公开(公告)号：CN119066566A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411060262.7

申请日：2024-08-05

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 潘超 ,  安景革 ,  石晓博 ,  孙正龙 ,  陈威翰 ,  李泽伟

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/10 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N3/006

Abstract: 一种电力变压器直流偏磁异常运行识别方法属于变压器技术领域，本发明提供了一种科学合理，高效实用，实现电力变压器直流偏磁异常运行情况下的故障预警与识别方法，所述的方法利用变压器物理实体动模平台与虚拟仿真实体，获取电磁、机械参数，形成样本集信息库。构建电磁‑机械多信息关联，寻找电流表征振动的拟合公式。基于Transformer‑KOA样本学习方法，对电流时域信号进行分解，结合拟合公式进行聚类划分，形成变压器直流偏磁异常运行预警方案，有效解决传统算法中存在的容易陷入局部最优、收敛速度慢、缺乏种群多样性等连续优化问题，能够更快速、更准确的实现变压器直流偏磁异常运行状态识别。

公开(公告)号：CN116992326A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310819356.7

申请日：2023-07-06

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 朱皓然 ,  韩雨彤 ,  李响 ,  刘栩霏 ,  石晓博

IPC: G06F18/24 ,  G01M13/00 ,  G01R31/00 ,  G06F18/213 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明一种基于小波包‑映射网络算法的变压器故障辨识方法，属于变压器技术领域；包括以下步骤：针对变压器振动特征提取及运行状态辨识问题，建立变压器绕组、铁芯振动模型，分析振动机理。研究小波包信号变换信号处理方法及自组织映射神经网络分类原理，提出基于振动信号的变压器运行状态辨识方法。搭建动模实验平台，采集变压器不同运行状态振动信号，对原始信号进行分解重构，提取不同运行状态振动信号特征参数，总结特征参数变化规律，通过自组织映射神经网络对变压器运行状态进行分类及辨识。本发明所提方法针对变压器直流扰动、三相不平衡等故障具有较高的识别准确率，为变压器运行故障辨识提供新的辅助决策手段。