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公开(公告)号：CN110398650A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910717685.4
申请日：2019-08-05
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于k-邻近SMOTE和深度学习的变压器故障诊断方法，包括对初始不平衡样本集做预处理、DNN神经网络训练、诊断测试步骤。本发明在进行插值前，先对少数类样本进行聚类，以聚类划分的区域进行插值，避免了在插入数据的过程中由于存在泛化性而导致数据分布边缘化以及模糊正负类边界的问题；生成的插值在簇心和原始少数类样本点的连线上，这样就不会存在数据分布边缘化的情况，改善了诊断效果。
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公开(公告)号：CN107218180B
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201710585800.8
申请日：2017-07-18
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及一种基于振动加速度测量的风力发电机组传动系统故障报警方法。该方法首先对风力发电机组传动系统重要部位的振动加速度信号进行采集，然后构造基于加速度信号的复合指标M。该方法的复合指标M通过振动加速度信号的有效值与峭度指标合成得到，将所得到的复合指标M与预先设定的报警阀值MThreshold相比较，最后通过比较结果判定风力发电机组传动系统的运行状况及故障等级。对多组风力发电机组实测振动加速度数据的分析表明，本发明方法对提高风力发电机组故障报警的灵敏度和准确率有显著促进作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111159928B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN201911173488.7
申请日：2019-11-26
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学(保定) , 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 倪园 , 郭兆枫 , 周兵 , 王延召 , 胡静竹 , 张建功 , 陈传敏 , 干喆渊 , 张业茂 , 谢辉春 , 刘震寰 , 赵军 , 路遥 , 李妮 , 刘兴发 , 万皓 , 刘健犇
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种基于多线声源模型的变压器噪声计算方法及系统，所述方法包括：确定待预测点与变压器的相对位置；根据待预测点的相对位置，选取一个或多个对待预测点有影响的变压器侧面对应的多线声源等效模型；将待预测点位置输入至所述一个或多个多线声源等效模型，获得一个或多个有影响的变压器侧面在预测点位置的噪声；将一个或多个噪声在预测点位置进行叠加，获得待预测点位置的综合噪声；所述方法及系统通过有限元方法划分为多个小立方体模块，并等效成多个对应的线声源，通过有限元‑边界元耦合的方法建立多线声源模型；实现对于不同预测位置均可准确预测变压器对其产生的噪声，解决了近场区噪声预测不准确的问题。
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公开(公告)号：CN112685928B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202011517182.1
申请日：2020-12-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学(保定) , 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了一种基于三相电抗器声源模型的噪声预测方法及系统，属于电力系统设备噪声控制与预测技术领域。本发明方法，包括：对测点处的噪声声强或声压进行测量，获取每个测点处的声强值或声压值；根据声强值或声压值，确定线声源的声功率；搭建三相电抗器声源模型的井型立体线等效模型，搭建防火墙有限元模型，搭建边界元模型；对声压数据和声压级三维立体数据绘制二维多切面云图，根据二维多切面云图，预测线声源的近、远场噪声的分布情况。本发明对声源模型的精准化建立及声传播预测提供了新的理论依据与方法指导，利用本发明，可以用建立三相电抗器精准的声源模型，从而为声传播预测与新建变电站方案设计提供准确的仿真数据。
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公开(公告)号：CN111854929B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010518666.1
申请日：2020-06-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种评定特高压主设备声功率级不确定度的方法及系统，属于噪声测量及声功率级计算技术领域。本发明方法，包括：对目标特高压变电站的主设备以预设的测量标准，进行声功率级的噪声测试，获取测试数据；根据测试数据确定不确定因素，并确定不确定因素的声功率级的不确定度传播律；根据不确定传播律，确定不确定因素的标准不确定度；根据不确定因素的标准不确定度，确定特高压主设备声功率级的不确定度。本发明不仅为新建或在运变电站的噪声预测及治理提供了信息准确输入的依据，也为声压法测量特高压主设备声功率级的不确定度规范化评定提供参考。
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公开(公告)号：CN110398650B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910717685.4
申请日：2019-08-05
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于k‑邻近SMOTE和深度学习的变压器故障诊断方法，包括对初始不平衡样本集做预处理、DNN神经网络训练、诊断测试步骤。本发明在进行插值前，先对少数类样本进行聚类，以聚类划分的区域进行插值，避免了在插入数据的过程中由于存在泛化性而导致数据分布边缘化以及模糊正负类边界的问题；生成的插值在簇心和原始少数类样本点的连线上，这样就不会存在数据分布边缘化的情况，改善了诊断效果。
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公开(公告)号：CN113449456A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110766718.1
申请日：2021-07-07
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网河北能源技术服务有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/25 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N3/00 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种不完备多模态信息下电力变压器的健康状态评估方法，包括步骤：获取电力变压器的参数信息，所述参数信息中含有多项特征指标；收集电力变压器的故障案例，根据不同电压等级、额定容量和运行年限的电力变压器对其多项特征指标是否超标阈值要求的不同对各模态特征进行离散化处理，利用粗糙集建立个各模态特征的信息决策表；采用PSO算法解决多模态背景下属性约简的NP‑Hard问题，获取电力变压器健康状态的核特征；利用TFG‑T任务流机制完成核特征集成；通过集成的核特征和信息决策表对电力变压器的状态进行评估。本发明用于处理不完备信息下设备的状态评估难题，并融合检测数据的多模态性，为电力变压器智能化运维与数字化转型提供技术支撑。
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