器输入电压，获得各个信号的伏安特性曲线及各个曲线的拐点，直至其中一个曲线达到拐点，去除该信号；继续提高输出电压，逐个剔除达到拐点的信号，直至最后一个电压信号，切换算法继续提高输出电压，直至达到最大输出电压或最大输出电流，获得最后一个伏安特性曲线；补全已剔除的信号拐点之后的伏安特性曲线。且这种方法采用的系统操作方便快捷，节省大量人工成本，提高效率。
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公开(公告)号：CN116662823A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310501948.4
申请日：2023-05-06
Applicant: 杭州意能电力技术有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 李文博 , 金涌涛 , 杨勇 , 董雪松 , 张帅 , 卢洪坤 , 赵琳 , 施吉祥 , 王在华 , 冯宇哲 , 温典 , 于兵 , 林浩凡 , 何坚 , 郑文哲 , 卫博 , 宋国权 , 马钰 , 张恬波 , 季宇豪 , 李乐乐
Abstract: 本发明涉及一种调相机故障诊断方法、系统、电子终端及存储介质，在对被诊断调相机进行故障诊断时，通过采集被诊断调相机的广域声振信号并得出被诊断调相机的测试广域声振特征参量，通过在调相机故障工况数据库中查找与所述测试广域声振特征量所匹配的广域声振特征参量以及相应的故障类型，即可获得调相机的故障类型诊断结果。此外，本发明的一种调相机故障诊断方法还融合采集环境信号、调相机的电气信号等参量信息作为调相机广域声振特征量诊断的辅助，使得调相机的故障诊断更为准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116539151A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310542086.X
申请日：2023-05-15
Applicant: 杭州意能电力技术有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 李文博 , 金涌涛 , 杨勇 , 董雪松 , 张帅 , 卢洪坤 , 赵琳 , 施吉祥 , 王在华 , 冯宇哲 , 温典 , 于兵 , 林浩凡 , 何坚 , 郑文哲 , 卫博 , 宋国权 , 赵璐旻 , 李泽宇 , 汪斌 , 杨万波
Abstract: 本发明公开了一种调相机设备状态在线监测方法、系统、终端和存储介质。本发明的调相机设备状态在线监测方法，其包括：首先，采集调相机设备不同状态的声纹与振动原始数据；其次，基于高分辨率的相空间映射技术实现声纹和振动一维时域信号的精准映射，并基于稳定性强的动态时间规整方法构造声纹和振动信号的二维图谱矩阵元素；然后，利用拉普拉斯金字塔技术实现声振二维图谱的融合；最后，基于卷积神经网络实现调相机设备不同运行状态下的有效识别。本发明利用辨识度高、可靠性强的设备状态感知方法，实现了调相机设备状态的实时监测和状态感知，提升了设备运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN119575252A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411826406.5
申请日：2024-12-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/62
Abstract: 本发明公开了一种低频电力变压器的零异常样本故障诊断方法和系统，属于低频电力变压器运行状态检测技术领域。本发明的一种低频电力变压器的零异常样本故障诊断方法，通过构建声纹片段生成模型、声纹特征提取模型、样本故障诊断模型、零异常样本故障诊断模型，将原始声纹数据进行了预处理，实现了原始声纹数据的降维压缩与特征精准高效提取；同时将声纹多维特征参量矩阵作为模型输入，对样本故障诊断模型进行训练与测试，形成零异常样本故障诊断模型，可实现低频变压器异常声纹样本的高效精准识别，因而可以在零异常样本的情况下，对未见过的声音样本进行准确诊断，其泛化能力强，进而可以实现对低频电力变压器运行状态的精准检测与评估。
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公开(公告)号：CN119249069A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411328444.8
申请日：2024-09-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于局部放电检测技术领域，具体涉及变压器微弱放电信号自适应提取方法、系统、设备及介质。针对现有变压器局部放电检测过程中局部放电信号较微弱时现有去除白噪音效果不佳的不足，本发明采用如下技术方案：严重底噪干扰下的变压器微弱放电信号自适应提取方法，包括：将小波分解层数、阈值调节系数以及阈值化函数调节系数合并成参数组并作为一个粒子，建立粒子群，初始化粒子；基于粒子中的各参数改进小波阈值去噪法中的阈值函数和阈值化函数，采用改进后的函数处理输入信号，遍历所有粒子；采用粒子群优化算法进行优化，得到最优的参数，输出去噪结果。本发明的方法对严重底噪干扰下的微弱放电信号具有很好的去噪效果。
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公开(公告)号：CN119087143A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410981327.5
申请日：2024-07-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种宽频局放的检测仿真方法、检测电路和检测系统，属于局放信号检测技术领域。本发明的一种宽频局放的检测仿真方法，通过创建传感模型、模拟信号调理模型、数字处理模型、形状生成模型，利用宽频阻抗单元并结合宽频检测算法以及信号采集算法，能真实反映局放和干扰脉冲的微观特征，可实现强干扰环境下局部放电检测，能准确评估电力设备运行绝缘状况，从而提高电网系统的安全性和可靠性。进一步，本发明构建了多仿真模型，对电信号进行处理，实现宽频局放的检测以及虚拟仿真，得到可信的检测结果，从而可用于局部放电检测设备的结构电路设计分析以及检测效果的校验，因而可以有效缩短研发周期，降低人力、制造成本，研发效率高。
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公开(公告)号：CN115236385B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210881884.0
申请日：2022-07-26
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于电力设备绝缘故障检测技术领域的一种高频脉冲电流波形极性的自动识别方法，该方法是深度利用脉冲信号波形特征的首波及其极性辨识方法；首先在实验室条件下，通过注入陡脉冲方式获得不同典型放电位置、型式的首波传播特性，通过各出线耦合端实测其响应信号波形，建立各注入方式和位置的典型响应波形样本库；进而以波形序列作为输入向量，通过人工神经网络对输入的波形序列对首波波形、极性进行训练的方法，利用人工神经网络对波形细节进行识别，从而实现了变压器高频电流波形极性识别的自动化、高效和准确识别，为局放的放电类型、位置等关键状态的诊断提供了关键诊断信息，提高了诊断的鲁棒性和自动化水平。
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