-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117420393A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311142475.X
申请日：2023-09-05
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明涉及一种开关柜局部放电缺陷识别方法、系统、设备及存储介质，方法包括：步骤S1、将局部放电测量装置并联至高压开关柜内带电指示器的核相孔上，搭建局部放电测量电路，采集开关柜局部放电脉冲电流信号；步骤S2、基于设定缺陷类型特征统计参数，对开关柜局部放电脉冲电流信号进行缺陷识别。与现有技术相比，本发明的基于带电指示器核相孔检测脉冲电流的开关柜局部放电缺陷识别方法，能极大提升在运开关柜运行状态的诊断效率，且无需使用昂贵的传感器，仅通过从开关柜配置的带电指示器核相孔处取得信号，大大节约了装置成本。
-
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
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
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。
-
公开(公告)号：CN117171510A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310699342.6
申请日：2023-06-14
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/2131
Abstract: 本发明涉及一种局部放电检测中白噪声的去噪方法及系统，包括以下步骤：S1、获取局部放电原始信号，对原始信号进行小波分解，得到近似系数和细节系数；S2、对细节系数进行基于稀疏表示的降噪处理，得到去噪后的细节系数；S3、将近似系数和去噪后的细节系数代入PCA降噪算法中，进行降维处理；S4、通过小波反变换将降维后的数据还原成局部放电信号，得到去噪后的局部放电信号。与现有技术相比，本发明基于小波分解法、基于稀疏表示的降噪处理法、主成分分析法，结合三种算法，对局部放电检测过程中夹杂的白噪声进行去噪，以便于后续的局部放电模式识别和严重程度评估。
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.039 seconds)
