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公开(公告)号：CN118965945A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410872555.9
申请日：2024-07-01
Applicant: 三峡大学 , 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 基于MHA‑CNN‑SLSTM和误差补偿的互感器预测方法，包括：采用VMD将互感器误差数据分解为不同高低频分量；基于改进海鸥优化算法ISOA优化VMD的关键参数，实现误差数据最优分解；基于多头注意力机制MHA对误差影响特征交叉处理，挖掘各特征间关联性，通过强相关性特征与误差间关系建立弱相关特征与误差间深层联系；将CNN置于多头注意力机制MHA后端，降低多头注意力机制MHA输出特征维度；考虑训练集与测试集之间相关性，改进LSTM神经网络，动态调整网络权重和偏置，构建MHA‑CNN‑SLSTM组合预测模型；将预测值与实际值误差作为训练集输入构建的组合预测模型，生成补偿数据对预测值进行补偿。该方法能够准确的预测未来短期内互感器误差状态变化，具有预测精度高、泛化性强等特点。
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公开(公告)号：CN114034375B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202111250555.8
申请日：2021-10-26
Applicant: 三峡大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
Abstract: 一种特高压输电线路噪声测量系统及方法，该系统包括：声压传声单元，用于将收集到的可听噪声信号转换为电信号，传输给噪声频程计算单元；噪声频程计算单元，对声压传声单元传输而来的可听噪声原始电信号进行倍频程计算，得到可听噪声8 kHz分量；运算平台，运行有LOF‑EMD‑XGBoost模型，用于计算出可听噪声的A声级有效数据。本发明该方法提出使用LOF‑EMD‑XGBoost机器学习模型替代传统的经验公式，不会因为气象因素的增多而造成修正难度增大；使用LOF算法针对噪声频程计算单元中出现的无效数据进行剔除，从而保证模型的可靠性。
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公开(公告)号：CN114034375A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111250555.8
申请日：2021-10-26
Applicant: 三峡大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
Abstract: 一种特高压输电线路噪声测量系统及方法，该系统包括：声压传声单元，用于将收集到的可听噪声信号转换为电信号，传输给噪声频程计算单元；噪声频程计算单元，对声压传声单元传输而来的可听噪声原始电信号进行倍频程计算，得到可听噪声8 kHz分量；运算平台，运行有LOF‑EMD‑XGBoost模型，用于计算出可听噪声的A声级有效数据。本发明该方法提出使用LOF‑EMD‑XGBoost机器学习模型替代传统的经验公式，不会因为气象因素的增多而造成修正难度增大；使用LOF算法针对噪声频程计算单元中出现的无效数据进行剔除，从而保证模型的可靠性。
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公开(公告)号：CN117454049A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311180645.3
申请日：2023-09-13
Applicant: 三峡大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F17/10 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 基于改进LSTM的电子式电压互感器误差预测方法，包括以下步骤：采集电子式电压互感器的比差和角差数据，进行数据的预处理；将预处理后的数据输入到CI‑LSTM模型，训练模型参数；将训练的模型参数输出到快速收敛的纵横交叉模型，进行特征提取后，输出最优权重和阈值，得到FCSO‑CI‑LSTM模型；将得到的数据输入到FCSO‑CI‑LSTM模型，得到电子式电压互感器比差和角差的预测结果。本发明基于改进LSTM的电子式电压互感器误差预测方法，能够较好地预测电子式电压互感器未来的误差变化趋势，具有良好的适应性。
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公开(公告)号：CN119203879A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410932784.5
申请日：2024-07-12
Applicant: 三峡大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/367
Abstract: 一种电磁式电压互感器频率特性建模及性能提升方法，首先建立标准电压互感器的等效电路模型，采用复数磁导率的方法，在已有铁芯参数的基础上，获取励磁阻抗值；其次，通过等效电路模型，分析得出标准电压互感器空载误差函数，经过仿真计算，得出标准电压互感器在20Hz‑3000Hz下的空载误差响应曲线；仿真结果表明，标准电压互感器在高频下误差值较大，不满足准确级要求。根据误差传变模型的建立，表明了空载误差值与标准电压互感器匝数以及横截面积的相关性，通过仿真分析可知当减少一次侧绕组匝数或增大铁芯横截面积时，标准电压互感器的误差值将减小。因此采用本发明方法，将能有效的提高标准电压互感器的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113408383B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110638740.8
申请日：2021-06-08
Applicant: 三峡大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 华中科技大学
Abstract: 基于有界β(g，h)分布和MWKPCA的可听噪声无效数据判定方法，通过有界β(g，h)分布，逐日的对收集到的可听噪声数据进行无效数据判定，将处于有界β(g，h)分布判定标准范围外的无效数据进行剔除；对于处理后的可听噪声数据，使用MWKPCA主元子空间的T2统计量和残差子空间的SPE统计量，逐日的对可听噪声数据集中的无效数据进行判定；对未进行无效数据剔除的数据集、有界β(g，h)分布进行无效数据剔除的数据集、MWKPCA进行无效数据剔除的数据集，分别求取L95，L50，L5百分位数，确定百分位数在数据处理前后变化情况，从而确定无效数据的剔除，是否对后续的可听噪声数据分析造成影响。本发明判定方法更为全面，同时以移动窗的形式对数据进行切分减少气象因素的改变对判定结果的影响。
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公开(公告)号：CN112763943A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011429110.1
申请日：2020-12-09
Applicant: 三峡大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 华中科技大学
Abstract: 变压器绕组故障分类与定位的诊断系统及方法，该系统包括扫频仪、变压器绕组、检测终端、电感L1、分压电阻R1、分压电阻R2、电容C。扫频仪输出扫频信号，经过电感L1、分压电阻R1从接地点N输入到变压器绕组上，流经变压器绕组内部的高压绕组A并输出，通过电容C并被分压电阻R2分压后，被检测终端采集扫频数据；检测终端通过构建的深度学习卷积神经网络模型诊断出变压器绕组的故障类型与位置。本发明在实现故障类型诊断高精度的基础上，解决了故障定位问题，具有一定工程意义。在本发明中构建的仿真样本上效果良好，故障类型诊断精度高达100%，故障定位正确率高达83.33%。
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公开(公告)号：CN113408383A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110638740.8
申请日：2021-06-08
Applicant: 三峡大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 华中科技大学
Abstract: 基于有界β(g，h)分布和MWKPCA的可听噪声无效数据判定方法，通过有界β(g，h)分布，逐日的对收集到的可听噪声数据进行无效数据判定，将处于有界β(g，h)分布判定标准范围外的无效数据进行剔除；对于处理后的可听噪声数据，使用MWKPCA主元子空间的T2统计量和残差子空间的SPE统计量，逐日的对可听噪声数据集中的无效数据进行判定；对未进行无效数据剔除的数据集、有界β(g，h)分布进行无效数据剔除的数据集、MWKPCA进行无效数据剔除的数据集，分别求取L95，L50，L5百分位数，确定百分位数在数据处理前后变化情况，从而确定无效数据的剔除，是否对后续的可听噪声数据分析造成影响。本发明判定方法更为全面，同时以移动窗的形式对数据进行切分减少气象因素的改变对判定结果的影响。
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公开(公告)号：CN112763943B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202011429110.1
申请日：2020-12-09
Applicant: 三峡大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 华中科技大学
Abstract: 变压器绕组故障分类与定位的诊断系统及方法，该系统包括扫频仪、变压器绕组、检测终端、电感L1、分压电阻R1、分压电阻R2、电容C。扫频仪输出扫频信号，经过电感L1、分压电阻R1从接地点N输入到变压器绕组上，流经变压器绕组内部的高压绕组A并输出，通过电容C并被分压电阻R2分压后，被检测终端采集扫频数据；检测终端通过构建的深度学习卷积神经网络模型诊断出变压器绕组的故障类型与位置。本发明在实现故障类型诊断高精度的基础上，解决了故障定位问题，具有一定工程意义。在本发明中构建的仿真样本上效果良好，故障类型诊断精度高达100%，故障定位正确率高达83.33%。
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公开(公告)号：CN112731220A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011387361.8
申请日：2020-12-01
Applicant: 三峡大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 华中科技大学
Abstract: 基于频谱分析的电流互感器铁芯线圈故障诊断方法，对电流互感器铁芯线圈典型故障进行分类；建立典型故障下的电流互感器等值电路模型，获取电流互感器铁芯线圈健康及故障状态下的等值电路参数；构建频谱响应分析电路，获取电流互感器健康、不同故障类型以及不同故障程度下的频谱特征响应曲线，获取互感器故障时的频谱变化特征，建立反映电流互感器状态的频谱特征库；通过获取电流互感器铁芯线圈的当前频谱特征曲线，进而分析频谱特征，并与频谱特征库中数据进行比对分析，判断互感器铁芯线圈的故障类型以及故障程度。本发明方法实现了互感器铁芯线圈故障原因及故障程度的准确诊断，解决了目前常用方法无法判断具体故障类型及故障程度的不足。
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