一种变压器多模态数据诊断方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN120067825A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202411399083.6

    申请日:2024-10-09

    Abstract: 本发明公开了一种变压器多模态数据诊断方法,涉及变压器故障诊断技术领域,包括以下步骤:采集变压器的多模态数据,对多模态数据进行预处理,将不同模态的数据融合成统一的数据格式;从多模态数据中提取关键特征;先设计复合核函数,结合高斯核和Sigmoid核,以捕捉数据的非线性关系,使用复合核函数训练SVM模型,确定高斯核的σ和Sigmoid核的coef0参数;将数据集划分为训练集和测试集,使用随机梯度下降优化算法调整高斯核和Sigmoid核的权重;在测试集上评估模型的分类准确率和性能,根据评估结果调整核函数的比例系数λ1和λ2;将训练好的多核SVM模型应用于新的变压器数据,进行故障诊断并生成数据诊断结果。

    配电网高阻接地故障检测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119165401A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411382402.2

    申请日:2024-09-30

    Abstract: 本发明公开了一种配电网高阻接地故障检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:确定目标故障零序电流信号;对目标故障零序电流信号进行预设傅里叶变换,得到目标故障零序电流信号的目标离散信号,并根据目标离散信号确定目标故障零序电流信号的目标频谱信息;根据目标频谱信息确定目标接地点的目标故障类型。该方法通过对目标故障零序电流信息进行预设傅里叶变化,根据变换的结果判断目标接地点是否发生高阻故障,能够在发生高阻故障时及时被工作人员发现,以防止高阻故障长时间存在而导致的触电和火灾等安全隐患。

    杆头及绝缘杆
    6.
    发明公开
    杆头及绝缘杆 审中-实审

    公开(公告)号:CN115602459A

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202211348138.1

    申请日:2022-10-31

    Abstract: 本发明属于电力检修设备技术领域,公开了一种杆头及绝缘杆。旨在解决现有电力检修时需要携带太多种类的绝缘杆以及操作工具更新换代过快带来的浪费和较大的经济成本的问题。杆头包括连接部和连接组件;连接组件包括多个连接件,每个连接件与连接部适配连接的端部为标准端部;连接部与标准端部之间形成有定位结构和锁定结构,以便多个连接件均能够与杆头定位和锁定连接。通过将与杆头适配连接的连接件的端部设置为标准端部,多个连接件均能够与杆头能够定位和锁定连接,在进行电力检修时,仅需要携带一个杆头和连接组件即可,连接组件能够将杆头与多类操作工具进行连接,携带更加便捷,应对操作工具的更新换代也只需要更换连接件,减少经济成本。

    一种主变压器运行多模态数据的异常鉴别方法

    公开(公告)号:CN119939456A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202411981714.5

    申请日:2024-12-31

    Abstract: 本发明属于数据异常鉴别技术领域,具体涉及一种主变压器运行多模态数据的异常鉴别方法,所述异常鉴别方法包括以下步骤:步骤1.数据采集:收集主变压器运行中的各种数据,包括电流、电压、温度、振动、噪声;步骤2.数据预处理:对采集的数据进行清洗和整理,包括去除噪声、填补缺失值、数据平滑操作;步骤3.特征提取:从预处理后的数据中提取关键特征,包括统计特征、频域特征,将原始数据转换为用于分析的形式;步骤4.建模与训练:利用机器学习或深度学习模型对特征进行训练,模型包括决策树、支持向量机。该发明通过多层次、多维度的异常检测和处理机制,不仅提升了变压器运行的安全性和可靠性,也优化了运维管理的效率和成本。

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