-
公开(公告)号：CN106055548B
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201610193922.8
申请日：2016-03-31
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及电力设备故障分析领域，公开了一种电力输变电设备故障数据的可视化分析方法。所述可视化分析方法为：采集电力系统输变电设备故障数据，通过R语言分析技术及前端展示图表，将故障数据展现，得到可视化图；所述可视化图包括：treeMap图、时间序列频率图或变量相关性热力图。通过该可视化分析方法达到了对输变电线路设备的故障数据进行全面的、多维的数据可视化分析目的，得出不同的图像、曲线，可以对整体故障数据进行直观、快速地了解。
-
公开(公告)号：CN105891629B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201610200416.7
申请日：2016-03-31
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 清华大学
Abstract: 本发明公布了一种变压器设备故障的辨识方法，其特征在于，具体步骤如下：（1）数据预处理；（2）常见故障模式的判断；（3）故障模式的诊断：使用状态量关联规则分析方法，对被挖掘的主变压器设备的若干个故障异常状态量的组合、被挖掘的主变压器设备故障异常状态量不同表征进行提取与合并、故障异常状态量之间的相互影响程度进行分析，最后进行故障模式的诊断；所述聚类分析方法包括凝聚层次聚类法或k‑Means聚类方法；所述状态量关联规则分析方法为Apriori关联规则算法。本发明能够充分合理的挖掘可能影响主变压器设备状态的多种有效信息进行状态评价，为主变压器设备的状态评价提供了新的思路和方法。
-
公开(公告)号：CN106598915A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201610910511.6
申请日：2016-10-19
Applicant: 清华大学 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 一种基于新型样条插值法的输变电主设备运维数据预处理方法，包括数据点坐标(xk，yk)其中(k＝1,2,…,n‑1)，及端点数据点(xn，yn)、连接各个数据点坐标的分段插值函数y＝fk(x)，其有益效果是：通过本方法得到的插值信号，数学原理严密、计算过程简便、程序设计简单、计算量小。较三次样条插值来说，本方法仅利用较少的局部数据点，插值曲线不易出现摇摆现象，更接近原始曲线的型态。
-
公开(公告)号：CN106570526A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610958899.7
申请日：2016-10-27
Applicant: 清华大学 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 一种用于输变电主设备负荷曲线挖掘的分类器集成方法，集成步骤为：对数据集D进行k次迭代放回抽样，得到k个训练集Di；对训练集Di进行机器学习，获得分类模型M和相应的分类器，将数据集D输入分类模型M中得到分类结果Q，对分类结果进行归类，确定元组性质。其有益效果是：通过本方法建立的集成分类器模型，可以有效的提升设备负荷异常数据辨识的准确性。通过使用本方法得到的输变电主设备负荷异常度排序，对排名靠前的设备进行重点核查，可以有效提高设备运维效率，节约电力公司开支。
-
公开(公告)号：CN106354803A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610743931.X
申请日：2016-08-26
Applicant: 清华大学 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 一种基于特性指标的电力输变电设备负荷坏数据检测算法，步骤为：计算聚类有效性指标，确定最佳聚类数k，用集成聚类算法对负荷曲线聚类，得到每一类的特征曲线Cp。计算每一类中各负荷曲线在各时刻时，实际负荷曲线与特征曲线的差异程度zscore。用移动中值平滑算法对每一条负荷曲线进行平滑处理，将原始负荷曲线和平滑负荷曲线作差得到误差序列en，计算各时刻的平滑性指标mscore，检测坏数据，令迭代次数r=r+1，若r>M，重复步骤二至步骤九，若r
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107132445A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710261792.1
申请日：2017-04-20
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 清华大学
CPC classification number: G01R31/025 , G01R19/00
Abstract: 本发明公开了一种交直流避雷器实时在线监测装置，涉及电力系统量测和在线监测技术领域。所述的交直流避雷器实时在线监测装置，采用霍尔传感器与罗氏线圈实现互补监测避雷器的接地引出导线的电流信号，并将监测到的信号传输给信号处理系统进行分析计算，最后通过LoRa无线通讯模块将计算结果传输给远程控制系统，实现了避雷器无人值守式智能化监控，保证电力系统安全可靠的运行；所述的霍尔传感器和罗氏线圈均采用非侵入式安装，不仅不会影响避雷器正常运行的性能，而且互补监测能够测量到直流电流，实现了避雷器的泄漏电流波形及冲击电流波形的实时在线监测。
-
公开(公告)号：CN106503717A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610833862.1
申请日：2016-09-19
Applicant: 清华大学 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
CPC classification number: G06K9/46 , G06K9/6269
Abstract: 一种基于无监督模型的输变电主设备负荷曲线的特征提取方法，提取步骤为：对原始负荷曲线进行特征提取与选择，获得物理特征集；对物理特征集进行扩展，获得扩展特征集；将物理特征集与扩展特征集进行叠加，获得属性特征集；对属性特征集进行分类。其有益效果是：在进行设备负荷异常数据辨识时，可以将无监督模型的输出作为有监督模型的输入，即在属性集中引入局部离群因子的相关信息，属性集包含各类设备负荷之间相互关系的信息，从而更加全面地表征各类设备负荷特征模式，进而提高分类器的预测性能。
-
公开(公告)号：CN106055548A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610193922.8
申请日：2016-03-31
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30994
Abstract: 本发明涉及电力设备故障分析领域，公开了一种电力输变电设备故障数据的可视化分析方法。所述可视化分析方法为：采集电力系统输变电设备故障数据，通过R语言分析技术及前端展示图表，将故障数据展现，得到可视化图；所述可视化图包括：treeMap图、时间序列频率图或变量相关性热力图。通过该可视化分析方法达到了对输变电线路设备的故障数据进行全面的、多维的数据可视化分析目的，得出不同的图像、曲线，可以对整体故障数据进行直观、快速地了解。
-
公开(公告)号：CN106354803B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201610743931.X
申请日：2016-08-26
Applicant: 清华大学 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F16/215 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于特性指标的电力输变电设备负荷坏数据检测方法，步骤为：计算聚类有效性指标，确定最佳聚类数，用集成聚类算法对负荷曲线聚类，得到每一类的特征曲线Cp。计算每一类中各负荷曲线在各时刻时，实际负荷曲线与特征曲线的差异程度zscore。用移动中值平滑算法对每一条负荷曲线进行平滑处理，将原始负荷曲线和平滑负荷曲线作差得到误差序列en，计算各时刻的平滑性指标mscore，检测坏数据，令迭代次数r＝r+1，若r>M，重复步骤二至步骤九，若r
-
公开(公告)号：CN105891629A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610200416.7
申请日：2016-03-31
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 清华大学
CPC classification number: G01R31/00 , G06K9/6223
Abstract: 本发明公布了一种变压器设备故障的辨识方法，其特征在于，具体步骤如下：（1）数据预处理；（2）常见故障模式的判断；（3）故障模式的诊断：使用状态量关联规则分析方法，对被挖掘的主变压器设备的若干个故障异常状态量的组合、被挖掘的主变压器设备故障异常状态量不同表征进行提取与合并、故障异常状态量之间的相互影响程度进行分析，最后进行故障模式的诊断；所述聚类分析方法包括凝聚层次聚类法或k?Means聚类方法；所述状态量关联规则分析方法为Apriori关联规则算法。本发明能够充分合理的挖掘可能影响主变压器设备状态的多种有效信息进行状态评价，为主变压器设备的状态评价提供了新的思路和方法。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
482
records
(took 0.092 seconds)
