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公开(公告)号：CN113887362A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111118617.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种局部放电信号的特征提取方法，包括以下步骤：局部放电信号进行采集；根据采集到的局部放电信号构建Hankel矩阵，并进行奇异值分解，获取重构后的轨迹矩阵；从原始局部放电信号中减去周期性窄带干扰，获取初步提取局部放电信号；将初步提取局部放电信号分解为多个IMF分量，利用相关系数滤除白噪声；计算保留的IMF分量的样本熵，将样本熵的中值作为阈值，拾取出保留的IMF分量中的高频分量，对拾取出的高频分量进行去噪，将经过改进阈值去噪的高频分量与余下的低频分量重构，得到最终提取的PD信号。与现有技术相比，本发明结合硬阈值函数和软阈值函数对IMF分量进行阈值处理，提高特征提取效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112881839B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110087533.8
申请日：2021-01-22
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明提供了一种基于频率集中度和振动平稳性互信息的变压器诊断方法，用于对变压器进行故障诊断和定位，包括以下步骤：步骤1，根据变压器的振动信号特征计算频率集中度指标DFC，通过实时计算频率集中度指标DFC的值进行变压器状态评估；步骤2，根据变压器振动的时域信号进行快速傅里叶变换之后得到频域信号，采集m组数据，构建m维矩阵，通过SVD分解m维矩阵后得到降序排列的特征值，再通过计算主分量占全部成分的比例得到振动平稳性VS，通过计算振动平稳性VS的值进行变压器状态评估；步骤3，分别计算两次测量时电流电压变化量与频率集中度指标变化量和振动平稳性变化量的互信息，并根据互信息的大小判断引起总振动变化原因，进行故障定位。
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公开(公告)号：CN112881839A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110087533.8
申请日：2021-01-22
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明提供了一种基于频率集中度和振动平稳性互信息的变压器诊断方法，用于对变压器进行故障诊断和定位，包括以下步骤：步骤1，根据变压器的振动信号特征计算频率集中度指标DFC，通过实时计算频率集中度指标DFC的值进行变压器状态评估；步骤2，根据变压器振动的时域信号进行快速傅里叶变换之后得到频域信号，采集m组数据，构建m维矩阵，通过SVD分解m维矩阵后得到降序排列的特征值，再通过计算主分量占全部成分的比例得到振动平稳性VS，通过计算振动平稳性VS的值进行变压器状态评估；步骤3，分别计算两次测量时电流电压变化量与频率集中度指标变化量和振动平稳性变化量的互信息，并根据互信息的大小判断引起总振动变化原因，进行故障定位。
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公开(公告)号：CN113887362B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111118617.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种局部放电信号的特征提取方法，包括以下步骤：局部放电信号进行采集；根据采集到的局部放电信号构建Hankel矩阵，并进行奇异值分解，获取重构后的轨迹矩阵；从原始局部放电信号中减去周期性窄带干扰，获取初步提取局部放电信号；将初步提取局部放电信号分解为多个IMF分量，利用相关系数滤除白噪声；计算保留的IMF分量的样本熵，将样本熵的中值作为阈值，拾取出保留的IMF分量中的高频分量，对拾取出的高频分量进行去噪，将经过改进阈值去噪的高频分量与余下的低频分量重构，得到最终提取的PD信号。与现有技术相比，本发明结合硬阈值函数和软阈值函数对IMF分量进行阈值处理，提高特征提取效果。
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公开(公告)号：CN113762355B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110943453.8
申请日：2021-08-17
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于非侵入式负荷分解的用户异常用电行为检测方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：采用Kmeans聚类算法提取负荷状态特征；步骤S2：对所得各电器的状态特征进行状态编码；步骤S3：采用序列到序列翻译模型Seq2Seq进行负荷分解；步骤S4：采用支持向量机SVM进行用户异常用电行为检测。与现有技术相比，本发明分解结果误差小、分解准确度高。
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公开(公告)号：CN113762355A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110943453.8
申请日：2021-08-17
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非侵入式负荷分解的用户异常用电行为检测方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：采用Kmeans聚类算法提取负荷状态特征；步骤S2：对所得各电器的状态特征进行状态编码；步骤S3：采用序列到序列翻译模型Seq2Seq进行负荷分解；步骤S4：采用支持向量机SVM进行用户异常用电行为检测。与现有技术相比，本发明分解结果误差小、分解准确度高。
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