一种变电站设备局部放电定位系统及其方法

    公开(公告)号:CN106291281A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201610642472.6

    申请日:2016-08-08

    Abstract: 本发明公开了一种变电站设备局部放电定位系统,其包含:特高频传感器,设置在被测区域中,采集被测区域中局部放电产生的特高频信号;数据分析与处理单元,其与所述的特高频传感器连接,根据特高频传感器采集到的特高频信号并结合相应位置坐标建立RSSI指纹图,运用BP神经网络算法进行布局放电定位。其优点是:基于RSSI指纹图谱技术,利用特高频信号作为特征量,结合神经网络算法和粒子群算法实现变电站设备局部放电定位,从而实现基于RSSI指纹图谱的局部放电定位,该系统对于硬件的要求较小,易于实现,并且具有较高的精确度,降低了变电站局部放电定位的难度,有效提高了检测效率。

    用于GIS局部放电检测的特高频传感器

    公开(公告)号:CN105182192A

    公开(公告)日:2015-12-23

    申请号:CN201510506186.2

    申请日:2015-08-17

    Abstract: 本发明公开了一种用于GIS局部放电检测的特高频传感器,包括:能够屏蔽外部信号的屏蔽盒,其底面设有开口,该屏蔽盒上设有与外部设备对接的电缆连接器;绝缘的介质基板,其设置在屏蔽盒内并与屏蔽盒底面的开口相对应;两块用于检测GIS放电信号的贴片,其呈镜像对称式地设置在介质基板的同一表面上,贴片的内边沿为呈指数型渐变的曲线,贴片头部的宽度小于其尾部的宽度;用于传输信号的同轴线,其内线芯的一端和其内屏蔽层的一端都与电缆连接器电连接,其内线芯的另一端和其内屏蔽层的另一端分别与两块贴片的尾部电连接。它的检测频带宽度大、灵敏度高,能够检测到GIS中更小的局部放电所产生的信号。

    基于标准化偏移度的配网线路故障区段定位方法

    公开(公告)号:CN104764981A

    公开(公告)日:2015-07-08

    申请号:CN201510209669.6

    申请日:2015-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于标准化偏移度的配网线路故障区段定位方法,对于接地故障,通过分析故障相电流在故障发生前及故障发生至消弧线圈动作前的相电流特征,从中提取故障特征量,并采用全过程的波形标准化偏移度进行定位。本发明仅需测量线路的故障相电流,方案简单,适用性强,可很好解决目前普遍存在的小电流接地系统单相接地故障时故障电流微弱、可靠性差、灵敏度低的问题,同时不会对系统引入干扰。

    用于多电力设备集中布置的局部放电监测方法

    公开(公告)号:CN102901912B

    公开(公告)日:2015-07-01

    申请号:CN201210380929.2

    申请日:2012-10-10

    Abstract: 本发明公开了用于多电力设备集中布置的局部放电监测方法,其包括下列步骤:设置一高频屏蔽总线环,在高频屏蔽总线环上布置若干个并接点;在变电站内的各电力设备上分别对应安装若干个传感终端;将一双通道数据采集单元与高频屏蔽总线环连接,以使各传感终端监测到的局部放电信号沿着高频屏蔽总线环分别通过第一路径和第二路径传输到双通道数据采集单元;将各并接点对应的第一路径和第二路径的长度差设置为不同的值以产生不同的时间差;根据不同的时间差对局部放电信号进行定位。该监测方法能够对变电站全站所需要监测的多个集中布置的电力设备进行在线同步监测,能够及时发现并消除电力设备所存在的绝缘缺陷,从而提高变电站全站安全运行。

    基于支持向量机理论的XLPE电缆局部放电信号特征优化方法

    公开(公告)号:CN104679999A

    公开(公告)日:2015-06-03

    申请号:CN201510067712.X

    申请日:2015-02-09

    Abstract: 一种基于支持向量机理论的XLPE电缆局部放电信号特征优化方法,包括:步骤1,输入XLPE电缆局部放电信号的特征向量集合;步骤2,将XLPE电缆局部放电信号特征向量集合进行初始化操作;步骤3,根据特征获取新的训练样本矩阵X=X0(:,s);步骤4,训练分类器;步骤5,根据排序准则计算各特征代价分数c;步骤6寻找最小代价分数特征:f=argmin(c);步骤7,更新特征排序向量:r=[s(f),r];步骤8,消去得到最小代价分数的特征:s=s(1:f-1,f+1:length(s));步骤9,返回步骤3,重复循环,直到s为空集;步骤10,输出优化后的XLPE电缆局部放电信号的特征向量集合。本发明可构造出最优超平面,达到最大的泛化能力;且具有结构简单、全局最优及泛化能力好的特点,适合解决小样本、非线性及高维模式识别问题。

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