一种基于多模态深度学习的高压开关柜态势感知方法

    公开(公告)号:CN113780060A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202110844588.9

    申请日:2021-07-26

    Inventor: 任惠 韩璐

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模态深度学习的高压开关柜态势感知方法,属于电力预警系统技术领域。针对开关柜在线监测信息量庞大且由于冗余数据和环境噪声等因素的影响,往往无法由单一的传感信息判断其运行状态、不同类型传感器采集的数据具有异构性,传统的数据融合方法无法直接应用等问题,提出了一种基于多模态深度学习的特征层数据融合方法,并将其应用于开关柜的健康状态评价,通过时空双重注意力机制调节不同传感器在不同时刻测量值的权重系数,相对完整地表达出开关柜的健康状态,实现了对开关柜健康态势的实时感知。

    一种基于压缩感知的高压开关柜局部放电在线监测系统

    公开(公告)号:CN215493934U

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202121446595.5

    申请日:2021-06-29

    Abstract: 本实用新型公开了一种基于压缩感知的高压开关柜局部放电在线监测系统,包括:依次电性连接的基于亚采样的特高频传感器模块、模拟信号处理模块、压缩感知处理模块、PC模块、A/D转换模块、微机处理器模块、短信模块和智能手机;其中,压缩感知处理模块内含模拟乘法器、积分电路、低速ADC采样电路、FPGA控制单元、RS485电路和减法器,模拟信号处理模块与模拟乘法器电性连接,模拟乘法器、积分电路、低速ADC采样电路、FPGA控制单元和减法器依次电性连接形成闭环回路,FPGA控制单元与RS485电路电性连接,RS485电路与PC模块电性连接。本实用新型用于加快数据采集和传输速度,提高高压开关柜局部放电在线监测的工作效率。

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