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公开(公告)号：CN106646017B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610865176.2
申请日：2016-09-29
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国网山东省电力公司 , 山东理工大学 , 国家电网公司
发明人： 陈玉峰 , 任志刚 , 周大洲 , 王兴照 , 郭志红 , 王有元 , 杜修明 , 辜超 , 孟瑜 , 邢海文 , 杨祎 , 周立玮 , 刘航 , 刘玉 , 陈天 , 周加斌 , 林颖 , 彭飞 , 朱庆东 , 王建 , 王硕 , 王学磊 , 冯彩
摘要： 本发明公开了一种变压器重要度的划分方法，包括：将变压器重要度作为目标层，将变压器的本体特性、负载情况以及外部环境信息作为准则层，对表征准则层的数据指标进一步划分作为指标层，建立变压器重要度层次模型；采集同一时刻不同变压器的指标层的实时数据信息；对采集到的实时数据信息进行归一化处理；分别对各指标层数据赋予权重值；根据各指标层数据的归一化结果以及权重值计算各变压器的重要度。本发明有益效果：该方法能综合多源信息，全面评估变压器当前的运行情况，并能避免不同类型变压器之间的差异性，适用于评估不同环境、不同类型的变压器重要度，能为变压器的检修更换提供有效的客观依据。
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公开(公告)号：CN106646017A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610865176.2
申请日：2016-09-29
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国网山东省电力公司 , 山东理工大学 , 国家电网公司
发明人： 陈玉峰 , 任志刚 , 周大洲 , 王兴照 , 郭志红 , 王有元 , 杜修明 , 辜超 , 孟瑜 , 邢海文 , 杨祎 , 周立玮 , 刘航 , 刘玉 , 陈天 , 周加斌 , 林颖 , 彭飞 , 朱庆东 , 王建 , 王硕 , 王学磊 , 冯彩
摘要： 本发明公开了一种变压器重要度的划分方法，包括：将变压器重要度作为目标层，将变压器的本体特性、负载情况以及外部环境信息作为准则层，对表征准则层的数据指标进一步划分作为指标层，建立变压器重要度层次模型；采集同一时刻不同变压器的指标层的实时数据信息；对采集到的实时数据信息进行归一化处理；分别对各指标层数据赋予权重值；根据各指标层数据的归一化结果以及权重值计算各变压器的重要度。本发明有益效果：该方法能综合多源信息，全面评估变压器当前的运行情况，并能避免不同类型变压器之间的差异性，适用于评估不同环境、不同类型的变压器重要度，能为变压器的检修更换提供有效的客观依据。
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公开(公告)号：CN106443259A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610865113.7
申请日：2016-09-29
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国网山东省电力公司 , 国家电网公司 , 山东理工大学
发明人： 杨祎 , 苏建军 , 刘凯 , 杨立超 , 陈玉峰 , 王有元 , 郭志红 , 黄锐 , 辜超 , 杜修明 , 孟瑜 , 吕学宾 , 陈天 , 王施又 , 刘航 , 刘玉 , 周立玮 , 周加斌 , 朱文兵 , 耿玉杰 , 彭飞 , 王善龙 , 汪挺 , 陈希
IPC分类号： G01R31/00
CPC分类号： G01R31/00
摘要： 本发明公开了一种基于欧式聚类和SPO-SVM的变压器故障诊断新方法，包括：选取样本数据，将样本数据分为训练样本和测试样本，并对其进行归一化处理；划分变压器的状态；构造欧式距离分类器；构造SVM多分类器；构造高斯径向基核函数作为核函数；采用粒子群优化理论对高斯径向基核函数的参数进行优化；将训练样本输入支持向量机进行模型学习，建立基于最小二乘支持向量机的学习模型；将测试样本输入两分类的SVM进行计算；得到变压器的故障类别。本发明有益效果：采用粒子群对支持向量机的核函数参数进行优化，通过优化后的支持向量机对样本数据进行训练和测试，实现对变压器的故障的快速准确诊断。
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公开(公告)号：CN106338673A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610865177.7
申请日：2016-09-29
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国网山东省电力公司 , 国家电网公司
发明人： 苏建军 , 张方正 , 白万建 , 赵岩 , 雍军 , 陈玉峰 , 郭志红 , 王有元 , 杨祎 , 杜修明 , 孟瑜 , 吕俊涛 , 蔡亚楠 , 刘航 , 周立玮 , 刘玉 , 朱文兵 , 朱孟兆 , 朱庆东
摘要： 本发明公开了一种变压器绕组故障特征参量提取方法，包括：对变压器绕组故障类型进行划分；选取特征参量；分别对变压器绕组故障类型数据和特征参量数据进行离散化；并将上述离散化数据组合成一个数据组；将每一组数据离散化后获得的数据组进行组合，获得数据事务组，根据得到的数据事务组获得故障特征量与故障类型的相关度。本发明有益效果：利用计算出的变压器状态特征量与绕组故障类型之间的关联度，如果关联度低，可以在故障诊断中放弃此项特征量数据，能有效提高故障诊断算法的效率，并且可以应用在对故障类型划分较细的绕组故障诊断。
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公开(公告)号：CN109342862A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811531680.4
申请日：2018-12-14
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
发明人： 杨祎 , 辜超 , 李程启 , 林颖 , 陈玉峰 , 王有元 , 朱文兵 , 周加斌 , 朱孟兆 , 杜修明 , 吕学宾 , 陈天 , 刘航 , 周大洲 , 黄锐 , 吕俊涛 , 白德盟 , 秦佳峰 , 朱庆东 , 王建 , 王硕 , 王学磊 , 彭飞 , 郑文杰
IPC分类号： G01R31/00
摘要： 本发明公开了基于非监督聚类与和SVM分类的变压器故障诊断方法，包括以下步骤：获取变压器油中溶解气体含量的样本数据，进行标准化处理；根据变压器状态数量设置聚类中心个数，采用非监督聚类方法对标准化处理后的样本数据进行聚类类别划分；采用支持向量机分类器，以标准化处理后的样本数据为输入，以聚类类别结果为期望输出对SVM模型进行训练；将待诊断变压器油中溶解气体含量数据进行标准化处理理，输入SVM模型实现变压器故障类别的诊断。该方法基于数据驱动，诊断过程依赖于人工智能技术对油中溶解气体含量数据隐含信息和分布规律的挖掘，无需任何人工干预和经验知识，保证了诊断结果的客观性与合理性。
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公开(公告)号：CN110455775B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN201910860645.5
申请日：2019-09-11
申请人： 重庆大学 , 国网山东省电力公司德州供电公司
IPC分类号： G01N21/65 , B81C1/00 , B23K26/362
摘要： 一种用于表面增强拉曼光谱检测的超疏水表面增强基底，其表面包括微纳米粗糙结构，是通过激光雕刻技术和化学合成工艺对疏水表面材料进行处理而制成的。疏水表面材料是由聚四氟乙烯制成的基板，表面具有通过激光雕刻形成的凹陷于基板表面的呈圆柱阵列的微纳米粗糙结构，圆柱阵列中圆柱的直径为3‑6mm。进行激光雕刻以形成圆柱阵列的微纳米粗糙结构时，激光雕刻机的参数是：雕刻速度为25‑50mm/s，光速直径为0.05‑0.3mm，频率为10‑1000kHz，雕刻功率比为10‑60％，雕刻次数1‑6次。超疏水表面增强基底中的疏水表面接触角为150°±10°，是表面(56)对比文件F. De Angelis等.Breaking thediffusion limit with super-hydrophobicdelivery of molecules to plasmonicnanofocusing SERS structures.NaturePhotonics.2011,第5卷第682-687页.
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公开(公告)号：CN105956727A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610220790.3
申请日：2016-04-11
CPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种改进的电力设备故障率计算方法，对两参数威布尔分布函数式进行改进，采用最小二乘法对故障率函数的参数进行拟合，进而求解出设备的故障率函数。本发明提出的设备故障率计算方法简单易懂，较为容易掌握，改进后的函数能够同时兼顾电力设备偶然故障和老化故障共同存在的特点。能够为电力系统系设备的可靠性评估、检修策略制定提供相关可靠依据。
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公开(公告)号：CN105956930A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610222314.5
申请日：2016-04-11
IPC分类号： G06Q50/06
CPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种电力设备差异化运行维护策略的确定方法，评估电力设备的运行状态。若为正常状态，则不采取任何措施，使其正常运行。若为注意状态或异常状态，则跳转到步骤2）。若为严重状态，则跳转到步骤3）。2）对电力设备进行风险评价。若为低风险设备，不进行检修，设定巡检和监测周期。若为中等程度风险设备，则停电检修。若为高风险设备，则跳转到步骤3）。3）判断电力设备实际寿命。若超过规定的寿命周期，则直接进行退役处理。若未超过规定的寿命周期，则停电检修。根据上述步骤，完成电力设备差异化运行维护策略的确定。
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公开(公告)号：CN110567937A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910860647.4
申请日：2019-09-11
申请人： 重庆大学 , 国网山东省电力公司德州供电公司
摘要： 一种用于绝缘油拉曼光谱分析的竞争性自适应重加权关键数据提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，实测获得光谱数据；步骤二，对所有原始数据处理，对实测光谱数据通过偏最小二乘法提取PLS子集；步骤三，使用蒙特卡洛交互验证对奇异样本进行筛除；步骤四，采用CARS法对绝缘油拉曼光谱的变量进行多次筛选。本发明所述方法筛选出的拉曼光谱关键变量可以去除拉曼光谱中不必要的波长点，并去除拉曼光谱数据的共线性。由于受到对油中老化特征物拉曼信号检测极限的限制，直接检测绝缘油难以观测到各老化特征物的特征峰，利用变量筛选手段去除冗余信息、获取关键变量并分析其与特征峰之间的关系，能够为光谱老化特征量的提取及其判别能力提供有效支撑。
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