一种基于混合采样和代价敏感的配电变压器故障诊断方法

    公开(公告)号:CN113866684A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111343942.6

    申请日:2021-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于混合采样和代价敏感的配电变压器故障诊断方法,包括:采集变压器不同状态下的振动数据,并进行特征提取,构成新的样本集;对新的样本集进行混合采样,采用Tomek Links对过采样后产生的新样本集进行数据清洗,将其分成训练集和测试集;引入代价因子,构造代价敏感的多分类SVM,利用训练集训练多分类SVM;利用测试集验证训练过的代价敏感多分类SVM分类器的分类效果,将验证过的分类器应用于配电变压器的故障诊断。本发明能够可靠地完成变压器状态检测,克服了不平衡数据集对分类器产生的不良影响,提高了正、异常样本的可分离性,有效解决了类别之间数据重叠的问题,还提高了分类器对变压器故障样本的识别能力以及分类准确度。

    一种基于混合采样和代价敏感的配电变压器故障诊断方法

    公开(公告)号:CN113866684B

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202111343942.6

    申请日:2021-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于混合采样和代价敏感的配电变压器故障诊断方法,包括:采集变压器不同状态下的振动数据,并进行特征提取,构成新的样本集;对新的样本集进行混合采样,采用Tomek Links对过采样后产生的新样本集进行数据清洗,将其分成训练集和测试集;引入代价因子,构造代价敏感的多分类SVM,利用训练集训练多分类SVM;利用测试集验证训练过的代价敏感多分类SVM分类器的分类效果,将验证过的分类器应用于配电变压器的故障诊断。本发明能够可靠地完成变压器状态检测,克服了不平衡数据集对分类器产生的不良影响,提高了正、异常样本的可分离性,有效解决了类别之间数据重叠的问题,还提高了分类器对变压器故障样本的识别能力以及分类准确度。

    一种变压器油位的实时检测方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114078117A

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN202111339631.2

    申请日:2021-11-12

    Abstract: 本发明公开了一种变压器油位的实时检测方法,包括,获取变压器油位检测区域的图像,并对所述图像进行图像预处理;若所述图像为正常光照度图像,则对所述图像进行油位区域提取;否则,则判断所述图像是否为阴天图像;若为阴天图像,则对所述阴天图像进行图像增强处理,而后对增强的图像进行油位区域提取,输出油位高度检测数据;否则,则判断所述图像是否为雾天图像;若为雾天图像,则对所述雾天图像进行去雾处理,而后对去雾的图像进行油位区域提取,输出油位高度检测数据;否则,则对图像进行油位区域提取,输出油位高度检测数据;本发明有效解决了人工采集存在效率低、准确度差的问题,能有效处理正常光照、阴天、雾天等情况带来的检测干扰,提高了油位检测准确度。

    一种变压器模型测量分析方法
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114034344A

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202111340236.6

    申请日:2021-11-12

    Abstract: 本发明公开了一种变压器模型测量分析方法,包括,分别通过加速度传感模块和温度传感模块获取变压器设备的振动信号和温度,并对振动信号进行特征提取;利用功率表获取变压器设备上的负荷值;根据提取的振动信号特征、温度和负荷值对神经网络进行训练,结合遗传算法生成测量网络模型,通过测量网络模型获得可视化分析报告;本发明结合振动信号、温度、负荷并基于神经网络进行匹配获得对应的测量网络模型,使得变压器模型适于不同采集数据的适应性匹配过程,为变压器的动态分析提供相应的测量依据,且在数据采集过程中,设计的加速度传感模块、抗混叠低通滤波电路、ADS模数转换器,为变压器模型提供了精准数据来源。

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