[发明专利]基于紫外成像的电力外绝缘设备典型缺陷故障识别方法在审

专利信息
申请号: 202010231629.2 申请日: 2020-03-27
公开(公告)号: CN111308293A 公开(公告)日: 2020-06-19
发明(设计)人: 包艳艳;温定筠;刘康;张广东;郭陆;陈博栋;吴玉硕;杨志华;王津;李峰;卢武;唐敏;赵文彬 申请(专利权)人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院;上海电力大学
主分类号: G01R31/12 分类号: G01R31/12
代理公司: 北京前审知识产权代理有限公司 11760 代理人: 张波涛;尹秀峰
地址: 730070 甘肃省兰州市安*** 国省代码: 甘肃;62
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摘要:
搜索关键词: 基于 紫外 成像 电力 绝缘 设备 典型 缺陷 故障 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种基于紫外成像的电力外绝缘设备典型缺陷故障识别方法,包括以下步骤:

S100:模拟电力设备外绝缘典型缺陷;

S200:利用紫外成像技术观察电力设备电晕放电现象,得到各种缺陷类型的紫外放电图谱;

S300:提取所述紫外放电图谱的原始特征,并利用模式识别技术对原始特征进行分类判别,从而建立一个涵盖外绝缘设备电晕放电的典型缺陷故障数据库;

S400:基于所述典型缺陷故障数据库,对实际运行的电力外绝缘设备的紫外放电图谱进行分析,识别其缺陷故障。

2.根据权利要求1所述的方法,其中:

优选的,步骤S100中,所述外绝缘典型缺陷包括:模拟复合绝缘子、瓷绝缘子、支柱绝缘子、输电导线、变压器外绝缘、外绝缘设备污秽。

3.根据权利要求1所述的方法,其中,步骤S200还包括:

S201:根据所述紫外放电图谱,分析设备的放电特征,建立电力设备专有的外绝缘设备典型光谱模型。

4.根据权利要求1所述的方法,其中:

步骤S300中,所述模式识别技术包括:神经网络、模糊分类。

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