公开(公告)号：CN115166445A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210897303.2

申请日：2022-07-28

Applicant: 国网上海市电力公司

Inventor： 周录波 ,  王栋 ,  刘君华 ,  徐鹏 ,  邓先钦 ,  刘隰蒲 ,  徐治仁 ,  张瑞霖 ,  钱勇

IPC: G01R31/12

Abstract: 本发明涉及一种环氧树脂电流互感器绝缘缺陷识别方法、设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：步骤S1、采用特高频检测法获取环氧树脂电流互感器缺陷的局部放电数据，并绘制PRPD图谱；步骤S2、提取局部放电统计特征；步骤S3、采用朴素贝叶斯算法进行缺陷类型识别。与现有技术相比，本发明的方法可对环氧树脂电流互感器不同缺陷进行准确识别。

公开(公告)号：CN117611892A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311576126.9

申请日：2023-11-23

Applicant: 国网上海市电力公司

Inventor： 周录波 ,  王栋 ,  谢励耘 ,  张瑞霖 ,  徐治仁 ,  钱勇

IPC: G06V10/764 ,  G06F18/10 ,  G06V10/82 ,  G01R31/12

Abstract: 本发明涉及一种高压开关柜局部放电故障诊断方法、装置及存储介质，其中方法包括：步骤S1：获取初始局放信号，并对局放信号采用信号分解法进行去噪；步骤S2：基于SWT时频分析将时频谱保存为二维灰度图像；步骤S3：将得到的二维灰度图像输入至训练好的故障诊断模型，得到故障诊断结果，其中，故障诊断模型采用密集神经网络。与现有技术相比，本发明通过分解去噪后再进行SWT分析得到二维灰度图像，再将得到的二维灰度图像作为机器学习模型的输入，可以在保留更多的信息的同时，减小无用信息，从而提高机器学习模型的学习速度和降低样本量需求，从而提高故障识别的准确率。

公开(公告)号：CN115169418A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210928276.0

申请日：2022-08-03

Applicant: 国网上海市电力公司

Inventor： 周录波 ,  王栋 ,  徐鹏 ,  刘隰蒲 ,  周济平 ,  邓先钦 ,  张瑞霖 ,  徐治仁 ,  钱勇

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01R31/12

Abstract: 本发明涉及一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法和系统，方法包括以下步骤：采集局部放电特高频信号，对该局部放电特高频信号进行离散采样后，采用改进小波阈值法进行局部放电信号的去噪，改进小波阈值法对小波阈值法的阈值函数进行改进，该改进后的阈值函数有高阶导数、为分段函数，且在阈值处连续；对去噪后的局部放电信号，根据局部放电相位分布谱图提取局部放电特征；通过预先构建并训练好的机器学习模型，根据提取的局部放电特征进行局部放电识别。与现有技术相比，本发明改进小波阈值法不会引起因阈值函数不连续而导致的信号重构振荡现象，有效提高了故障识别的准确率。