華電四川發電有限公司瓦屋山分公司;四川華電雜谷腦水電開發有限責任公司廖濤獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉華電四川發電有限公司瓦屋山分公司;四川華電雜谷腦水電開發有限責任公司申請的專利一種變電站局部放電檢測方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120281092B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510758945.8,技術領域涉及:H02J13/00;該發明授權一種變電站局部放電檢測方法及系統是由廖濤;鮮恒超;李靜;譚顯浪;蔣元杰;蒲濤;劉榮華;林靜設計研發完成,并于2025-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種變電站局部放電檢測方法及系統在說明書摘要公布了:本發明涉及變電站運維技術領域,具體提供一種變電站局部放電檢測方法及系統,旨在提升局部放電檢測的精準度與設備絕緣狀態評估的智能化水平,首先獲取目標變電站設備的局部放電信號數據集合,其包含多個由放電脈沖波形組成的監測信號序列,接著,對局部放電信號數據集合進行特征提取,生成每個監測信號序列的時域與頻域特征集合,以全面反映放電信號的內在特性,然后利用預設的放電模式分析模型,對時域與頻域特征集合進行放電模式分析,精準識別放電類型,最后,根據放電類型分類結果生成設備絕緣狀態評估策略,并實時傳輸至變電站監測系統,觸發預警操作,從而有效保障電力系統的安全穩定運行。
本發明授權一種變電站局部放電檢測方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種變電站局部放電檢測方法,其特征在于,所述方法包括: 獲取目標變電站設備的局部放電信號數據集合,所述局部放電信號數據集合包括多個監測信號序列,每個監測信號序列由至少一個放電脈沖波形組成; 對所述局部放電信號數據集合進行信號特征提取處理,得到每個監測信號序列的時域特征集合和頻域特征集合; 基于預設的放電模式分析模型,對所述時域特征集合和所述頻域特征集合進行放電模式分析,生成所述監測信號序列的放電類型分類結果; 根據所述放電類型分類結果生成設備絕緣狀態評估策略,并將所述設備絕緣狀態評估策略傳輸至變電站監測系統以觸發預警操作; 所述基于預設的放電模式分析模型,對所述時域特征集合和所述頻域特征集合進行放電模式分析,生成所述監測信號序列的放電類型分類結果,包括: 將所述時域特征集合中的時域統計特征集合映射為第一特征向量,并將所述頻域特征集合中的頻段能量占比特征映射為第二特征向量,并對所述第一特征向量和所述第二特征向量進行標準化轉換; 調用所述放電模式分析模型中的特征融合層對標準化轉換后的所述第一特征向量和所述第二特征向量進行拼接處理,生成融合特征向量; 對所述融合特征向量進行標準化后的向量維度匹配驗證,確認其維度與所述放電模式分析模型的分類決策層的輸入節點數量一致; 通過所述分類決策層中的全連接層對所述融合特征向量進行權重矩陣乘法處理,生成初始模式得分向量; 對所述初始模式得分向量進行非線性激活函數映射,得到各放電模式類別的非線性得分值; 將所述非線性得分值輸入至概率歸一化層,計算各放電模式類別的概率值并進行概率排序,生成按概率值降序排列的放電模式預測概率分布; 根據所述放電模式預測概率分布確定所述監測信號序列對應的放電類型分類結果,所述放電類型分類結果包括表面放電、內部氣隙放電及懸浮電位放電中的至少一種; 在所述根據所述放電模式預測概率分布確定所述監測信號序列對應的放電類型分類結果之后,還包括: 基于所述放電類型分類結果與所述設備絕緣狀態評估策略的歷史執行記錄,生成放電模式分析模型的增量訓練樣本集合,所述增量訓練樣本集合包括當前監測信號序列對應的時域統計特征集合、頻段能量占比特征及修正后的放電類型標簽; 對所述增量訓練樣本集合中的時域統計特征集合進行滑動窗口均值濾波處理,生成去噪后的時域統計特征向量,并對所述頻段能量占比特征進行基于歷史能量分布曲線的動態歸一化處理,生成歸一化頻域特征向量; 調用預置的模型結構適配器對所述放電模式分析模型的輸入層節點數量進行維度校驗,當檢測到所述去噪后的時域統計特征向量的維度與所述歸一化頻域特征向量的維度之和與當前輸入層節點數量不匹配時,觸發輸入層節點擴展操作,新增與維度差值相等數量的輸入節點并初始化為零權重; 將所述去噪后的時域統計特征向量和歸一化頻域特征向量按時間戳順序輸入至更新后的放電模式分析模型進行增量訓練,計算模型輸出的預測概率分布與修正后的放電類型標簽之間的損失梯度,并采用動量優化算法對模型權重矩陣進行迭代更新; 在每次迭代更新后,對所述特征融合層的拼接輸出向量進行維度對齊驗證,當檢測到所述去噪后的時域統計特征向量與歸一化頻域特征向量的維度變化導致拼接向量維度超過分類決策層的輸入節點容量時,自動插入填充節點并施加權重衰減懲罰項以抑制過擬合。
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