公开(公告)号：CN110363142A

公开(公告)日：2019-10-22

申请号：CN201910637451.9

申请日：2019-07-15

Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司

Inventor： 刘林峰 ,  祝贺 ,  金仙力 ,  钱凌 ,  杨林

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及一种基于余弦距离判别的电网监控信号分析方法，属于电网调度自动化安全领域。该分析方法基于电网调度自动化系统所监控到的信号，针对该信号进行映射分析，通过如下映射方法分析根据监控信号得到所映射的故障类型；基于电网调度自动化系统统计监控到的信号特征；将步骤一中统计得到的信号特征进行归类；根据步骤二中归类后的信号特征进行映射计算，得到不同的故障类型。该余弦距离判别法使用两个向量的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小，更多地是从方向上区分差异，而对个体数值特征不敏感。基于余弦距离判别的电网监控信号分析方法能有效减弱异常监控信号对判别结果造成的影响，同时修正了可能的度量标准不统一的问题。

公开(公告)号：CN110163531A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910474002.7

申请日：2019-06-02

Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司

Inventor： 刘林峰 ,  钱凌 ,  杨林

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明通过对电网变压器中H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2等气体含量进行归类和统计，通过对变压器在不同时刻的气体含量进行统计，生成相应的数据矩阵，首先对数据矩阵中数据进行筛选，利用K-聚类方法将不同变压器的气体数据进行聚类并生成簇群，最后将不同簇群映射到不同的变压器状态，包括中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电、正常等状态。本发明提供的基于K-聚类的电网变压器异常状态预警方法，采集并分析变压器油中不同气体的含量，可准确判断变压器的健康状况，并针对变压器所产生不同的故障提供了相应的解决方案。

公开(公告)号：CN110346666A

公开(公告)日：2019-10-18

申请号：CN201910637458.0

申请日：2019-07-15

Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司

Inventor： 刘林峰 ,  于子兴 ,  金仙力 ,  钱凌 ,  杨林

IPC: G01R31/00 ,  G06K9/62 ,  H02J3/00 ,  G01R31/02

Abstract: 本发明涉及基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，属于供电设备监控预警领域。采集变压器在运行过程的H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2气体含量，用于反映变压器中中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电或正常状态的信号；通过得到的H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2气体含量，建立参考向量，通过对检测出的气体含量向量中不同元素赋以不同的权重，然后通过加权马氏距离判别该气体含量属于的状态类别，分别判别为中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电、正常状态。本发明通过采集并分析变压器油中不同气体的含量，可准确判断变压器的工作状况，对于变压器故障状态可以进行及时的预警或告警。