一种GIS机械故障振动检测系统及方法

    公开(公告)号:CN105910695A

    公开(公告)日:2016-08-31

    申请号:CN201610236346.0

    申请日:2016-04-14

    IPC分类号: G01H1/00

    CPC分类号: G01H1/00

    摘要: 本发明提出一种GIS机械故障振动检测系统及方法,属于GIS机械故障振动监测技术领域,该系统包括安装于GIS外壳的加速度传感器、信号处理单元、信号采集单元和上位机,本发明通过振动信号的频谱对GIS设备运行状态加以判定,可以第一时间判断出此种全封闭电力系统开关的工作状态,对电力系统安全运行与可靠供电有着十分重要的意义;上位机可以自动判断所接受信号是否为GIS设备外壳振动信号,可以自动处理低频干扰信号,保证了检测系统的工作效率;电力系统不同电压等级和不同声场厂商的GIS设备具有不同的外壳振动频谱特性,因此全面的数据库资源保证了可以适应各种应用环境的检测。

    基于聚类分析的风功率短期预测系统及预测方法

    公开(公告)号:CN104299044A

    公开(公告)日:2015-01-21

    申请号:CN201410310083.4

    申请日:2014-07-01

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    CPC分类号: G06Q10/06375 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开一种基于聚类分析的风功率短期预测系统及预测方法,预测系统包括短期预测服务器和实时数据采集装置,短期预测服务器上安装有功率预测功能单元和预测数据库,预测方法主要通过应用皮尔逊积矩相关系数进行日相关性分析确定风功率的日相关性可以用天气信息的日相似情况的一致性,然后通过K均值聚类法对历史天气数据进行聚类分析预处理,用欧氏距离作为相似性量度的方法选取出与预测日的天气特征参数具有相似性的历史日的数据,作为神经网络预测模型建模用的训练样本,利用这些聚类后的相似样本经过训练以后得到基于聚类分析的风功率预测模型,将预测日数值天气预报(NWP)信息作为模型的输入参数,风功率作为模型输出,得出预测日预测功率数据。