一种基于改进支持向量机算法的气体绝缘故障识别方法

    公开(公告)号:CN119226903A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411145005.3

    申请日:2024-08-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进支持向量机算法的气体绝缘故障识别方法,涉及电力设备局部放电检测技术领域,包括对气体绝缘电器设备内部的典型故障类型进行模拟和局部放电试验,采集局部放电信号;提取统计特征量,利用卡方检验法对提取的特征量进行降维和筛选;使用改进的支持向量机算法对优化后的特征集进行处理,对气体绝缘故障类型进行识别。本发明所述方法在数据层面上通过对于局部放电多物理特征的提取与优选,建立了局部放电多物理特征卡方检验优化集,相对于传统的单一物理模型,识别效果有提升,解决了传统方法在电晕放电与悬浮放电之间误判率较高的问题。

    一种电路缺陷图片采集分析系统及采集分析方法

    公开(公告)号:CN113052819A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202110320401.5

    申请日:2021-03-25

    Abstract: 本发明公开了一种电路缺陷图片采集分析系统及采集分析方法,它包括:接收模块(1):接收无人机采集并上传的原始图片;处理模块(2):对接收的图片按照需求进行处理得到处理后图片;所述处理包括对图片进行压缩处理以进行传输和存储;筛选模块(3):对图片按照电网设备图像采集规范进行筛选以得到符合所述规范的图片;分析模块(4):用于对图片附带的信息进行分析得出分析结果,所述信息包括电路设备类型、设备缺陷类型、设备缺陷等级和设备位置信息;与报告生成模块(5)和报表展示模块(6)连接;解决了现有技术中虽然借助无人机能够采集到大量的电路缺陷图片,但是不能有效提取图片中的信息等技术问题。

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