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公开(公告)号：CN117831571A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410013499.3
申请日：2024-01-04
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 上海交通大学
IPC: G10L25/51 , G10L19/02 , G10L19/022 , G10L25/18 , G01S3/80
Abstract: 本发明公开了一种变电站多源异常声音信号的定向方法，其包括步骤：采用声音传感器阵列采集变电站的声音信号；基于所述声音信号，采用基于随机矩阵的GMUSIC方法，构建变电站声音阵列的空间谱函数；对所述空间谱函数进行谱峰搜索，将获得的若干个谱峰对应的若干个角度作为多源异常声音信号的定向结果。相应地，本发明还公开了一种变电站多源异常声音信号的定向系统。采用本发明可以实现对两个及两个以上的多目标声源进行定向，并且可以更好地分辨出相邻声源。
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公开(公告)号：CN111693828B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202010448043.1
申请日：2020-05-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MLE的变电站空间局部放电定位系统，包括特高频无线传感器阵列及数据处理终端，特高频传感器阵列放置于监测区域四周用于测量局部放电强度信息并通过WiFi传输至数据处理终端，数据处理终端用于分析、处理并保存数据。本发明还公开了一种基于MLE的变电站空间局部放电定位方法。本发明在多次测量变电站中局部放电信号强度后，通过似然估计法实现了对局部放电源的定位。与传统的时差法、角度定位法相比，本发明方法只需要测量局部放电信号强度信息，在保证了较高的定位精度的同时，显著减小了系统硬件成本，有效地提高了变电站电力设备的监测、检修效率，具有较好的实际推广应用价值。
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公开(公告)号：CN113252323A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110461473.1
申请日：2021-04-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本发明提供了一种基于人耳听觉特性的断路器机械故障识别方法，所述识别方法为：提取断路器合闸过程声音序列组成联合特征向量；对其进行降维优化；利用改进稀疏表示分类算法对特征向量进行识别，完成对断路器机械故障的在线诊断。本发明还提供了一种基于人耳听觉特性的断路器机械故障识别系统，包括声音传感器以及控制模块，所述声音传感器用于采集断路器合闸对应的声音序列；所述控制模块用于执行上述的基于人耳听觉特性的断路器机械故障识别方法的步骤流程。本发明具有诊断精度高、抗干扰性强、适用范围广等优点。
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公开(公告)号：CN111693828A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010448043.1
申请日：2020-05-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MLE的变电站空间局部放电定位系统，包括特高频无线传感器阵列及数据处理终端，特高频传感器阵列放置于监测区域四周用于测量局部放电强度信息并通过WiFi传输至数据处理终端，数据处理终端用于分析、处理并保存数据。本发明还公开了一种基于MLE的变电站空间局部放电定位方法。本发明在多次测量变电站中局部放电信号强度后，通过似然估计法实现了对局部放电源的定位。与传统的时差法、角度定位法相比，本发明方法只需要测量局部放电信号强度信息，在保证了较高的定位精度的同时，显著减小了系统硬件成本，有效地提高了变电站电力设备的监测、检修效率，具有较好的实际推广应用价值。
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公开(公告)号：CN113252322B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110459940.7
申请日：2021-04-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01M13/00 , G01R31/327
Abstract: 本发明提供了一种含噪背景下的断路器机械故障诊断方法，包括：选用M个声音传感器采集具有N个声源的声音信号的混合声音信号；通过盲源分离算法对上述混合声音信号进行处理；采用变分模态分解方法对各声源的声音信号进行信号分解；再采用含负样本支持向量描述方法对作为训练样本的断路器各种机械故障合闸时的声音信号的特征向量进行训练并构建含负样本支持向量描述方法的超球体；若作为待识别样本的声音信号的特征向量Tp属于超球体，则认为其属于目标声音类别所表征的断路器机械故障类型。本发明还提供了一种含噪背景下的断路器机械故障诊断装置。本发明通过合理的设计，能够在噪声环境下完成对断路器常见机械状态的准确识别，其适用性广泛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113375787A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110586994.X
申请日：2021-05-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明提供了一种基于极大似然估计的变电站设备异常声源定位方法，包括以下步骤：S1、采集变电站声音信号样本Y＝[y1，y2，…，yn]，n为正整数；S2、建立变电站声音信号样本的似然函数；基于似然函数获得与其对应的方向角D的估计值，以对变电站设备异常声源进行定位。本发明还提供了一种基于极大似然估计的变电站设备异常声源定位系统，包括：声音传感器阵列：用于采集变电站声音信号样本；处理和定位模块，用于建立变电站声音信号样本的似然函数；基于似然函数获得与其对应的方向角D的估计值，以对变电站设备异常声源进行定位。本发明利用极大似然估计法对变电站设备异常声源进行定位，其可以有效抑制噪声的影响，减小了在低信噪比环境下的误差。
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公开(公告)号：CN113252323B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110461473.1
申请日：2021-04-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本发明提供了一种基于人耳听觉特性的断路器机械故障识别方法，所述识别方法为：提取断路器合闸过程声音序列组成联合特征向量；对其进行降维优化；利用改进稀疏表示分类算法对特征向量进行识别，完成对断路器机械故障的在线诊断。本发明还提供了一种基于人耳听觉特性的断路器机械故障识别系统，包括声音传感器以及控制模块，所述声音传感器用于采集断路器合闸对应的声音序列；所述控制模块用于执行上述的基于人耳听觉特性的断路器机械故障识别方法的步骤流程。本发明具有诊断精度高、抗干扰性强、适用范围广等优点。
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公开(公告)号：CN113252322A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110459940.7
申请日：2021-04-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01M13/00 , G01R31/327
Abstract: 本发明提供了一种含噪背景下的断路器机械故障诊断方法，包括：选用M个声音传感器采集具有N个声源的声音信号的混合声音信号；通过盲源分离算法对上述混合声音信号进行处理；采用变分模态分解方法对各声源的声音信号进行信号分解；再采用含负样本支持向量描述方法对作为训练样本的断路器各种机械故障合闸时的声音信号的特征向量进行训练并构建含负样本支持向量描述方法的超球体；若作为待识别样本的声音信号的特征向量Tp属于超球体，则认为其属于目标声音类别所表征的断路器机械故障类型。本发明还提供了一种含噪背景下的断路器机械故障诊断装置。本发明通过合理的设计，能够在噪声环境下完成对断路器常见机械状态的准确识别，其适用性广泛。
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公开(公告)号：CN119850779A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510051025.2
申请日：2025-01-13
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司
Abstract: 本发明属于自动图形生成技术领域，公开了一种基于点表的集控站间隔分图生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：按照间隔名称将集控站点表中的四遥信号划分为不同间隔，从划分后的集控站点表中得到间隔类别、间隔属性、设备数量与编号，以及相关遥信信号以及任一间隔的遥测信号；利用替代符对根据间隔类别确定的间隔一次接线图模板的设备名称进行标注，并通过设备数量及编号将替代符更新为现场实际编号，以得到间隔一次接线图；基于间隔属性、间隔一次接线图、遥测信号以及相关遥信信号并结合间隔分图图元库中的分图图元生成间隔分图，能够在集控站点表导入后，自动分析获取所需的间隔设备数据，直接生成间隔分图，提升了生成效率。
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公开(公告)号：CN119720934A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411779507.1
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 武汉理工大学 , 中国矿业大学 , 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司
Inventor： 胡啸宇 , 徐思恩 , 杨海涛 , 丁国成 , 高洋 , 吴细秀 , 吴士普 , 冯宇 , 张晨晨 , 黄伟民 , 吴兴旺 , 马凯 , 王璐伽 , 吴杰 , 谢一鸣 , 国伟辉 , 李强 , 尹睿涵 , 田振宁 , 刘利 , 周明恩 , 刘翀
IPC: G06F30/398 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开一种基于GA‑BP神经网络参数反演的油浸式电流互感器短路弧压计算方法及模型，计算方法包括：构建油浸式电流互感器的Cassie电弧模型；以Matlab为仿真平台，建立基于Cassie电弧模型的仿真电路；设置仿真电路的试验系统电压，利用GA‑BP神经网络反演以获得关于Cassie电弧模型的仿真参数；将仿真参数输入仿真电路，并调试仿真电路，以确定仿真电路的工作参数；利用确定工作参数后的仿真电路，计算在目标系统电压下的油浸式电流互感器的弧压，并通过仿真电路的示波器读出弧压数据。本发明通过GA‑BP神经网络算法对Cassie电弧模型进行反演获得相关参数，为计算油浸式电流互感器短路弧压提供依据。
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