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公开(公告)号：CN113447771A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110641064.X
申请日：2021-06-09
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明涉及一种基于SIFT‑LDA特征的局部放电模式识别方法，包括以下步骤：采集局部放电特高频信号图像；进行SIFT特征提取；获取局部放电特高频信号图像视觉频率直方数据；使用LDA算法对局部放电特高频信号图像特征数据进行降维处理；进行归一化处理；训练支持向量机，获得局部放电特高频信号图像支持向量机模型；使用局部放电特高频信号图像支持向量机模型对局部放电特高频信号图像进行故障诊断。有益效果是提高局部放电故障类型的分类效果，实现局部放电故障的自动诊断和准确识别，在不同图像质量及像素大小的条件下进行局部放电特高频图像特征有效提取。
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公开(公告)号：CN113283371A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110641065.4
申请日：2021-06-09
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于BRISK特征的局部放电特征提取及分类方法，包括以下步骤：采集发送局部放电信号图像；对局部放电信号图像进行BRISK特征提取；获取局部放电信号图像视觉频率直方数据；对局部放电信号图像视觉频率直方数据进行归一化处理；将归一化处理后的局部放电信号图像特征数据分为训练集和测试集；训练获得局部放电信号图像随机森林分类器模型；使用局部放电信号图像随机森林分类器模型对局部放电信号图像进行故障诊断。有益效果是提高局部放电故障类型的分类效果、实现局部放电故障的自动诊断和准确识别，在不同图像质量、像素大小及图像存在视角变换的条件下进行局部放电图像特征有效提取及分类。
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公开(公告)号：CN112147471B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202011021401.7
申请日：2020-09-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种GIL局部放电源定位方法：(1)建立与实际GIL尺寸相同的仿真模型，构建局部放电仿真指纹库Ψ(2)采用自然邻域差值算法将上述Ψ扩展为ΨNNI(3)用第一采样率采集ΨNNI中仿真指纹，构建大范围低密度指纹库(4)构建纠错输出码‑多层感知器‑支持向量机模型，用上述指纹库对模型的纠错输出码‑多层感知器模块训练，使仿真指纹与局放源的初步位置匹配(5)由初步位置确定采样范围，用大于第一采样率的第二采样率采集采样范围中的仿真指纹，构建小范围高密度指纹库(6)用小范围高密度指纹库对模型中的支持向量机模块进行训练，使仿真指纹与局放源精确匹配(7)将实际GIL局放光学指纹输入到经过训练的模型中，得对应局放源精确位置。
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公开(公告)号：CN111929549B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202010837938.4
申请日：2020-08-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部放电光学信号的GIL局部放电源定位方法：(1)建立光学定位仿真指纹库：建立与实际GIL尺寸完全相同的仿真模型，并对所述仿真模型的局部放电源进行光学信号仿真，以构建局部放电源的光学定位仿真指纹库；(2)采用光学传感器采集实际GIL发生局部放电时发出的光信号，以得到实际局部放电源所对应的实际局部放电的光学指纹(3)构建PSO‑KELM网络模型；(4)采用PSO‑KELM网络模型将实际局部放电的光学指纹与所述光学定位仿真指纹库中的光学指纹进行匹配，以确定GIL上的实际局部放电源的位置。此外，本发明还公开了一种基于局部放电光学信号的GIL局部放电源定位系统。
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公开(公告)号：CN112147465A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010813781.1
申请日：2020-08-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海交通大学
Inventor： 陈孝信 , 邵先军 , 王绍安 , 郑一鸣 , 李晨 , 杨智 , 詹江杨 , 何文林 , 陈珉 , 孙翔 , 王文浩 , 徐华 , 陈梁金 , 王绪军 , 王磊 , 臧奕茗 , 钱勇 , 王辉 , 舒博
Abstract: 本发明公开了一种基于多重分形与极限学习机的GIS光学局部放电识别方法。本发明采用的技术方案为：设计多种GIS典型绝缘缺陷模型并搭建实验室光学检测系统，采集光学局部放电信号，绘制GIS不同缺陷下的灰度化光学局放图谱；根据多重分形理论，提取灰度化光学局放图谱的差盒维数及信息维数的多重分形特征量；构造极限学习机作为分类器，通过线性参数模式寻找全局极小值；输入训练和测试样本，测试识别结果。本发明的多重分形特征能够提高GIS光学局放图谱的识别准确率，极限学习机能够提高GIS光学局放图谱的识别速度，两者结合能够保证GIS局部放电的光学诊断效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111178388A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911231618.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于NSCT光电融合图谱的局部放电相位分布检测方法，包括以下步骤：采集局放图谱、对光学PRPD图谱和特高频PRPD图谱进行灰度化处理和NSCT分解、NSCT融合、NSCT逆变换，重构出光电融合图像F和对光电融合PRPD图谱的模式识别。实验结果表明，本发明能够提高现阶段单一光学检测和单一特高频检测的模式识别的准确率，具有良好的识别效果和较高的实用性，有利于电力设备的运维检修，保障电网安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN109085468A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810846572.X
申请日：2018-07-27
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司济南供电公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种电缆局部放电绝缘缺陷的识别方法，包括步骤：(1)获取若干种绝缘缺陷模型；(2)向绝缘缺陷模型施加电压，以采集局部放电信号，形成 信号图，其中 表征工频相位，Q表征放电量，n表征 平面被划分成若干个小区间中的每个小区间内发生的局部放电次数；(3)采用二维Littlewood–Paley经验小波变换将 信号图分解，得到经验小波系数子图；(4)提取经验小波系数子图的Tamura特征、矩特征和熵特征，得到特征向量空间；(5)对特征向量空间进行降维处理，以选取出有效特征参量；(6)将有效特征参量输入分类器进行训练和测试；(7)将待识别局部放电信号输入经过训练和测试的分类器中，分类器输出识别结果。
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公开(公告)号：CN104569894B
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201510039766.5
申请日：2015-01-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R35/00
Abstract: 本发明公开一种基于时域参数的局部放电特高频传感器性能评价方法，通过时域参数表征特高频传感器的性能，在GTEM小室脉冲测量系统测量数据的基础上，经由Hilbert变换获取时域解析脉冲响应函数，并提取出包络峰值、包络宽度和振荡时间三种时域参数。利用Guillaume‑Nahman技术克服频域反卷积求取时域参数过程中的病态问题，避免系统脉冲响应淹没于高频毛刺之中。与现有评价体系相比本发明能够更准确地描述UHF传感器在接收脉冲信号时的行为特征，为局部放电UHF检测信号时域波形的有效对比和分析提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN106841959A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710221654.0
申请日：2017-04-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/12
CPC classification number: G01R31/12
Abstract: 一种用于电力电缆局部放电检测的智能高频局部放电传感器，包括金属屏蔽盒、盒盖、合页、搭扣、绝缘垫圈、磁芯、集成电路板、电源插孔、信号发射天线、电池、电源开关和指示灯；本发明传感器内置电池与集成电路板，可直接在传感器内进行信号的处理，减少信号传输过程中的衰减，提高了传感器的灵敏度和抗干扰能力；内置的集成电路板包含无线发送电路，通过信号发射天线将数据发送给终端接收设备，省掉了连接线缆，简化了工作流程，并可在较远距离进行局部放电检测工作，保证检测人员的人身安全；整个传感器通过所述的合页展开呈钳形结构，通过搭扣连接成整体后，传感器内部的电路才能连通工作，搭扣断开时，电池与电路板分开，传感器停止工作。
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公开(公告)号：CN104569894A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510039766.5
申请日：2015-01-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R35/00
Abstract: 本发明公开一种基于时域参数的局部放电特高频传感器性能评价方法，通过时域参数表征特高频传感器的性能，在GTEM小室脉冲测量系统测量数据的基础上，经由Hilbert变换获取时域解析脉冲响应函数，并提取出包络峰值、包络宽度和振荡时间三种时域参数。利用Guillaume-Nahman技术克服频域反卷积求取时域参数过程中的病态问题，避免系统脉冲响应淹没于高频毛刺之中。与现有评价体系相比本发明能够更准确地描述UHF传感器在接收脉冲信号时的行为特征，为局部放电UHF检测信号时域波形的有效对比和分析提供了技术支撑。
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