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公开(公告)号：CN119619575B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510149346.6
申请日：2025-02-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 青岛鼎信通讯股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 西安科技大学
Abstract: 本发明公开了故障电弧检测技术领域的一种用于直流电弧判别的电压基准更新方法及装置，更新方法包括：响应于逆变器上电启动，获取预设周期内逆变器输出电压的FFT特征值，初始化基准电压，并进入上电定基准阶段；在上电定基准阶段，获取预设周期内逆变器输出电压的谐波信号，判断是否需要更新基准电压；若需要则更新基准电压，并进入运行定基准阶段；在运行定基准阶段，获取预设周期内逆变器输出电压的谐波信号和FFT特征值，判断是否需要更新基准电压；若需要则更新基准电压，并保持在运行定基准阶段。本发明能够对电压基准进行实时更新，从而保证后续电弧判断的准确性和可靠性，最终逆变器启动误判的技术问题。
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公开(公告)号：CN119619575A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510149346.6
申请日：2025-02-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 青岛鼎信通讯股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 西安科技大学
Abstract: 本发明公开了故障电弧检测技术领域的一种用于直流电弧判别的电压基准更新方法及装置，更新方法包括：响应于逆变器上电启动，获取预设周期内逆变器输出电压的FFT特征值，初始化基准电压，并进入上电定基准阶段；在上电定基准阶段，获取预设周期内逆变器输出电压的谐波信号，判断是否需要更新基准电压；若需要则更新基准电压，并进入运行定基准阶段；在运行定基准阶段，获取预设周期内逆变器输出电压的谐波信号和FFT特征值，判断是否需要更新基准电压；若需要则更新基准电压，并保持在运行定基准阶段。本发明能够对电压基准进行实时更新，从而保证后续电弧判断的准确性和可靠性，最终逆变器启动误判的技术问题。
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公开(公告)号：CN115792511A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211317720.1
申请日：2022-10-26
Applicant: 青岛鼎信通讯股份有限公司 , 青岛鼎信通讯科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种识别电弧信号的方法、装置、电弧检测设备及介质，涉及故障电弧检测领域。包括：获取预设数量的半波信号的当前频率特征以及当前频率特征的均值；获取当前半波信号的数据特征；获取数据特征与均值的差值；当差值大于第一阈值时，确定在当前频率特征下当前半波信号为电弧信号。对所有频率特征下的当前半波信号识别后，获取确定当前半波信号为电弧信号时对应的频率特征的数量；若数量大于第二阈值，则确定当前半波信号为电弧信号。该方法中，根据高频信号的特征识别电弧信号；采用的均值会随用电环境发生变化；联合多个判决结果识别电弧信号，极大地避免环境动态改变和负载类型多样性对电弧检测的干扰，能充分有效地识别出电弧信号。
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公开(公告)号：CN112348159A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910723509.1
申请日：2019-08-07
Applicant: 青岛鼎信通讯股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种故障电弧神经网络优化训练方法，通过提取电弧故障和正常电路电流信号时频域的多个特征量，采用多种神经网络优化训练策略进行训练，然后寻找出测试集表现最好的模型，最终的训练模型在故障电弧识别上具有更高的识别准确率。首先用1GHz的AD对线路中的电流信号进行采集，每个半波都会提取多个时频域特征值，然后将提取的各特征向量进行归一化，拼接成特征矩阵，由卷积神经网络进行处理，在神经网络训练方式中，采取7种不同的训练手段，以寻求泛化能力最好的模型，最终根据神经网络的输出结果判别是否为电弧。
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公开(公告)号：CN117572167A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311518496.7
申请日：2023-11-15
Applicant: 青岛鼎信通讯科技有限公司 , 青岛鼎信通讯股份有限公司 , 青岛鼎信通讯电力工程有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本申请公开一种基于连续半波信号的电弧检测方法、装置及介质，涉及故障电弧检测领域，用于检测线路中的电弧，针对传统方案检测准确性差的问题，提供一种方法，首先通过对电流信号进行高频采样和FFT变换，将信号从时域单一信号转换为频域多通道信号，通过多通道的信号检测，提高电流信号的抗干扰性。进一步的，本方案是通过对连续的半波电流信号进行检测，可以识别并排除发生在部分半波电流信号中的干扰，从而实现更为准确地电弧检测。此外，本申请还对电弧判别方面做出改进，通过神经网络训练得到的预测模型，综合提高整体电弧检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116304975A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310154227.0
申请日：2023-02-22
Applicant: 青岛鼎信通讯股份有限公司 , 青岛鼎信通讯科技有限公司
IPC: G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于多特征融合的电弧模型判别方法、装置及介质，涉及故障电弧检测领域，为了解决电弧判别容易发生误判的问题，参数区基于电弧电流信号，提取不同频率下的有量纲特征与无量纲特征；将不同频率下的有量纲特征与无量纲特征分别进行特征融合后输入至卷积神经网络进行训练；将融合后的有量纲特征与无量纲特征进行特征融合并输入至卷积神经网络训练，得到融合结果判断电弧是否存在。将不同频率的高频特征(无量纲特征、有量纲特征)相结合，在卷积神经网络层训练过程中进行特征融合，从不同角度分析并获取不同特征特性，合理提高特征的多样性和全面性，极大地减轻了环境中的低频干扰对于判别的影响，误判率能够得到明显改善。
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公开(公告)号：CN116031829A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310152490.6
申请日：2023-02-22
Applicant: 青岛鼎信通讯股份有限公司 , 青岛鼎信通讯科技有限公司
IPC: H02H1/00 , H02H1/04 , H02H3/05 , G01R19/165
Abstract: 本申请公开动态阈值判别串扰电弧的装置、方法、系统、设备及介质，涉及电气技术领域。该装置包括：采样电路、特征处理单元、串扰判别单元。采样电路分别与零线和火线连接，用于实时采集高频电流信号，此时对电路中的电流信号进行高频采样，替换通过低频电流波形区分电弧和正常，此时不易受环境影响；特征处理单元与采样电路连接，用于接收高频电流信号并根据高频电流信号得到对应的特征量；串扰判别单元与特征处理单元连接，用于接收特征量并根据特征量确定串扰信号并判别串扰电弧。同时，通过特征处理单元得到的特征量，避免了在家庭配电网中，避免了由于串扰信号导致的误判。实现了对电路中的电流信号进行高频采样并避免将串扰误判为故障电弧。
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公开(公告)号：CN115902550A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211475019.2
申请日：2022-11-23
Applicant: 青岛鼎信通讯股份有限公司 , 青岛鼎信通讯科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种识别电弧信号的方法、装置、电弧检测设备及介质，涉及故障电弧检测领域。该方法中，通过模拟数字转换器按照大于或等于1M的采集速率采集交流电路中的目标信号，即采集的是高频信号，根据交流电路中的高频信号的特征区分电弧信号以及非电弧信号，根据高频信号的特征识别电弧信号可以减少环境中低频干扰对判别的影响，在很大程度上降低误判率；其次，在识别电弧信号时采用的频率特征判决策略至少包括频率特征值判决策略和频率特征相似性判决策略，相比于单独采用一种判决策略的方式，本申请的方法可以提高对电弧信号识别的准确率。此外，本申请还提供一种识别电弧信号的装置、电弧检测设备以及计算机可读存储介质，效果同上。
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公开(公告)号：CN112666436B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011638482.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 青岛鼎信通讯股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于矢量分析计算的电弧串扰信号识别方法。该方法提出一种新的取样电路方式，对零火线上电流信号取样，并通过双路ADC，将信号转换为两路采样率200MHz的数字信号，送入硬件数字信号处理单元。选取5个通频段，分别对两路信号进行带通滤波，滤除通频带外的干扰信号。对滤波后信号进行分时处理，进行矢量分析，提取两路电阻端电压的幅值比及波动特性，以及旁路电阻与电感端电压信号的相位差，作为串扰特征量，系统根据过零信号对硬件处理模块提取的特征量进行分段，送入神经网络进行分类判决，即可对本路电弧信号与旁路串扰信号进行有效区分。
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公开(公告)号：CN112505512A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011552452.2
申请日：2020-12-24
Applicant: 青岛鼎信通讯股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种故障电弧的识别方法，包括：以高频对目标电弧进行采样，得到高频采样信号；对高频采样信号进行预处理，得到处理采样信号；对处理采样信号进行特征提取，得到目标电弧特征；将目标电弧特征输入至神经网络模型，得到目标输出结果，并根据目标输出结果判断目标电弧是否为故障电弧；显然，因为通过高频来对目标电弧进行采样时，可以获取得到目标电弧中数量更多的电弧特征，并且，由于神经网络模型具有良好的数据分类能力，所以，当利用神经网络模型来对目标电弧进行判断时，就可以进一步提高故障电弧检测结果的准确性与可靠性。相应的，本申请所提供的一种故障电弧的识别装置、设备及介质，同样具有上述有益效果。
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