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公开(公告)号：CN102751116B
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201210250699.8
申请日：2012-07-19
Applicant: 福州大学
IPC: H01H3/28
Abstract: 本发明涉及一种基于故障电流能量与变化率的快速电磁斥力机构，包括主电路电流激磁平板线圈（A），金属盘（B），连杆机械机构（C），所述的金属盘（B）平行放置于主电路电流激磁平板线圈（A）的上方，所述的金属盘（B）直接与连杆机械机构（C）相连接并同步动作。当故障电流的上升率足够大时，本发明利用主电路电流激磁平板线圈与金属盘之间涡流电磁斥力将金属盘快速推开，金属盘带动连杆机构动作，实现充分利用故障电流能量与变化率，无需控制系统。同时，本发明还涉及三种基于故障电流能量与变化率的快速电磁斥力机构的具体应用。
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公开(公告)号：CN103941162A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410197421.8
申请日：2014-05-12
Applicant: 福州大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及一种利用波形时域特征聚类的谐振接地系统故障选线方法，包括以下步骤：1、对谐振接地系统单相接地故障后各线路半个周波暂态零序电流波形进行直方图分解，得到反映故障后各线路暂态零序电流波形的时域分布特征的直方图；基于故障后各线路暂态零序电流波形的时域分布特征，采用反映状态差异的相对熵建立包含故障极性信息的相对熵矩阵S；2、建立包含故障幅值信息的综合幅值矩阵F3；3、结合相对熵矩阵S和综合幅值矩阵F3建立包含暂态零序电流波形的故障信息的综合相对熵特征矩阵XS，利用免阈值设定的模糊核聚类算法对所述综合相对熵特征矩阵XS进行聚类，进而判别故障线路。该方法提高了故障选线的自动化程度。
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公开(公告)号：CN103823158A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201410056205.1
申请日：2014-02-19
Applicant: 福州大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及一种采用不变矩的谐振接地系统故障选线方法，包括以下步骤：S1：记录故障发生后1个工频周期内各线路首端测得的零序电流波形；S2：令测得的各零序电流波形曲线上的点灰度为1，其余为0，得到图像灰度分布函数；S3：将得到的零序电流波形的图像灰度分布函数带入不变矩公式中，求出反映图形特征的11个不变矩，并提取其中4个表示图形轴对称关系的不变矩特征量、、和；S4：对不变矩特征量、、和进行谱系聚类分析，输出聚类树；S5：根据聚类有效性指标，选出最佳聚类树，进行故障选线。本发明选线准确，可提高配电网接地选线的可靠性。
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公开(公告)号：CN103278711A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310155388.8
申请日：2013-04-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种短路故障及串联电弧故障早期检测辨识的方法，通过使用该方法可以仅用一套检测装置即可实现短路故障及串联电弧故障的早期检测与辨识。该方法先对线路电流进行A/D采样，然后利用软件滤波算法滤除噪声干扰，进而利用算法提取出滤波后的信号中的特征量，最后利用该特征量进行两种故障的早期检测与辨识。
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公开(公告)号：CN119582103A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411529977.2
申请日：2024-10-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进双环小波分解的低压直流系统短路故障保护系统,包括短路故障早期检测模块和中央控制模块；当系统发生短路故障时，短路故障早期检测模块在检出短路，并将检出故障的层级支路以及短路故障电流、电压特征通过CAN总线通信发送至中央控制模块，中央控制模块确定保护分断位置的短路故障早期检测模块，并下达分断指令，短路故障早期检测模块通过RS485向对应断路器下达保护分闸信号，完成短路故障的选择性分断。本发明实现短路故障后的快速检测与选择性分断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118036653A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410205435.3
申请日：2024-02-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种抗干扰图神经网络的传感器故障检测方法,包括以下步骤：步骤S1：获取系统内全部传感器历史数据，并预处理；步骤S2:根据系统内传感器的布局信息构建传感器间的关系图；步骤S3:构建功率节点；步骤S4:构建整个系统的传感器特征矩阵;步骤S5:构建无自环计算过程的图卷积网络步骤S6:构建多图卷积网络MGCN；步骤S7:构建MGCN‑TCN模型，并利用训练集训练模型；步骤S8:将传感器的关系图和特征矩阵同时输入MGCN‑TCN模型，得到重构信号；步骤S9:根据重构与真实信号间的残差，利用并发式检测策略，计算每个传感器的统计量以量化异常行为。本发明实现故障检测与隔离，提高发电厂运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109613879B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN201910099612.3
申请日：2019-01-31
Applicant: 福州大学
IPC: G05B19/048
Abstract: 本发明提出一种基于低分辨率红外热视技术的机柜热负荷监测系统，所述机柜热负荷监测系统包括前端监测采集模块、数据网络传输模块以及数据处理控制模块；所述前端监测采集模块包括数据存储模块及与之相连的若干个红外成像传感器；所述红外成像传感器设于机房处并从不同角度对监测范围内的机柜进行红外热成像，所述数据存储模块对红外成像传感器的热成像图进行存贮；所述数据处理控制模块经数据网络传输模块从数据存储模块获取热成像图，并对热成像图分析，检查出发热异常的机柜并据此得出机柜服务器或设备的负荷状况；本发明能以远距红外热成像技术对机房内机柜的热负荷进行监测。
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公开(公告)号：CN116704211A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310745009.4
申请日：2023-06-25
Applicant: 福州大学
IPC: G06V10/46 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出输电线路典型结构关键点定义及标注方法及目标检测方法，利用输电线路各典型部件的结构特征定义其结构关键点，进而制定相应的标注方案，并利用结构关键点这一创新概念实现复杂环境下输电线路典型部件的目标及缺陷识别，从而降低输电线路因其本体及各部件缺陷导致安全隐患的风险。本发明包括：根据巡检导则设计并定义输电线路各典型部件的结构关键点；根据所定义的结构关键点制定输电线路各典型部件相应的标注准则及其标注结果输出数据；设计基于关键点检测的输电线路典型部件目标检测方法，进而有效提高电网巡检的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN112491468B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011305192.9
申请日：2020-11-20
Applicant: 福州大学
IPC: H04B10/079 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于孪生节点辅助传感的FBG传感网络节点故障定位方法,包括以下步骤：步骤S1:获取FBG传感网络的荷载原始数据；步骤S2:预处理荷载原始数据，构建特征数据集；步骤S3:构建CNN孪生节点预测模型，并训练；步骤S4:将特征数据输入训练后的CNN孪生节点预测模型得到，预测数据集；步骤S5:构建CNN荷载定位模型并训练；步骤S6:若待测FBG传感网络出现节点故障的情况，将对应邻域内传感节点值输入CNN孪生节点预测模型对其预测，得到孪生节点波长预测值；步骤S7:根据正常运行的实体节点数据集与孪生节点波长预测值，获得的完备的传感信息输入至CNN荷载定位模型中实现荷载位置的检测。本发明实现较高精度的荷载位置的检测，进而达到故障容错的目的。
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公开(公告)号：CN109376768B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201811103962.4
申请日：2018-09-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的航拍图像杆塔标识牌故障诊断方法。该方法包括：建立杆塔标识牌检测图像库及其标签库；建立杆塔塔腿检测图像库及其标签库；建立杆塔标识牌状态分类图像库及其标签库；建立深度学习目标检测模型Faster R‑CNN，包括基础网络NasNet、区域提议网络和Fast R‑CNN检测网络；建立深度学习图像分类模型ResNet；在准备好的各图库上训练已建立的检测模型或分类模型，训练过程中每次迭代的输入数据都执行数据增强操作，包括随机旋转、随机填充式裁剪、随机灰度化；根据检测出的标识牌与塔腿相对位置，诊断杆塔标识牌脱落故障，若无脱落则利用分类模型诊断标识牌的状态。
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