公开(公告)号：CN116482491A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310128038.6

申请日：2023-02-17

Applicant: 国网吉林省电力有限公司建设分公司 ,  国电南瑞南京控制系统有限公司

Inventor： 赵振喜 ,  李鑫 ,  欧景茹 ,  关连会 ,  李洪丰 ,  杨金睿 ,  刘春生 ,  王朔 ,  王凤民 ,  李鹏 ,  徐傲 ,  黄树欣 ,  赵如国

IPC: G01R31/12 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/047 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯神经网络的变压器局部放电故障诊断方法，所述方法包括：获取局部放电信号数据，将数据进行标准化处理，得到预训练集；将预训练集输入BR‑DBN网络模型中，逐层压缩，提取特征量；将提取的特征向量输入BP层网络进行优调，得到训练后的BR‑DBN网络模型；获取实时局部放电信号，将局部放电信号输入BR‑DBN网络模型，输出故障诊断结果。

公开(公告)号：CN116245199A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310110422.3

申请日：2023-02-14

Applicant: 国网吉林省电力有限公司建设分公司 ,  国电南瑞南京控制系统有限公司

Inventor： 赵振喜 ,  李鑫 ,  欧景茹 ,  关连会 ,  李洪丰 ,  杨金睿 ,  刘春生 ,  陈艳 ,  郭玉福 ,  武桐 ,  田钧宇 ,  李慧凝 ,  王高明

IPC: G06N20/10 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于堆叠自编码器与支持向量机的变压器故障诊断方法，包括以下步骤：(1)采集变压器油中溶解气体浓度变量数据；(2)对数据集进行预处理并将全部数据集划分为多组训练集、验证集和测试集；(3)构建SAE诊断模型并进行数据预训练；(4)构建SAE‑SVM诊断模型；(5)更新参数并训练最佳模型；(6)将测试集中的数据输入到已通过训练改进的SAE‑SVM诊断模型中完成最终的测试；能够有效的提取数据特征，不需要人工提取和筛选分类特征，减少了设备的数据处理量；模型训练过程中自动更新寻找最优参数，提高了变压器故障诊断的精度。

公开(公告)号：CN116243087A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310126428.X

申请日：2023-02-17

Applicant: 国网吉林省电力有限公司建设分公司 ,  国电南瑞南京控制系统有限公司

Inventor： 赵振喜 ,  李鑫 ,  欧景茹 ,  关连会 ,  李洪丰 ,  杨金睿 ,  刘春生 ,  张东 ,  郭玉福 ,  郑存龙 ,  成思晋 ,  孙浩 ,  单长旺 ,  封涛

IPC: G01R31/00 ,  G01R31/12 ,  G01D21/02 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种SF6电气设备故障诊断方法及系统，所述方法包括：采集指定SF6电气设备的运行数据；将采集的SF6电气设备的运行数据输入构建的多尺度卷积神经网络模型，输出指定SF6电气设备的故障类型。本发明避免了SF6电气设备故障诊断中对人工经验的依赖，提高了SF6电气设备故障诊断的安全性和可靠性。