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公开(公告)号：CN109946573A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910175715.3
申请日：2019-03-08
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类和无线传感阵列的局部放电测向方法，所述无线传感阵列包括若干无线定向传感器，所述方法包括以下步骤：通过无线传感阵列获取一段时间内的若干组局部放电信号的幅值数据，其中每组数据分别对应相应的时间点，每组数据中的每个数据分别对应相应的无线定向传感器；基于所述若干组局部放电信号的幅值数据确定每组数据对应的定向结果；对所述定向结果进行聚类处理以确定所述一段时间内测定的局部放电源的方向。该方法能在局部放电测向上实现局部放电源的准确定位，同时具有较低的设备成本、较小的设备体积、较好的设备便携性、较好的环境适应性以及较高的测向精度和准确度。此外，本发明还公开了相应的测向系统。
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公开(公告)号：CN109752633B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201910079347.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 上海交通大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种对变电站局部放电信号进行定位的方法，其包括步骤：(1)基于采样的局部放电信号建立局部放电信号能量谱；(2)建立局部放电信号能量谱的局部放电似然函数；(3)求取局部放电似然函数的最大值，基于该最大值获得局部放电信号到达方向的方向角。此外，本发明还公开一种对变电站局部放电信号进行定位的系统，其包括：传感器，其采集变电站的局部放电信号；处理模块，其基于采集到的局部放电信号建立局部放电信号能量谱，建立局部放电信号能量谱的局部放电似然函数，然后求取局部放电似然函数的最大值，并基于该最大值获得局部放电信号到达方向的方向角。该方法局部放电源方向角估计的准确性有极高的提升。
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公开(公告)号：CN109946572A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910175680.3
申请日：2019-03-08
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 上海交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于圆形特高频传感器阵列的局部放电信号测向方法，其包括步骤：将若干个特高频传感器均布地设置在一个圆的圆周上，以形成圆形特高频传感器阵列；采用该若干个特高频传感器同时接收特高频局部放电信号；寻找接收到的特高频局部放电信号中的极值；通过采集到该极值的特高频传感器的角度判断特高频局部放电信号的方向。此外，本发明还公开了一种基于圆形特高频传感器阵列的局部放电信号测向系统，其包括：包括均布地设置在一个圆的圆周上的若干个特高频传感器的圆形特高频传感器阵列以及与特高频传感器数据连接的信号采集和处理装置。该局部放电信号测向方法通过简单易于实施的方式，准确而快速地获得局部放电信号发生的方位。
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公开(公告)号：CN109829416B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910079346.8
申请日：2019-01-28
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 上海交通大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F17/16 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种从随机噪声中检测出特高频局部放电信号的方法，其包括步骤：(1)采集特高频信号y(t)＝a(θ)×s(t)+v(t)，其中，s(t)表示空间入射信号矢量；v(t)表示噪声矢量；对于平面阵列，θ表示特高频信号的入射方位角；(2)建立特高频信号y(t)的协方差矩阵R；(3)对协方差矩阵R进行特征分解；(4)将特征值划分至n个区间中，每个区间表示为rangei,i＝1,2,…,n；每个区间内的特征值数量表示为ki：(5)根据特征值的个数M对ki进行幅值变换，以得到特高频信号的特征数k’i；(6)根据判别准则C来判断采集的特高频信号中是否含有特高频局部放电信号。此外，本发明还公开了一种从随机噪声中检测出特高频局部放电信号的系统。
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公开(公告)号：CN109946573B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910175715.3
申请日：2019-03-08
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 上海交通大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类和无线传感阵列的局部放电测向方法，所述无线传感阵列包括若干无线定向传感器，所述方法包括以下步骤：通过无线传感阵列获取一段时间内的若干组局部放电信号的幅值数据，其中每组数据分别对应相应的时间点，每组数据中的每个数据分别对应相应的无线定向传感器；基于所述若干组局部放电信号的幅值数据确定每组数据对应的定向结果；对所述定向结果进行聚类处理以确定所述一段时间内测定的局部放电源的方向。该方法能在局部放电测向上实现局部放电源的准确定位，同时具有较低的设备成本、较小的设备体积、较好的设备便携性、较好的环境适应性以及较高的测向精度和准确度。此外，本发明还公开了相应的测向系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109946572B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910175680.3
申请日：2019-03-08
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 上海交通大学 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于圆形特高频传感器阵列的局部放电信号测向方法，其包括步骤：将若干个特高频传感器均布地设置在一个圆的圆周上，以形成圆形特高频传感器阵列；采用该若干个特高频传感器同时接收特高频局部放电信号；寻找接收到的特高频局部放电信号中的极值；通过采集到该极值的特高频传感器的角度判断特高频局部放电信号的方向。此外，本发明还公开了一种基于圆形特高频传感器阵列的局部放电信号测向系统，其包括：包括均布地设置在一个圆的圆周上的若干个特高频传感器的圆形特高频传感器阵列以及与特高频传感器数据连接的信号采集和处理装置。该局部放电信号测向方法通过简单易于实施的方式，准确而快速地获得局部放电信号发生的方位。
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公开(公告)号：CN109829416A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910079346.8
申请日：2019-01-28
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种从随机噪声中检测出特高频局部放电信号的方法，其包括步骤：(1)采集特高频信号y(t)＝a(θ)×s(t)+v(t)，其中，s(t)表示空间入射信号矢量；v(t)表示噪声矢量；对于平面阵列，θ表示特高频信号的入射方位角；(2)建立特高频信号y(t)的协方差矩阵R；(3)对协方差矩阵R进行特征分解；(4)将特征值划分至n个区间中，每个区间表示为rangei,i＝1,2,…,n；每个区间内的特征值数量表示为ki：(5)根据特征值的个数M对ki进行幅值变换，以得到特高频信号的特征数k’i；(6)根据判别准则C来判断采集的特高频信号中是否含有特高频局部放电信号。此外，本发明还公开了一种从随机噪声中检测出特高频局部放电信号的系统。
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公开(公告)号：CN109752633A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910079347.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种对变电站局部放电信号进行定位的方法，其包括步骤：(1)基于采样的局部放电信号建立局部放电信号能量谱；(2)建立局部放电信号能量谱的局部放电似然函数；(3)求取局部放电似然函数的最大值，基于该最大值获得局部放电信号到达方向的方向角。此外，本发明还公开一种对变电站局部放电信号进行定位的系统，其包括：传感器，其采集变电站的局部放电信号；处理模块，其基于采集到的局部放电信号建立局部放电信号能量谱，建立局部放电信号能量谱的局部放电似然函数，然后求取局部放电似然函数的最大值，并基于该最大值获得局部放电信号到达方向的方向角。该方法局部放电源方向角估计的准确性有极高的提升。
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公开(公告)号：CN114137444B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111434964.3
申请日：2021-11-29
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于声信号的变压器运行状态监测方法及系统，属于变压器技术领域，通过采集运行中的变压器的声信号设计滤波器组，计算滤波器组中每个滤波器所覆盖的声信号的频谱范围内的特征系数，构成声信号特征系数矩阵，进而确定声信号特征系数矩阵的协方差矩阵和协方差矩阵的主元信息模值，最后根据主元信息模值判断变压器的运行状态。本发明通过对运行中的变压器声信号进行实时监控，高效、准确地监测变压器的运行状态，从而可及时检修或更换变压器，提高变压器的运行可靠性。
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公开(公告)号：CN117056814A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311313870.X
申请日：2023-10-11
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司
IPC: G06F18/241 , G01H17/00 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种变压器声纹振动故障诊断方法，其包括：获取变压器正常状态以及故障状态下的声纹振动信号，分类后形成声纹振动数据样本集，提取获取的所述声纹振动信号频谱图中的数字特征，通过空间—时间特征提取模型搭建待训练网络诊断模型，将获取的变压器声纹信号输入至所述待训练网络诊断模型进行训练，得到网络诊断模型，将获取的故障变压器声纹振动信号输入至所述网络诊断模型，判断故障类型。本申请通过提取获取的所述声纹振动信号频谱图中的数字特征，空间—时间特征提取模型能完成对空间特征信息和时间特征信息的提取，建立的网络诊断模型能够对变压器的故障类型给出更为准确、迅速的识别结果，提高识别准确率。
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