一种基于聚类算法的变压器故障定位方法及系统

    公开(公告)号:CN118013304A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410183750.0

    申请日:2024-02-19

    摘要: 本发明公开了一种基于聚类算法的变压器故障定位方法及系统,属于变压器故障定位技术领域,包括数据采集模块、数据处理模块、监测分析模块、故障分析模块和故障定位模块;数据采集模块用于按照预设的各监测项对变压器进行实时数据采集,获得各监测项对应的监测项数据,将各监测项数据整合为监测数据;建立变压器对应的变压器模型;将监测数据输入到变压器模型中进行实时显示;数据处理模块用于对监测数据进行处理,获得对应的异常分析数据和监测分析数据;监测分析模块用于对监测分析数据进行处理,确定对应的异常分析数据;故障分析模块用于对异常分析数据进行分析,确定对应的故障类型;故障定位模块用于根据故障类型确定对应的故障位置。

    一种Prony迭代分析方法、计算设备、存储介质和电网系统

    公开(公告)号:CN115099280A

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202210807865.3

    申请日:2022-07-11

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/62 H02J3/00

    摘要: 本发明提供了一种Prony迭代分析方法、计算设备、存储介质和电网系统,涉及振荡分析技术领域,包括:按照设定的采样率对待辨识振荡信号进行数据采样,对采样得到的一维样本集进行具有异常数据检测与校正的预处理后,扩容出多维样本集,依据多维样本集,采取P阶的Prony模型推测出多维样本集,依据振荡参数集检测P是否达到期望值,若否,则采取迭代法为Prony模型调高一阶,若是,则确定并输出振荡分析结果,克服了传统的Prony振荡分析方法受限于样本信噪比和定阶精度而准确性难以提升的缺陷,无需在Prony振荡分析过程中定阶,简化了定阶方式,既降低了噪音干扰,也提升了定阶精度,有助于提升Prony振荡分析的准确性和效率。

    一种基于聚类算法的变压器故障定位方法及系统

    公开(公告)号:CN118013304B

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410183750.0

    申请日:2024-02-19

    摘要: 本发明公开了一种基于聚类算法的变压器故障定位方法及系统,属于变压器故障定位技术领域,包括数据采集模块、数据处理模块、监测分析模块、故障分析模块和故障定位模块;数据采集模块用于按照预设的各监测项对变压器进行实时数据采集,获得各监测项对应的监测项数据,将各监测项数据整合为监测数据;建立变压器对应的变压器模型;将监测数据输入到变压器模型中进行实时显示;数据处理模块用于对监测数据进行处理,获得对应的异常分析数据和监测分析数据;监测分析模块用于对监测分析数据进行处理,确定对应的异常分析数据;故障分析模块用于对异常分析数据进行分析,确定对应的故障类型;故障定位模块用于根据故障类型确定对应的故障位置。