-
公开(公告)号：CN109991519A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910175714.9
申请日：2019-03-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法，所述无线传感阵列包括若干无线定向传感器，所述方法包括以下步骤：通过无线传感阵列获取一段时间内的若干组局部放电信号的幅值数据，其中每组数据分别对应相应的时间点，每组数据中的每个数据分别对应相应的无线定向传感器；基于神经网络对若干组局部放电信号的幅值数据进行筛选，留下可信度高的数据组；基于经筛选的数据组确定局部放电源的方向。该方法能在局部放电测向上实现局部放电源的准确定位，同时具有较低的设备成本、较小的设备体积、较好的设备便携性、较好的环境适应性以及较高的测向精度和准确度。此外，本发明还公开了相应的测向系统。
-
公开(公告)号：CN109581103A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811393512.3
申请日：2018-11-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 一种基于广域监测的的电网谐波源的定位算法。将配网线路量测运用到谐波状态估计和谐波源定位之中，以广域监测系统采集到的电压电流等状态量为基础，根据加权最小二乘法提出了针对性的优化算法，并利用相量差值法实现电网谐波源的定位。基于广域测量系统的谐波源定位充分发挥了其广域低成本的特点，优化了运算过程，保证了估计精度，得到了全网络的谐波电压状态，在谐波源检测灵敏度和定位的准确性上也大大优于传统检测。对电网谐波源的分析处理具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN108872852A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810419814.7
申请日：2018-05-04
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种风力发电机故障诊断系统，其包括：若干个传感器，其采集风力发电机的多个特征量；第一处理单元，其接收传感器传输的多个特征量，并且：将若干个传感器采集的多个特征量作为故障分类的条件属性集，通过粗糙集理论进行信息融合建立故障诊断决策表；基于故障诊断决策表提取出故障诊断规则；以及，采用故障诊断规则对风力发电机的故障进行诊断。此外，本发明还公开了一种风力发电机故障诊断方法。该风力发电机故障诊断系统可以对多种故障因素进行故障诊断，通过提取多个风力发电机的特征量进行分析诊断，从而发现风力发电机发生故障的各个故障因素以及各个故障因素之间的联系，最终使得获取的故障诊断结果准确率高。
-
公开(公告)号：CN108825446A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810420798.3
申请日：2018-05-04
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种风机故障智能管理系统，其包括：传感器，其采集风机的状态数据；传感器控制模块，其与所述传感器连接，所述传感器控制模块将传感器传输的状态数据转换为相应的数字信号后传输出去；数据库，其存储传感器控制模块传输的数据；改进的模拟退火粒子群算法模块；支持向量机算法模块，其轮询数据库内的数据；以及与数据库连接的用户端，以实时调取数据库中的数据。此外，本发明还公开了一种风机故障智能管理方法。该风机故障智能管理系统可以实时采集风机的状态数据以使得风机一旦发生异常时能够及时了解，进而进行故障维修排除，从而有效维护机组的运行效益及电网安全运行。
-
公开(公告)号：CN108566436A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810523307.8
申请日：2018-05-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的分布式电力设备信息采集系统，其包括：若干个采集站，其分别对应设置于若干个根据地理位置划分的采集区域内；各个采集站均与传感器连接，且采集站和传感器设置于同一个采集区域内，传感器采集与其对应的采集区域内的电力设备信息数据；各个采集站均具有存储装置，且均具有与该采集站对应的密钥，密钥包括私匙和与该私匙唯一对应的公匙，公匙被传输给所有采集站；采集站采用自身的私匙对电力设备信息数据进行加密以形成数字签名，并将接收的数据和数字签名以区块的形式存储在存储装置中；其他采集站基于公匙对数字签名进行解密并对接收的数据进行验证，将经过验证的数据以区块的形式存入自身的存储装置中。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108490325A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810322254.3
申请日：2018-04-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种两段式变电站局部放电信号定位方法，其包括步骤：(1)构建模拟局部放电信号强度分布特性矩阵Ψ；(2)对模拟局部放电信号强度分布特性矩阵中的模拟局部放电强度特性向量进行聚类，得到C个类；(3)当局部放电实际发生时，采用n个特高频传感器采集局部放电信号并获得对应的实测局部放电强度特性向量；(4)对局部放电信号进行初步定位，以缩小定位范围；(5)在被缩小的范围内，采用压缩感知算法对局部放电信号进行精确定位。此外，本发明还公开了一种两段式变电站局部放电信号定位系统。所述的定位方法及系统具有测量难度低，对于设备硬件的要求小，定位精度高的优点，并且保证高定位精度的同时，有效降低电力设备成本。
-
公开(公告)号：CN108306896A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810270879.X
申请日：2018-03-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种具有数据保护功能的变电站状态监测系统，其包括：若干个传感器，其中每一个传感器均具有与该传感器对应的第一密钥，所述第一密钥包括第一私匙和与该第一私匙唯一对应的第一公匙，所述第一公匙被传输给下述数据存储单元保存；其中每一个传感器均包括数据采集模块和数据通信模块，所述数据采集模块采集变电站的设备状态信号数据，所述数据通信模块将经过第一密钥加密的设备状态信号数据传输给下述数据存储单元；数据存储单元，其采用第一公匙对接收的数据和传感器的身份进行验证，并将通过验证的数据作为区块链数据传输至下述区块链数据库；区块链数据库以及若干个数据调取模块。此外，本发明还公开了一种变电站状态监测方法。
-
公开(公告)号：CN106291281A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610642472.6
申请日：2016-08-08
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种变电站设备局部放电定位系统，其包含：特高频传感器，设置在被测区域中，采集被测区域中局部放电产生的特高频信号；数据分析与处理单元，其与所述的特高频传感器连接，根据特高频传感器采集到的特高频信号并结合相应位置坐标建立RSSI指纹图，运用BP神经网络算法进行布局放电定位。其优点是：基于RSSI指纹图谱技术，利用特高频信号作为特征量，结合神经网络算法和粒子群算法实现变电站设备局部放电定位，从而实现基于RSSI指纹图谱的局部放电定位，该系统对于硬件的要求较小，易于实现，并且具有较高的精确度，降低了变电站局部放电定位的难度，有效提高了检测效率。
-
公开(公告)号：CN105319487A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510729623.7
申请日：2015-10-30
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 上海交通大学
IPC: G01R31/12
CPC classification number: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种变电站局部放电信号检测和定位系统，用于检测变电站设备放电点产生的局部放电所激发的特高频电磁波，并对所述放电点进行定位，其包括：四个特高频全向天线接收放大模块，其接收所述局部放电激发的特高频电磁波并进行放大和滤波后输出四路信号；超高速数据采集单元，采集所述输出的四路信号并转换为相应的四路数据输出；数据处理和分析单元，其对该四路数据进行处理和分析，基于所述局部放电激发的特高频电磁波到达所述四个特高频全向天线接收放大模块的四个起始时刻计算得到所述放电点坐标的值，以对所述放电点进行定位。本发明还公开了一种变电站局部放电信号检测和定位方法。
-
公开(公告)号：CN105182192A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510506186.2
申请日：2015-08-17
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种用于GIS局部放电检测的特高频传感器，包括：能够屏蔽外部信号的屏蔽盒，其底面设有开口，该屏蔽盒上设有与外部设备对接的电缆连接器；绝缘的介质基板，其设置在屏蔽盒内并与屏蔽盒底面的开口相对应；两块用于检测GIS放电信号的贴片，其呈镜像对称式地设置在介质基板的同一表面上，贴片的内边沿为呈指数型渐变的曲线，贴片头部的宽度小于其尾部的宽度；用于传输信号的同轴线，其内线芯的一端和其内屏蔽层的一端都与电缆连接器电连接，其内线芯的另一端和其内屏蔽层的另一端分别与两块贴片的尾部电连接。它的检测频带宽度大、灵敏度高，能够检测到GIS中更小的局部放电所产生的信号。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
154
records
(took 0.059 seconds)
