基于小样本UHF信号的变压器局部放电平面定位技术研究

基于缝隙泄漏电磁波检测的国内大型电力变压器进行局部放电（PD）检测时,UHF天线传感器阵列处于同一个平面内,PD源定位结果 z坐标波动误差较大,针对该问题,本文提出了基于小样本UHF信号的变压器PD平面定位技术,构建了小样本PD源定位模型,利用实验获得的变压器PD平面布局UHF信号对模型的有效性进行验证,结果表明,本文提出的小样本变压器PD平面定位技术可将PD源定位结果的三维定位误差降低30%以上,多次PD源定位结果的集聚特性提升60%以上,可有效提升平面布局UHF天线阵的局部放电源定位精度。     

一种多样本信息的局部放电源逐次逼近定位方法

时延估计是利用时间差方法对局部放电(PD)源准确定位的关键,然而在测量时延时不可避免地产生误差,从而导致因时延获取准确度不高而带来定位误差大的问题。因此,为了降低时间差定位法中对准确获取时延的依赖性,提出一种基于多样本寻优PD源的逐次逼近定位方法。采用逐次逼近式粒子群搜索原理,对传统定位方法得到的单样本初值与传感器阵列所建立的寻优目标函数进行递归逼近处理,最终确定最优PD源位置。通过对实验室实测PD信号逐次逼近寻优定位,表明提出的逐次逼近定位方法可有效地解决因时间差测量不准确而引起的定位结果较差的难题,结果较传统时间差定位方法具有更高的准确度,验证了所提方法的正确性与有效性。     

基于深度学习的智能变电站通信链路故障定位方法

针对智能变电站通信链路故障定位因链路复杂导致排查效率低的问题，提出了基于深度学习的智能变电站通信链路故障定位方法。从智能变电站二次装置网络拓扑出发，构建网络连通矩阵并作为基准，提出了通信链路故障情形下的故障特征表征方法；进一步基于二次装置连接与运行状态之间的逻辑关系，构建全站故障样本集；应用改进卷积神经网络（CNN），搭建智能变电站通信链路故障定位模型，最终通过后台信息初步判定的故障间隔信息与模型输出结果共同实现故障链路精确定位。以220kV智能变电站部分间隔为例，构建故障样本集，通过结果分析对比了不同定位方法，对比结果表明所提定位方法具有较高的准确率。     

基于半监督学习标签传播-极端随机树算法的光伏阵列故障诊断及定位

对光伏阵列故障进行精确诊断和定位有助于提升光伏发电系统的可靠性。针对现有的诊断方法过度依赖大量有标签样本，难以同时兼顾故障类型诊断、故障定位及低成本等问题，将多传感器法与半监督学习算法相结合，构建了一种融合标签传播算法(label propagation,LP)和极端随机树(extra-trees,ET)的半监督学习算法LP-ET。为克服工程实际故障样本较少且往往缺失故障标签的问题，搭建了光伏阵列故障仿真模型获取样本，引入LP算法，基于少量含故障类型及定位信息的有标签故障样本，实现原始故障样本集全标注；继而引入ET模型，持续构建大量决策树形成极端随机树，采用多数投票机制(Bagging)获得故障类型及定位结果。实验结果表明，所提出的LP-ET模型可以在含有大比例未标注样本数据集情况下实现短路、断路、退化及遮阴故障的较高精度诊断，兼顾单组件及多组件故障，有效解决光伏阵列故障诊断及定位问题。     

基于小波分析和克隆选择算法的模拟电路故障诊断

提出一种基于人工免疫系统的模拟电路故障诊断新方法.该方法首先对电路输出节点的电压信号进行小波分解,提取各频段的能量作为故障样本;然后利用人工免疫算法对每类故障的故障样本进行自学习,得到该类故障的最优聚类中心;最后计算故障样本和学习得到的聚类中心的距离对电路故障样本进行分类,从而实现故障元件定位.计算机仿真实验结果表明,该方法对容差模拟电路故障定位具有较高的准确率.     

用于局部放电信号定位的多样本能量相关搜索提取时间差算法

提出一种应用多样本非平稳信号的能量相关搜索提取时间差算法,阐明该算法的原理,给出具体计算公式和步骤,对实验室获得的大量变压器局部放电超高频信号数据样本,经过“相关–移位–叠加”数学变换,得到具有统计意义的能量累积曲线,再利用相关搜索原理准确计算出多传感器信号间的时间差,有效解决了多信号间时间差难以准确获取和用单样本数据对局放源定位的结果分散性大的问题,其定位时间误差在皮秒级,距离误差在厘米级。     

基于无监督学习的MMC子模块开路故障诊断方法

模块化多电平换流器(MMC)子模块发生故障时,快速准确地检测并定位故障是提高换流器运行可靠性的关键。目前,机器学习在MMC故障诊断领域得到了一定的应用,但大多需要采集每种故障情况下的样本,而故障样本采集难度较大。针对此问题,提出一种无需采集故障样本,仅根据正常样本训练分类模型即可实现故障检测和定位的无监督故障诊断方法。首先,采用在线顺序极限学习机对变量预测模型进行改进,通过比较预测量与实际量的距离判断桥臂故障,实现故障检测。其次,以故障桥臂各子模块电容电压变化率为特征,通过K近邻异常值检测方法定位故障子模块。最后,搭建了三相五电平MMC仿真模型对所提方法进行了仿真研究。结果表明,与有监督的机器学习方法相比,所提方法在不需要故障样本集的情况下便能快速准确地检测并定位故障,为机器学习在MMC故障诊断实际工程中的应用提供了参考。     

基于CNN-GAN的信道状态信息室内定位算法

在指纹室内定位中,构建高质量的指纹库是实现高精度定位的前提。针对建库阶段需要在每个参考点上收集足够多的信号样本,耗费大量人力与时间成本的问题,提出一种基于改进的条件深度卷积生成对抗网络的指纹库扩充方法。网络模型将参考点序号作为条件信息,得到对应参考点上的生成样本,利用最小二乘损失函数代替交叉熵损失函数,避免训练过程中容易出现的梯度消失问题。实验验证,该方法能有效增加每个参考点的样本数量,提升了卷积神经网络的训练效果,提高了小样本情况下的定位精度,均方根误差降为0.44 m,定位误差在1 m内的占比为86.98%,误差在2 m内的占比为92.72%。     

基于动态焦点损失函数和样本平衡方法的绝缘子缺陷检测方法

在航拍输电线路图像的绝缘子缺陷检测任务中,针对不同类型缺陷之间存在的样本数量不平衡、困难样本低效学习等问题,提出一种动态焦点损失函数和一种基于二阶矩的样本平衡方法。首先在前向传播过程中根据困难样本、简单样本分布变化动态求解焦点损失函数的衰减因子,然后利用样本损失离散值定位出困难样本、简单样本的边界,从而获得困难样本集合,最后在反向传播过程中根据不同样本损失的二阶矩对学习样本的贡献率分布进行平衡。实验结果表明所提多类绝缘子缺陷检测方法能够有效地学习到不同样本的深度特征,性能较其他方法有显著的提升。     

基于迁移学习深度卷积神经网络的配电网故障区域定位

数据驱动方式作为解决配电网故障定位的新方法,由于配电网故障样本数量相对较少而受到限制。为此提出了一种基于迁移学习的深度卷积神经网络(CNN)故障区域定位方法,以解决深度学习中小样本下学习效果差的问题。首先,分析了迁移学习和CNN的特点,论述了二者应用于配电网故障区域定位问题的可行性与优势。然后,利用ResNet50网络搭建了基于迁移学习的CNN模型。IEEE 33节点配电网模型验证表明,所提方法仅利用两个测点的电压电流信息,在小样本情况下能迅速完成对故障区域的准确定位,且不易受过渡电阻、故障类型、噪声等因素影响。     

一种基于分形插值原理的焊缝轨迹识别方法

针对机器人智能化实时焊缝跟踪和视觉自动化轨迹识别对焊枪自主整合焊缝的焊接质量稳定性的影响,探讨平面焊缝的图像特征,提出了一种基于分形插值模型的焊缝轨迹图形处理方法,通过分析矩形域内分形曲面的少量数据,建立焊缝的分形几何形态,仿真其粗糙表面,根据所得结果可以快速、准确地捕捉具有分形特征的平面焊缝,实现实时焊缝跟踪及轨迹识别,提高焊缝整合的质量稳定性。以平面曲线焊缝为实例进行模拟,结果表明该研究模型可以有效提高平面焊缝轨迹识别的精度,验证了分形插值仿真在求解焊缝轨迹识别问题时的有效性。     

高压套管油流外溢现象的理化检测手段研究

本文中作者研究了高压套管油流外溢问题的化学检测方法,提出了在油中添加化学示踪剂的方法,并进行了验证试验。     

带补偿变压器的500kV自耦变压器短路阻抗调整方法分析

本文中作者介绍了一台带补偿变压器的500kV自耦变压器的两种绕组排列方式的短路阻抗的计算方法,并对两种结构进行了对比分析。     

基于频域介电谱的一起110kV变压器套管故障分析

通过油色谱试验和现场频域介电谱测试(FDS)对介损超标的原因进行分析,结合套管返厂解体结果确定此次介损异常的原因。最后对变压器套管故障诊断分析和现场管理工作提出相应的建议。     

摆杆式指针油位计缺陷导致油位异常的分析及处理

针对一台220kV变压器在运行期间频繁发出高油位报警信息的故障分析,发现了该故障造成的原因,进一步从理论角度分析并提出了相应的处理措施。     

最小分度值引发指针温度计保护误动事故的纠正和预防

本文分析了油浸式变压器用温度计的最小分度值选择不当时可能引发指针温度计保护误动风险机理,并分别对2℃、5℃、10℃分度值的测量不确定度进行了评价,同时提出了纠正预防措施。     

基于特高频法的高压开关柜典型局放缺陷分析及定位

介绍了高压开关柜局部放电特高频法测试的原理及特点,列举了电晕放电、悬浮放电、绝缘沿面放电共3种缺陷放电类型的特高频法的局部放电的幅值-相位图及幅值-放电次数统计图,并分析了上述3种放电类型的图谱特征。通过一起特高频法检测高压开关柜局部放电的案例,验证特高频法检测高压开关柜局部放电的实用性。     

直流偏磁条件下变压器励磁电流及铁心损耗计算

提出了一种综合考虑变压器非线性影响的计算直流偏磁条件下变压器励磁电流及铁心损耗的解析方法,给出了变压器非线性模型的具体建模过程,并通过有限元分析及试验结果验证了仿真的正确性。     

射频天线接收技术在局部放电干扰源定位中的应用

为检测出电气设备局部放电干扰源并对其定位,提出了使用射频天线接收技术对局部放电干扰源进行信号接收及定位,并对该技术的原理进行了阐述,最后介绍了一起典型案例,通过其成功应用验证了该技术能准确对局部放电干扰源进行定位,通过排除干扰源,为局部放电检测提供良好的电磁环境。     

变压器有载分接开关振动信号特征识别技术研究

本文中作者通过定义相空间分布系数并建立对应的二维正态隶属度函数,对不同故障条件下的有载分接开关振动信号数据进行了识别,实现了对有载分接开关的状态评估。