一种高压开关柜局部放电臭氧在线监测装置

    公开(公告)号:CN110850240A

    公开(公告)日:2020-02-28

    申请号:CN201911013340.7

    申请日:2019-10-23

    IPC分类号: G01R31/12

    摘要: 本发明提出一种高压开关柜局部放电臭氧在线监测装置,包括供电电源、壳体、臭氧感应设备、连通管、空气泵、控制器、监控上位机及便于工作人员现场读取数据的移动设备;连通管设置于壳体的一侧且与高压开关柜内部连接贯通,空气泵设置于壳体的下端;控制器设置于壳体的上端;供电电源穿过壳体分别电连接臭氧感应设备、控制器及空气泵;臭氧感应设备电连接控制器,空气泵也电连接控制器;控制器分别与监控上位机、移动设备无线通信连接,将告警信息传输至监控上位机且将局部放电信息传输至移动设备。本发明提出的高压开关柜局部放电臭氧在线监测装置监测准确且能对局部放电现象进行告警。

    基于卷积神经网络的电力故障信号检测方法

    公开(公告)号:CN112098760A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202010998054.7

    申请日:2020-09-21

    摘要: 本发明提出一种基于卷积神经网络的电力故障信号检测方法,解决现有故障信号检测的方式无法兼顾故障信号预判与过程设计简洁性的问题,首先采集具有故障且故障位置已知的电力信号及无故障的电力信号,构造预处理矩阵及与预处理矩阵匹配的输出训练矩阵,构建卷积神经网络模型,利用预处理矩阵输出训练矩阵训练卷积神经网络模型,得到电力故障信号检测模型,最后对待检测的电力信号进行检测,检测过程的设计复杂度低,而且基于已训练好的电力故障信号检测模型,可以提前对待检测的质量不佳的电力信号进行预判,可进一步提前通知工作人员提高对其的关注度,便于工作人员及时对电力系统运行状态掌控。