公开(公告)号：CN115236385A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210881884.0

申请日：2022-07-26

Applicant: 国家电网有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 ,  国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 ,  华北电力大学

Inventor： 张民 ,  蔺家骏 ,  金凌峰 ,  郑一鸣 ,  杨旭 ,  于兵 ,  林浩凡 ,  唐志国

IPC: G01R19/14 ,  G01R31/12 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了属于电力设备绝缘故障检测技术领域的一种高频脉冲电流波形极性的自动识别方法，该方法是深度利用脉冲信号波形特征的首波及其极性辨识方法；首先在实验室条件下，通过注入陡脉冲方式获得不同典型放电位置、型式的首波传播特性，通过各出线耦合端实测其响应信号波形，建立各注入方式和位置的典型响应波形样本库；进而以波形序列作为输入向量，通过人工神经网络对输入的波形序列对首波波形、极性进行训练的方法，利用人工神经网络对波形细节进行识别，从而实现了变压器高频电流波形极性识别的自动化、高效和准确识别，为局放的放电类型、位置等关键状态的诊断提供了关键诊断信息，提高了诊断的鲁棒性和自动化水平。