华电四川发电有限公司瓦屋山分公司;四川华电杂谷脑水电开发有限责任公司廖涛获国家专利权
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龙图腾网获悉华电四川发电有限公司瓦屋山分公司;四川华电杂谷脑水电开发有限责任公司申请的专利一种变电站局部放电检测方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120281092B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510758945.8,技术领域涉及:H02J13/00;该发明授权一种变电站局部放电检测方法及系统是由廖涛;鲜恒超;李静;谭显浪;蒋元杰;蒲涛;刘荣华;林静设计研发完成,并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种变电站局部放电检测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及变电站运维技术领域,具体提供一种变电站局部放电检测方法及系统,旨在提升局部放电检测的精准度与设备绝缘状态评估的智能化水平,首先获取目标变电站设备的局部放电信号数据集合,其包含多个由放电脉冲波形组成的监测信号序列,接着,对局部放电信号数据集合进行特征提取,生成每个监测信号序列的时域与频域特征集合,以全面反映放电信号的内在特性,然后利用预设的放电模式分析模型,对时域与频域特征集合进行放电模式分析,精准识别放电类型,最后,根据放电类型分类结果生成设备绝缘状态评估策略,并实时传输至变电站监测系统,触发预警操作,从而有效保障电力系统的安全稳定运行。
本发明授权一种变电站局部放电检测方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种变电站局部放电检测方法,其特征在于,所述方法包括: 获取目标变电站设备的局部放电信号数据集合,所述局部放电信号数据集合包括多个监测信号序列,每个监测信号序列由至少一个放电脉冲波形组成; 对所述局部放电信号数据集合进行信号特征提取处理,得到每个监测信号序列的时域特征集合和频域特征集合; 基于预设的放电模式分析模型,对所述时域特征集合和所述频域特征集合进行放电模式分析,生成所述监测信号序列的放电类型分类结果; 根据所述放电类型分类结果生成设备绝缘状态评估策略,并将所述设备绝缘状态评估策略传输至变电站监测系统以触发预警操作; 所述基于预设的放电模式分析模型,对所述时域特征集合和所述频域特征集合进行放电模式分析,生成所述监测信号序列的放电类型分类结果,包括: 将所述时域特征集合中的时域统计特征集合映射为第一特征向量,并将所述频域特征集合中的频段能量占比特征映射为第二特征向量,并对所述第一特征向量和所述第二特征向量进行标准化转换; 调用所述放电模式分析模型中的特征融合层对标准化转换后的所述第一特征向量和所述第二特征向量进行拼接处理,生成融合特征向量; 对所述融合特征向量进行标准化后的向量维度匹配验证,确认其维度与所述放电模式分析模型的分类决策层的输入节点数量一致; 通过所述分类决策层中的全连接层对所述融合特征向量进行权重矩阵乘法处理,生成初始模式得分向量; 对所述初始模式得分向量进行非线性激活函数映射,得到各放电模式类别的非线性得分值; 将所述非线性得分值输入至概率归一化层,计算各放电模式类别的概率值并进行概率排序,生成按概率值降序排列的放电模式预测概率分布; 根据所述放电模式预测概率分布确定所述监测信号序列对应的放电类型分类结果,所述放电类型分类结果包括表面放电、内部气隙放电及悬浮电位放电中的至少一种; 在所述根据所述放电模式预测概率分布确定所述监测信号序列对应的放电类型分类结果之后,还包括: 基于所述放电类型分类结果与所述设备绝缘状态评估策略的历史执行记录,生成放电模式分析模型的增量训练样本集合,所述增量训练样本集合包括当前监测信号序列对应的时域统计特征集合、频段能量占比特征及修正后的放电类型标签; 对所述增量训练样本集合中的时域统计特征集合进行滑动窗口均值滤波处理,生成去噪后的时域统计特征向量,并对所述频段能量占比特征进行基于历史能量分布曲线的动态归一化处理,生成归一化频域特征向量; 调用预置的模型结构适配器对所述放电模式分析模型的输入层节点数量进行维度校验,当检测到所述去噪后的时域统计特征向量的维度与所述归一化频域特征向量的维度之和与当前输入层节点数量不匹配时,触发输入层节点扩展操作,新增与维度差值相等数量的输入节点并初始化为零权重; 将所述去噪后的时域统计特征向量和归一化频域特征向量按时间戳顺序输入至更新后的放电模式分析模型进行增量训练,计算模型输出的预测概率分布与修正后的放电类型标签之间的损失梯度,并采用动量优化算法对模型权重矩阵进行迭代更新; 在每次迭代更新后,对所述特征融合层的拼接输出向量进行维度对齐验证,当检测到所述去噪后的时域统计特征向量与归一化频域特征向量的维度变化导致拼接向量维度超过分类决策层的输入节点容量时,自动插入填充节点并施加权重衰减惩罚项以抑制过拟合。
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