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公开(公告)号：CN111912519B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010714530.8
申请日：2020-07-21
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明公开了基于声纹频谱分离的变压器故障诊断方法及装置，包括获取变压器的铁芯、绕组、操纵机构产生的振动声纹信号数据；基于时域的声纹数据进行频域转换获取频谱数据；基于频谱数据采用同态滤波方法将频谱数据中的频谱包络数据和频谱细节数据分离；将分离之后的频谱数据输入预设的GRU神经网络获取变压器故障诊断结果。本发明在进行取对数处理和离散余弦变换之前，通过设计50Hz倍频三角滤波器组滤波实现对频谱数据的降维，在后续运算处理中提高运算速度并提高了GRU神经网络输入特征向量的有效性，从而提高了GRU神经网络的诊断结果准确性。
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公开(公告)号：CN112599134A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011400711.X
申请日：2020-12-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明提供一种基于声纹识别的变压器声音事件检测方法，包括对变压器语音信号待测样本进行分帧；对每个语音信号帧进行加窗；对每个加窗后的语音信号帧进行离散傅里叶变换；根据傅里叶变换结果计算能量谱密度；采用50Hz倍频三角滤波器组对能量谱密度进行滤波；对滤波后的能量谱密度取对数，最终得到变压器语音信号待测样本的声纹特征；采用事先训练好的CapsNet胶囊网络模型对声纹特征进行检测，得到变压器语音信号待测样本的类别。本发明可以解决变压器声音事件重叠问题，有着较高的识别准确率，提高了变压器声音事件在线检测的智能水平。
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公开(公告)号：CN111912519A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010714530.8
申请日：2020-07-21
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明公开了基于声纹频谱分离的变压器故障诊断方法及装置，包括获取变压器的铁芯、绕组、操纵机构产生的振动声纹信号数据；基于时域的声纹数据进行频域转换获取频谱数据；基于频谱数据采用同态滤波方法将频谱数据中的频谱包络数据和频谱细节数据分离；将分离之后的频谱数据输入预设的GRU神经网络获取变压器故障诊断结果。本发明在进行取对数处理和离散余弦变换之前，通过设计50Hz倍频三角滤波器组滤波实现对频谱数据的降维，在后续运算处理中提高运算速度并提高了GRU神经网络输入特征向量的有效性，从而提高了GRU神经网络的诊断结果准确性。
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公开(公告)号：CN111222285A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911402536.5
申请日：2019-12-31
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于声音信息和神经网络的变压器高有功值预测方法，包括以下步骤：(1)、采集变压器的高有功值持续时间内对应的音频数据；(2)、将时间均匀切分为多个时间片段，并依据时间片段划分为训练集、测试集和验证集；(3)、对音频数据进行特征提取，获得音频数据的Filterbank特征；(4)、构建由输入层、四组卷积-池化单元、全局平均池化层、全连接层、输出层构成的卷积神经网络；(5)、将训练数据频谱图和真实高有功值输入卷积神经网络，经过训练获得变压器高有功值预测模型；(6)、将测试集输入至预测模型进行验证。本发明能够避免复杂电力环境的影响，并具有预测结果准确性高的优点。
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公开(公告)号：CN116541671A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310424801.X
申请日：2023-04-20
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
发明人： 李宾宾 , 汪玉 , 孙伟 , 朱太云 , 高博 , 杨孝忠 , 金义 , 尹睿涵 , 马路遥 , 黄杰 , 马亚彬 , 陈艺 , 金雨楠 , 刘俊 , 付成成 , 翟璐璐 , 张勇 , 桑培帅 , 卞军胜 , 朱刘 , 杨鲍
摘要： 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的密集通道山火蔓延行为预测算法，针对当前蔓延行为预测准确率低导致山火蔓延，无法及时预测导致经济损失增加、消防救援难度增加、危险性高等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：采用多模型预测，输出相关的火场状态数据；本发明的目的是采用小型气象站火灾和卫星气象数据，气象监测中采集、通信、指挥等方面的发展趋势，基于双椭圆模型，结合深度学习模型，得出的预测结果准确率大大提升，结合当时风速风向等气象信息，预测山火走势和蔓延速度，为协调消防资源提供依据，及时防止山火外扩，大幅度提高消防抢救效率和安全性。
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公开(公告)号：CN116482780A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310437336.3
申请日：2023-04-23
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
发明人： 孙伟 , 汪玉 , 李宾宾 , 刘辉 , 高博 , 杨孝忠 , 金义 , 尹睿涵 , 马路遥 , 黄杰 , 马亚彬 , 邢璐 , 孙飞 , 翟璐璐 , 刘俊 , 付成成 , 吴立刚 , 赵鑫 , 汪春燕 , 李杨月 , 张勇 , 刘传宝
摘要： 本发明涉及雷电预警技术领域，尤其涉及一种基于气象预报的雷电预警方法及系统，针对当前技术无法及时根据天气调整密集通道运行，雷电天气导致通道跳闸带来经济损失，雷电预警技术数据不准确导致预警出现错误和误判，密集通道存在安全隐患等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：设置气象数据采集系统，采用激光雷达，以不同颜色表示不同反射信号；本发明的目的是结合密集通道周边气象数据、滑坡沉陷记录、季节与时间等信息，实现雷灾准确预警，最大程度降低电击带来的经济损失，采用采用VHF干涉测量技术，提高了雷电预警的准确率，提前做好防雷减灾工作，降低因雷击引起的跳闸损失，提高密集通道运行效率和安全性。
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公开(公告)号：CN213122130U
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202020954107.0
申请日：2020-05-30
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司
摘要： 本实用新型公开了一种基于声纹识别的变压器故障诊断仪，包括显示屏、本体和按钮，所述本体的表面设置有显示屏，所述显示屏底端的一侧设置有按钮，所述显示屏底端的另一侧等间距的固定连接有连接插口，所述本体表面的底端设置有指纹处，所述滑动槽设置在本体一端的内壁上，所述滑动槽顶端的两侧均设置有配合孔。本实用新型通过设置有拆卸结构，当需要对本体内部的元器件进行维修或对部分元器件进行更换时，先将螺纹柱旋转并从配合孔的内部脱离，当将两侧的螺纹柱取出后，再拉动挡板，而在挡板拉动的过程中可将盖板从滑动槽的内部进行拉动，此时可对本体内部进行维修，从而实现了该故障诊断仪便于维修。
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公开(公告)号：CN110412368A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910570185.2
申请日：2019-06-27
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 徐海青 , 季坤 , 赵峰 , 陈是同 , 徐唯耀 , 秦浩 , 王文清 , 王维佳 , 吴立刚 , 付成成 , 浦正国 , 梁翀 , 廖逍 , 张晨晨 , 马骁兵 , 张天奇 , 余江斌 , 胡心颖 , 韩涛
摘要： 本发明公开了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统，采集预先设置的至少一个第一拾音器中的数据流和预先设置的至少一个第二拾音器中的数据流。确定存在所建立的第一拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；输出匹配结果。与现有技术相比，本方提供的基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统，通过监测设备运行时的声音信号，对变压器运行状态进行在线监测.并且与变电站监控系统相配合，从多方面掌握设备实际运行情况，优化变电站系统的管理，对提高设备的检修效率、可靠性，延长设备使用寿命都有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN116543102A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310418198.4
申请日：2023-04-19
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司
发明人： 马俊杰 , 李周 , 李龙跃 , 章昊 , 刘辉 , 蔡翔 , 张靖 , 徐敏 , 周浩 , 刘朋熙 , 胡聪 , 孙飞 , 刘俊 , 付成成 , 翟璐璐 , 刘传宝 , 杨鲍 , 余滔 , 张茂凯
IPC分类号： G06T17/00 , G06F3/04815 , G06Q50/06 , G06Q10/20
摘要： 本发明涉及三维孪生技术领域，尤其涉及一种密集通道三维孪生模型构建方法及系统，针对当前技术投入成本高，设备运行效率低，无法及时察觉安全隐患，电网运行安全稳定性低等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：通过传感系统获取物理系统的实时数据；本发明的目的是结合密集通道激光雷达和倾斜摄影数据进行三维孪生建模，在线监测设备状态与实时数据、检修管控数据等展开自动归集展示与人机交互查询，对密集输电通道设备的健康状态以及故障预测和分析，实现远程检测、维护和指导，减少人员消耗，提高设备运行效率，降低投入成本，及时察觉安全隐患，提高运行的安全性。
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公开(公告)号：CN110534118B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201910690335.3
申请日：2019-07-29
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 徐海青 , 季坤 , 赵峰 , 陈是同 , 徐唯耀 , 秦浩 , 王文清 , 王维佳 , 吴立刚 , 付成成 , 浦正国 , 梁翀 , 廖逍 , 张晨晨 , 张天奇 , 余江斌 , 胡心颖 , 韩涛
摘要： 本发明公开了一种基于声纹识别和神经网络的变压器/电抗器故障诊断方法，首先采集变压器/电抗器运行时产生的语音信号，然后将语音信号分为若干个语音片段后直接转换为语谱图，接着采用CNN网络和LSTM网络串联构成的神经网络对语谱图进行处理，最终基于神经网络的处理结果进行变压器故障诊断。本发明利用CNN网络处理图像能力强以及LSTM网络易于对时序数据进行建模的特点，结合CNN网络和LSTM的网络优势，提出了一种基于声纹识别的变压器/电抗器故障诊断方法，对变压器/电抗器的故障诊断有着较高的准确率，能够识别变压器/电抗器是否发生内部故障，可有效降低检修人员劳动强度，提高变压器/电抗器检测的智能水平。
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