基于多径向基神经网络的局部放电定位误差补偿方法

    公开(公告)号:CN107703418A

    公开(公告)日:2018-02-16

    申请号:CN201710766017.1

    申请日:2017-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于多径向基神经网络的局部放电定位误差补偿方法,其包括步骤:(1)划分空间区域;(2)采集样本局部放电信号,计算样本时延值;(3)计算理论时延值;(4)训练第一径向基神经网络;(5)补偿样本时延值的误差,输出相应的修正样本时延值;(6)计算相应的修正样本放电源位置;(7)训练第二径向基神经网络;(8)采集放电源位置待定的局部放电信号,计算相应的初步时延值和初步放电源位置;(9)补偿初步时延值的误差,输出相应的修正时延值;(10)计算相应的初次修正放电源位置;(11)补偿初次修正放电源位置的误差,输出相应的最终修正放电源位置。本发明能补偿时延的计算误差和定位误差,提高定位精准度。

    一种基于混沌退火小波硬阈值法XLPE电缆局部放电消噪方法

    公开(公告)号:CN104699949B

    公开(公告)日:2017-08-25

    申请号:CN201510022905.3

    申请日:2015-01-16

    Abstract: 一种基于混沌退火小波硬阈值法XLPE电缆局部放电消噪方法:S1,输入XLPE电缆的局部放电信号;S2,选择db5小波基函数,分解层次J设置为5层,小波分解得到低频系数C(j,n)和高频系数W(j,n);S3,采用广义交叉验证准则作为选取阈值的评估条件;S4,运用混沌优化方法进行全局粗搜索,采用Logistic映射作为混沌优化序列;S5,运用模拟退火原理进行细搜索,采用渐进收缩扰动方式,将有效的促进算法收敛;S6,根据混沌退火算法选取最优硬阈值,对小波系数进行硬阈值处理,得处理后的小波系数为W(j,n)’,进行小波重构;S7,对消噪效果进行评估,采用消噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)作为标准;S8,输出消噪后的XLPE电缆局部放电信号。本发明能实现智能化消噪。

    一种含磷、氮有机硅化合物及其制备方法

    公开(公告)号:CN102070667B

    公开(公告)日:2013-05-01

    申请号:CN201010618307.X

    申请日:2010-12-30

    Abstract: 本发明公开一种下式所示的一种含磷、氮有机硅化合物及其制备方法,该化合物具有磷、氮、硅三种元素,以有机磷酰氯化合物和胺基硅氧烷为原料,发生亲核取代反应,制备得到一种有机硅化合物。该有机硅化合物同时具有磷、氮、硅三种元素,还具有可水解的烷氧基官能团,它可以用作无卤阻燃剂使用,将含磷、氮有机硅化合物和聚碳酸酯(PC)/丙烯腈-丁二烯-苯乙烯三元共聚物(ABS)放入密炼机中混炼制备出阻燃PC/ABS阻燃复合材料,其氧指数为28,达到UL-94V-0级。该种有机硅化合物也可用于耐高温涂料以及耐高温有机无机杂化膜材料的制备。

    基于有线环的局部放电全站监测与定位系统及其定位方法

    公开(公告)号:CN102879718A

    公开(公告)日:2013-01-16

    申请号:CN201210379321.8

    申请日:2012-10-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于有线环的变电站局部放电全站监测与定位系统,包括一高频屏蔽信号总线,该高频屏蔽信号总线的两端分别接至一双通道数据采集及控制单元,N个传感终端通过三通连接件并接在该高频屏蔽信号总线上。本发明在检测局部放电方面具有灵敏度高,抗干扰能力强的特点,实现变电站多电力设备局部放电同步监测,大大降低了变电站设备局部放电在线监测的成本,有助于更多的变电站安装和使用局部放电在线监测设备,提前发现缺陷,减少停电事故的发生,从而提高变电站的智能化水平。

    一种设备灾害事故预测方法

    公开(公告)号:CN114519464B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202210152063.3

    申请日:2022-02-18

    Abstract: 本发明公开了一种设备灾害事故预测方法,其包括步骤:(1)采集自然灾害下输电线路事故发生的历史案例;(2)构建电网自然灾害知识图谱的本体模型;(3)基于历史案例和本体模型构建历史电网自然灾害知识图谱;(4)采用自注意网络双向编译表示模型得到历史电网自然灾害知识图谱中每个实体的低维嵌入化向量表示,其中每一个历史案例中的所有实体的低维嵌入化向量表示组成该历史案例的特征矩阵;(5)构建图卷积神经网络,以每个历史案例的特征矩阵作为图卷积神经网络的输入对其进行训练以得到事故概率预测模型的模型参数;(6)进行预测时,将待预测案例的特征矩阵输入经过训练的图卷积神经网络,可得不同事故类型发生概率。

    一种基于历史案例增强的变压器故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN118211121A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410469213.2

    申请日:2024-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于历史案例增强的变压器故障诊断方法,其包括步骤:获取若干种比值法的模糊诊断规则,以及实际采集的变压器油色谱数据;基于所述模糊诊断规则和实际采集的变压器油色谱数据,计算出各种比值法的故障诊断结果;对各种比值法的诊断结果进行扩充,得到变压器的故障概率矩阵;根据实际采集的变压器油色谱数据,获得基于实际油色谱数据的各比值法权重矩阵;基于变压器故障历史案例文本,获得基于历史案例文本的各种比值法权重矩阵;基于变压器的故障概率矩阵、实际油色谱数据的各比值法权重矩阵以及基于历史案例文本的各种比值法权重矩阵,确定最终的变压器故障概率。

    一种可实现发动机多燃烧模式瞬态切换的控制方法

    公开(公告)号:CN114396342A

    公开(公告)日:2022-04-26

    申请号:CN202210049278.2

    申请日:2022-01-17

    Abstract: 本发明公开了一种可实现发动机多燃烧模式瞬态切换的控制方法,所述燃烧模式包括双燃料模式和单燃料模式,所述双燃料模式包括双燃料低温燃烧模式、双燃料高温燃烧模式,所述单燃料模式包括单燃料低温燃烧模式、单燃料高温燃烧模式,所述燃烧模式根据燃油类型、供油方式、喷射方式和燃烧方式进行切换。本发明能够进行多种燃烧模式之间的切换,减小燃烧模式切换时的动力变化和扭矩波动,实现了全工况范围和燃烧过程的闭路循环控制。

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