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公开(公告)号：CN107862409B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201711077209.8
申请日：2017-11-06
Abstract: 本发明公开了一种基于回归分析的变电站输变电设备大量缺失数据填补方法，主要包括以下步骤：1)确定需要填补缺失数据的变电站输变电设备和待填补的数据类。2)设定所述设备的数据表示为：y＝{y1,...,yi,...,yj,...,yn}。3)收集所述设备所在的变电站内其余同型设备的相同类型的数据X。4)利用数据X和数据y建立待填补数据的回归分析模型y＝f(X)。5)利用非缺失数据{y1,...,yi,...,yj}进行回归模型的训练，得到训练好的回归模型。6)将数据输入训练好的回归模型，得到数据{yj+1,...,yn}的预测结果。7)将所述预测结果作为新值，实现对缺失数据的填补。
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公开(公告)号：CN106338673A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610865177.7
申请日：2016-09-29
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国网山东省电力公司 , 国家电网公司
Inventor： 苏建军 , 张方正 , 白万建 , 赵岩 , 雍军 , 陈玉峰 , 郭志红 , 王有元 , 杨祎 , 杜修明 , 孟瑜 , 吕俊涛 , 蔡亚楠 , 刘航 , 周立玮 , 刘玉 , 朱文兵 , 朱孟兆 , 朱庆东
Abstract: 本发明公开了一种变压器绕组故障特征参量提取方法，包括：对变压器绕组故障类型进行划分；选取特征参量；分别对变压器绕组故障类型数据和特征参量数据进行离散化；并将上述离散化数据组合成一个数据组；将每一组数据离散化后获得的数据组进行组合，获得数据事务组，根据得到的数据事务组获得故障特征量与故障类型的相关度。本发明有益效果：利用计算出的变压器状态特征量与绕组故障类型之间的关联度，如果关联度低，可以在故障诊断中放弃此项特征量数据，能有效提高故障诊断算法的效率，并且可以应用在对故障类型划分较细的绕组故障诊断。
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公开(公告)号：CN105956727A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610220790.3
申请日：2016-04-11
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种改进的电力设备故障率计算方法，对两参数威布尔分布函数式进行改进，采用最小二乘法对故障率函数的参数进行拟合，进而求解出设备的故障率函数。本发明提出的设备故障率计算方法简单易懂，较为容易掌握，改进后的函数能够同时兼顾电力设备偶然故障和老化故障共同存在的特点。能够为电力系统系设备的可靠性评估、检修策略制定提供相关可靠依据。
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公开(公告)号：CN111694827B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010481374.5
申请日：2020-05-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种电力设备状态监测数据缺失值分类插补方法和系统，所述方法包括：获取电力设备状态在线监测数据集Xm×n，Xm×n包含m个样本，每个样本包含n类状态变量；根据Xm×n中测量值缺失特点，对Xm×n中的缺失值进行分类；构建不同类型缺失值的插补模型并进行缺失值插补，实现状态监测数据缺失值的修复。本申请遵循由易到难的原则，提出了分类插补方法实现三类缺失值的顺序修复。与使用单一的数据插补模型相比，本申请的分类插补方法建立了合理的数据插补流程，适用于修复缺失情况复杂且缺失率高的状态监测数据。
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公开(公告)号：CN111708987A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010549550.4
申请日：2020-06-16
Applicant: 重庆大学
Abstract: 一种变电站多台并联变压器负荷预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取设定时间段内所述变电站的历史数据，包括该设定时间段内变电站负荷数据，每台变压器的负荷数据，变电站运行方式数据；步骤2，使用变电站的历史数据计算变电站以运行方式Cj运行时变压器Ti在t时刻的负载分配系数Ft(Ti，Cj)；步骤3，以步骤2获得的负载分配系数Ft(Ti，Cj)，结合变电站的负荷Ls(t)，使用非线性回归函数G(Ls(t)，Ti，Cj)量化负载分配系数Ft(Ti，Cj)与变电站的负荷Ls(t)的非线性映射关系；步骤4，以步骤3获得的非线性回归函数G(Ls(t)，Ti，Cj)，结合变电站的负荷Ls(t)，对t时刻第i台变压器的负荷Li(t)进行预测。在提升变压器负荷预测结果准确性的前提下极大减小了负荷预测建模的工作量，实现了精度和效率两项性能的双重提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111582406A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010481567.0
申请日：2020-05-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本申请公开了一种电力设备状态监测数据聚类方法和系统，方法包括：获取待聚类的数据集Xm×n，包含m个样本，每个样本包含n类变量，对每个样本的n类变量进行标准化处理；设置DBSCAN模型的密度阈值参数k；根据标准化处理后Xm×n中每个样本与其余样本的距离绘制k距离图；根据DBSCAN(0,k)模型聚类结果的类别数确定邻域半径参数E的下限阈值E0；根据k距离图确定E的上限阈值Emax；根据E0和Emax绘制“类别数–E”曲线；根据“类别数–E”曲线确定E的最优值。通过设计和绘制“类别数–E”曲线实现DBSCAN模型的邻域半径参数E和密度阈值参数k的优化，使用DBSCAN模型聚类电力设备在线监测数据，用于在线监测实时数据的模式识别和异常检测，判断正常数据类别与异常类型。
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公开(公告)号：CN106646017B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610865176.2
申请日：2016-09-29
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国网山东省电力公司 , 山东理工大学 , 国家电网公司
Inventor： 陈玉峰 , 任志刚 , 周大洲 , 王兴照 , 郭志红 , 王有元 , 杜修明 , 辜超 , 孟瑜 , 邢海文 , 杨祎 , 周立玮 , 刘航 , 刘玉 , 陈天 , 周加斌 , 林颖 , 彭飞 , 朱庆东 , 王建 , 王硕 , 王学磊 , 冯彩
Abstract: 本发明公开了一种变压器重要度的划分方法，包括：将变压器重要度作为目标层，将变压器的本体特性、负载情况以及外部环境信息作为准则层，对表征准则层的数据指标进一步划分作为指标层，建立变压器重要度层次模型；采集同一时刻不同变压器的指标层的实时数据信息；对采集到的实时数据信息进行归一化处理；分别对各指标层数据赋予权重值；根据各指标层数据的归一化结果以及权重值计算各变压器的重要度。本发明有益效果：该方法能综合多源信息，全面评估变压器当前的运行情况，并能避免不同类型变压器之间的差异性，适用于评估不同环境、不同类型的变压器重要度，能为变压器的检修更换提供有效的客观依据。
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公开(公告)号：CN107862409A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711077209.8
申请日：2017-11-06
Abstract: 本发明公开了一种基于回归分析的变电站输变电设备大量缺失数据填补方法，主要包括以下步骤：1)确定需要填补缺失数据的变电站输变电设备和待填补的数据类。2)设定所述设备的数据表示为：y＝{y1,...,yi,...,yj,...,yn}。3)收集所述设备所在的变电站内其余同型设备的相同类型的数据X。4)利用数据X和数据y建立待填补数据的回归分析模型y＝f(X)。5)利用非缺失数据{y1,...,yi,...,yj}进行回归模型的训练，得到训练好的回归模型。6)将数据 输入训练好的回归模型，得到数据{yj+1,...,yn}的预测结果。7)将所述预测结果作为新值，实现对缺失数据的填补。
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公开(公告)号：CN106646017A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610865176.2
申请日：2016-09-29
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国网山东省电力公司 , 山东理工大学 , 国家电网公司
Inventor： 陈玉峰 , 任志刚 , 周大洲 , 王兴照 , 郭志红 , 王有元 , 杜修明 , 辜超 , 孟瑜 , 邢海文 , 杨祎 , 周立玮 , 刘航 , 刘玉 , 陈天 , 周加斌 , 林颖 , 彭飞 , 朱庆东 , 王建 , 王硕 , 王学磊 , 冯彩
Abstract: 本发明公开了一种变压器重要度的划分方法，包括：将变压器重要度作为目标层，将变压器的本体特性、负载情况以及外部环境信息作为准则层，对表征准则层的数据指标进一步划分作为指标层，建立变压器重要度层次模型；采集同一时刻不同变压器的指标层的实时数据信息；对采集到的实时数据信息进行归一化处理；分别对各指标层数据赋予权重值；根据各指标层数据的归一化结果以及权重值计算各变压器的重要度。本发明有益效果：该方法能综合多源信息，全面评估变压器当前的运行情况，并能避免不同类型变压器之间的差异性，适用于评估不同环境、不同类型的变压器重要度，能为变压器的检修更换提供有效的客观依据。
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公开(公告)号：CN106443259A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610865113.7
申请日：2016-09-29
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国网山东省电力公司 , 国家电网公司 , 山东理工大学
Inventor： 杨祎 , 苏建军 , 刘凯 , 杨立超 , 陈玉峰 , 王有元 , 郭志红 , 黄锐 , 辜超 , 杜修明 , 孟瑜 , 吕学宾 , 陈天 , 王施又 , 刘航 , 刘玉 , 周立玮 , 周加斌 , 朱文兵 , 耿玉杰 , 彭飞 , 王善龙 , 汪挺 , 陈希
IPC: G01R31/00
CPC classification number: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于欧式聚类和SPO-SVM的变压器故障诊断新方法，包括：选取样本数据，将样本数据分为训练样本和测试样本，并对其进行归一化处理；划分变压器的状态；构造欧式距离分类器；构造SVM多分类器；构造高斯径向基核函数作为核函数；采用粒子群优化理论对高斯径向基核函数的参数进行优化；将训练样本输入支持向量机进行模型学习，建立基于最小二乘支持向量机的学习模型；将测试样本输入两分类的SVM进行计算；得到变压器的故障类别。本发明有益效果：采用粒子群对支持向量机的核函数参数进行优化，通过优化后的支持向量机对样本数据进行训练和测试，实现对变压器的故障的快速准确诊断。
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