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公开(公告)号：CN118057368A
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202211444033.6
申请日：2022-11-18
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06F18/213 , G01R31/12 , G06F18/2415 , G06F18/28 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及局部放电信号处理技术领域，且公开了基于注意力深层网络的局部放电信号故障智能检测方法，所述方法包括：获取待测局部放电信号数据；将待测局部放电信号数据输入局部放电信号输出模块进行处理获得PRPD图谱数据；将获得的PRPD图谱数据输入注意力深层网络模型中进行模式识别，得到待测局部放电信号的识别结果。该基于注意力深层网络的局部放电信号故障智能检测方法，通过引入注意力深层网络，为各种无线电信号提供了通用的特征提取框架，避免繁琐的手动选择特征，并将传统简单注意力神经网络进行优化，从而获得注意力分布，即权重分配更科学的网络；采用注意力机制对特征图进行加权和组装，以选择最具辨别力的特征，可以进一步减少计算负担，使特征更具代表性。
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公开(公告)号：CN116520022B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310779931.5
申请日：2023-06-29
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G01R23/165
Abstract: 本发明涉及电力谐波监测技术领域，具体而言，涉及电力谐波动态检测方法、装置、电子设备及介质，通过采集电力系统单个点位的电流信号，进行滤波处理，再建立单个谐波信号和总谐波信号的映射关系；通过建立的映射关系实现只检测单源谐波来预测总谐波的作用；本发明的优点是通过对电力设备的单源检测，达到检测整个电力系统的目的，大大减少实时数据处理的工作量；同时定期检测单源映射整体系统的关系并修正。
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公开(公告)号：CN116027161A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310254953.X
申请日：2023-03-16
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G01R31/12 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及电变量测量技术领域，具体而言，涉及一种电力设备局部放电脉冲信号监测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取多个高压装置脉冲电流检测器反馈的监测数据；提取每个监测数据中的电流脉冲数据的波形特征；将去噪后的波形特征输入到与其设备类型相对应的声噪评估模型中，得到模拟分贝值；基于位置编码和模拟分贝值，计算监测区域内多个电力设备因局部放电产生的噪音模拟分布图；本发明通过获取高压设备密集区域内的多种不同类型的设备在发生局部放电时的放电脉冲信号，并提取该信号中的波形特征，通过分析波形特征得到对应设备产生的噪音信息，进而模拟整个高压设备密集区域的噪声分布情况，为该区域抑制噪音的电力调度提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN115993511A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310281261.4
申请日：2023-03-22
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G01R31/12 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及电变量测量技术领域，具体而言，涉及一种局部放电类型高精度检测识别装置、方法和设备，装置包括：信号接收装置，用于捕捉接收电力设备中局部放电产生的超高频电信号，并发送接收后的信号；所述电力设备包括高压配电盘、高压电缆、变压器、气体绝缘开关装置中的任意一种或多种；信号处理装置，用于将从信号接收装置的传过来的信号进行采样并转换为数字信号，然后发送转换后的数字信号；信号识别装置，用于将从信号处理装置发送的数字信号进行变换生成时频图，并提取特征，将特征和内置分类特征比较，识别出局部放电类型。本发明为识别局部放电类型提供了有效的工具和方法。
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公开(公告)号：CN118035801A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211368805.2
申请日：2022-11-03
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G01R31/12
Abstract: 本发明涉及局部放电信号处理技术领域，且公开了基于多尺度探测自注意力网络的局放信号定位方法，包括以下步骤：获取检测信号数据，并将检测信号数据具象化得到检测信号图像，再进行预处理获得局放信号图像；将局放信号图像输入到分割模型中获取局放信号区域并输出局放信号生成局放信号分割掩模；将检测信号图像输入到自注意力网络模型中检测局放信号区域并对局放信号进行定位和分类获得信号检测结果图。该基于多尺度探测自注意力网络的局放信号定位方法，通过判别标准局部放电信号与检测信号的重叠程度，可以准确地定位局部放电信号，可快速找到疑似局放信号的区域，极大地降低了在信号处理上寻找局放信号区域的时间和精力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118013208A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211399000.4
申请日：2022-11-09
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01R31/12
Abstract: 本发明涉及局部放电信号处理技术领域，且公开了基于可分离卷积神经网络的局放信号去混叠方法，所述方法包括：获取原始局部放电信号数据；对原始局部放电信号进行预处理；将预处理后的局部放电信号有序化获得一维有序局部放电信号；将一维有序局部放电信号输入局部放电信号频域混叠分离网络中。该基于可分离卷积神经网络的局放信号去混叠系统及方法，提供了一个能够修复分离信号的网络模型，通过可分离卷积神经网络模型(ScNet)将输入的混叠信号进行编码、分离、解码，再通过信号恢复网络模型(Signal Recovery)将分离后的混叠信号补全或者去冗余，使其恢复成一个相对完美的局部放电信号，为后续精确地局部放电信号识别奠定了良好的基础。
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公开(公告)号：CN116482442B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310702292.2
申请日：2023-06-14
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G01R23/165 , G10L25/51 , G10L25/30 , G10L19/26 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及电力谐波监测技术领域，具体而言，涉及电力系统谐波自寻优检测方法、装置、设备及介质，包括动态获取该检测区域内电力设备种类和噪音分贝值信号，将上述噪音分贝值信号通过滤波器去除非周期性干扰信号得到声波分贝值信号；将声波分贝值信号进行快速傅里叶变换得到声波分贝值信号频谱，评估声波分贝值信号频谱的幅值和分布特征；将检测区域电力设备种类和所述声波分贝值信号频谱的幅值和分布特征输入到与该电力设备种类匹配的电噪评估模型，得到该检测区域电力系统的谐波特征，通过对电力设备的噪音动态自寻优检测，通过无需无接触式及时发现电力系统中存在的电力谐波问题。
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公开(公告)号：CN116520022A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310779931.5
申请日：2023-06-29
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G01R23/165
Abstract: 本发明涉及电力谐波监测技术领域，具体而言，涉及电力谐波动态检测方法、装置、电子设备及介质，通过采集电力系统单个点位的电流信号，进行滤波处理，再建立单个谐波信号和总谐波信号的映射关系；通过建立的映射关系实现只检测单源谐波来预测总谐波的作用；本发明的优点是通过对电力设备的单源检测，达到检测整个电力系统的目的，大大减少实时数据处理的工作量；同时定期检测单源映射整体系统的关系并修正。
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公开(公告)号：CN116482442A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310702292.2
申请日：2023-06-14
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G01R23/165 , G10L25/51 , G10L25/30 , G10L19/26 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及电力谐波监测技术领域，具体而言，涉及电力系统谐波自寻优检测方法、装置、设备及介质，包括动态获取该检测区域内电力设备种类和噪音分贝值信号，将上述噪音分贝值信号通过滤波器去除非周期性干扰信号得到声波分贝值信号；将声波分贝值信号进行快速傅里叶变换得到声波分贝值信号频谱，评估声波分贝值信号频谱的幅值和分布特征；将检测区域电力设备种类和所述声波分贝值信号频谱的幅值和分布特征输入到与该电力设备种类匹配的电噪评估模型，得到该检测区域电力系统的谐波特征，通过对电力设备的噪音动态自寻优检测，通过无需无接触式及时发现电力系统中存在的电力谐波问题。
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公开(公告)号：CN116027161B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310254953.X
申请日：2023-03-16
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G01R31/12 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及电变量测量技术领域，具体而言，涉及一种电力设备局部放电脉冲信号监测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取多个高压装置脉冲电流检测器反馈的监测数据；提取每个监测数据中的电流脉冲数据的波形特征；将去噪后的波形特征输入到与其设备类型相对应的声噪评估模型中，得到模拟分贝值；基于位置编码和模拟分贝值，计算监测区域内多个电力设备因局部放电产生的噪音模拟分布图；本发明通过获取高压设备密集区域内的多种不同类型的设备在发生局部放电时的放电脉冲信号，并提取该信号中的波形特征，通过分析波形特征得到对应设备产生的噪音信息，进而模拟整个高压设备密集区域的噪声分布情况，为该区域抑制噪音的电力调度提供可靠依据。
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