一种GIL局部放电源定位方法和系统

    公开(公告)号:CN112147471A

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN202011021401.7

    申请日:2020-09-25

    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。

    一种基于虚拟传感器的局部放电源定位方法

    公开(公告)号:CN113552450A

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN202110765690.X

    申请日:2021-07-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟传感器的局部放电源定位方法,其包括步骤:(1)构建光学局部放电仿真指纹库;(2)采构建自适应神经模糊推理系统算法网络,并采用光学局部放电仿真指纹库作为训练集对自适应神经模糊推理系统算法网络进行训练;(3)在局部放电实际检测时,设置A个实际光学传感器和B个虚拟光学传感器,其中将A个实际光学传感器采集的实测局部放电信号输入经过训练的自适应神经模糊推理系统算法网络中,以使其输出B个虚拟光学传感器的预测局部放电信号;(4)由实测局部放电信号和预测局部放电信号构建光学局部放电检测指纹;(5)将所述光学局部放电检测指纹与所述光学局部放电仿真指纹库进行匹配,以得到局部放电源的位置。

    一种GIL局部放电源定位方法和系统

    公开(公告)号:CN112147470A

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN202011021369.2

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本发明公开了一种GIL局部放电源定位方法,包括步骤:(1)建立与实际GIL尺寸相同的仿真模型,并进行光学信号仿真,构建局部放电仿真指纹库Ψ(2)拟合出GIL中所有位置局部放电指纹,以将Ψ扩展为Ψ’(3)构建有若干个基分类器的Bagging‑KELM模型,用Bagging算法对扩展后光学局部放电仿真指纹库Ψ’进行重新采样,获得随机选择的若干个子指纹库,各子指纹库与个基分类器对应,采用各子指纹库对各基分类器进行训练,以使每一个基分类器均输出局部放电源位置坐标,Bagging‑KELM模型的输出为各基分类器输出局部放电源位置坐标的平均值(4)将实际检测的GIL局部放电光学指纹输入到经过训练的Bagging‑KELM模型中,得到实际局部放电源位置。此外,本发明还公开了一种GIL局部放电源定位系统。

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