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公开(公告)号：CN110297841A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910552353.5
申请日：2019-06-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/242 , G06F16/26 , G06F16/27 , G06N20/00 , G06F11/07
摘要： 本发明公开了一种变压器故障诊断与快速索引方法及系统。现阶段随着大数据、机器学习技术的不断发展，能否将专家经验转化为一种固定的机器学习模式，实现变压器的故障诊断与相似案例的快速推送就显得愈发重要。本发明的方法包括案例库建设、诊断方法学习和推送相似案例；所述案例库建设的具体步骤包括：搜集变压器各类故障案例，搜集范围涉及变压器解体案例和期刊数据库中的变压器故障案例；所述的诊断方法学习的具体步骤包括：故障类型判断、故障部位判断和通过事后解体方式明确故障原因；所述的推送相似案例的具体步骤包括：特征辨识和案例匹配。本发明实现了变压器的故障诊断与相似案例的快速推送。
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公开(公告)号：CN115129842B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202210748904.7
申请日：2022-06-29
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F18/24 , G06F18/25 , B25J11/00 , B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种用于户外变电站的智能问答方法及置于户外的机器人，属于户外机器人技术领域。本发明针对变电设备故障处理问题，提供一种用于户外变电站的智能问答机器人，通过构建知识库模块、智能问答模块，并利用实体识别BERT+FLAT模型，抽取自然语言问句中的设备实体元素，并对自然语言问句进行槽填充，进而能有效提升了机器基于变电设备故障案例文本信息的问答准确率，降低了问答机器人的响应延迟，能够根据基层人员(提问人)不同描述形式的提问需求，快速准确地判断并能反馈给基层人员变电设备的故障部位、故障原因、建议措施等有效内容，从而改善了一个问句中包含多个实体或关系的复杂性问题，加快站内设备故障处理进度。
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公开(公告)号：CN118608876B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411070944.6
申请日：2024-08-06
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06V10/74 , G06V10/75
摘要： 本发明属于局部放电分类识别技术领域，公开了GIS局部放电模式识别模型及其训练方法，本发明方法包括获取训练图集；对进行相位特征提取以生成对应的灰度图和灰度值，构建相位匹配神经网络并将训练图集输入相位匹配神经网络，以输出每一灰度图的每一放电模式概率；对灰度图进行分类，对同类灰度图的灰度值和每一放电模式概率进行归一化处理后累加，以得到表征各类放电模式的统计特征值；基于各类放电模式的统计特征值和灰度图的灰度值，计算每一灰度图与每一放电模式的相似度，预设修正系数并基于此修正相似度；设置模型训练损失函数优化相位匹配神经网络参数。本发明提高了放电模式识别的可靠性，增强了系统的适应性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118425707B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410867406.3
申请日：2024-07-01
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明属于局部放电检测技术领域，具体涉及局部放电检测的自适应去噪方法、系统、设备及介质。针对现有换流变压器去噪方法或者未能完整保留局部放电信号，或者未能快速有效去除各种噪声干扰的不足，本发明采用如下技术方案：局部放电检测的自适应去噪方法，包括：采集原始高频电流信号，滤除周期性窄带干扰；计算滤波后信号的瞬时零轴穿越密度与阈值对比，去除各个脉冲波形之间的白噪声；获取每一个脉冲波形的起止时间，在原始信号中实现每一个脉冲波形的分离和提取；对提取出的每一个脉冲波形进行识别对比。本发明的去噪方法能够在完整保留局部放电信号的基础上，快速有效去除各种噪声干扰。
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公开(公告)号：CN118112490B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410501779.9
申请日：2024-04-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种油浸倒置式电流互感器绝缘劣化缺陷诊断方法及系统。本发明通过在线监测装置实时测量油浸倒置式电流互感器的末屏电流，计算高频特征量；当高频特征量变化率≥50%时，计算末屏电流的三相不平衡电流矢量和3I0及高频分量占比，且当三相不平衡电流矢量和3I0的变化率≥3%及高频分量占比≥35%时，诊断油浸倒置式电流互感器内部存在绝缘劣化缺陷，在故障发生前发出告警信息。本发明通过测量油浸倒置式电流互感器末屏电流，依据末屏电流高频特征量与设备内部局部放电及绝缘劣化的对应关系，实现油浸倒置式电流互感器绝缘劣化缺陷的有效诊断和及时预警。
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公开(公告)号：CN114881065B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202110162636.6
申请日：2021-02-05
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/2131 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种电力设备局部放电模式识别方法。本发明采用的技术方案为：采用Hilbert‑Huang变换对局部放电信号进行经验模态分解，得到信号的各个固有模态函数分量，并基于各个固有模态函数分量变换得到信号的Hilbert边际谱；采用稀疏自编码器对从Hilbert边际谱中提取的特征信息进行无监督机器学习，输出结果用于初始化深度神经网络，对深度神经网络执行预训练过程，获得训练好的DNN分类器，采用训练好的DNN分类器对采集到的局部放电信号进行模式识别。本发明的网络训练时间短、收敛速度快、识别正确率高，具有较好的应用意义。
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公开(公告)号：CN115099338B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210722110.3
申请日：2022-06-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/31 , G06F16/215 , G06F40/279 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06F40/109 , G06F40/151 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了面向电网主设备多源异构质量信息融合处理方法及系统，属于电网主设备技术领域。本发明的面向电网主设备多源异构质量信息融合处理方法，构建数据抽取模型用于抽取多源异构数据中的实体、关系、属性、属性值，形成易于计算机处理的三元组形式；构建数据清洗模型用于筛选、剔除、修复错误数据；构建数据转换模型用于将格式不一致的多源异构数据转换成统一的目标数据格式，实现用户的无差别访问；构建数据融合模型，用于剔除、互补多源异构数据之间冗余、不足的信息，提高数据间的共享性；进而本发明可以有效减少数据冗余、提高数据质量和数据分析处理效率，增强电网主设备多源异构质量信息之间的共享性和可利用性。
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公开(公告)号：CN114492974B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210055049.1
申请日：2022-01-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海交通大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种GIS气体状态预测方法及系统。本发明的预测方法包括：数据预处理；建立以GRU为基本单元的Seq2Seq时序预测模型；Seq2Seq时序预测模型采用注意力机制自动提取输入时间序列关键时间点并分配相应权重，并计算当前时刻对应编码器输出的特征向量；在训练阶段采用线性衰减Scheduled Sampling算法；在测试阶段则采用Teacher Forcing算法；训练过程中损失函数取L1 Loss，经过1000次迭代后所得Seq2Seq时序预测模型对未来一段时间内GIS气体状态进行预测。本发明使Seq2Seq时序预测模型在实际测试时具有较高的容错性能，提升了Seq2Seq时序预测模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN118425707A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410867406.3
申请日：2024-07-01
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明属于局部放电检测技术领域，具体涉及局部放电检测的自适应去噪方法、系统、设备及介质。针对现有换流变压器去噪方法或者未能完整保留局部放电信号，或者未能快速有效去除各种噪声干扰的不足，本发明采用如下技术方案：局部放电检测的自适应去噪方法，包括：采集原始高频电流信号，滤除周期性窄带干扰；计算滤波后信号的瞬时零轴穿越密度与阈值对比，去除各个脉冲波形之间的白噪声；获取每一个脉冲波形的起止时间，在原始信号中实现每一个脉冲波形的分离和提取；对提取出的每一个脉冲波形进行识别对比。本发明的去噪方法能够在完整保留局部放电信号的基础上，快速有效去除各种噪声干扰。
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公开(公告)号：CN118275832A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410386494.5
申请日：2024-04-01
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种局部放电脉冲偶发长时监测优化方法，涉及GIS设备技术领域，用于解决现有局部放电脉冲偶发长时监测不够准确的问题，该方法包括以下步骤：获取局部放电电磁波信号，构建仿真模型对局部放电电磁波的高频‑特高频辐射特性和泄漏特性进行分析，得到监测频率范围；获取监测系统硬件参数，滤除无放电特征的噪声脉冲；获取PRPD谱图，对所述谱图进行特征提取，得到故障识别和预警相关的特征集合。本发明还公开了一种放电脉冲偶发长时监测优化装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对辐射特性和泄漏特性进行监测频率优化，并结合结合PRPD谱图进行特征提取，提升监测准确率。
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