[发明专利]一种基于人工神经网络的局放图谱分析系统、方法及装置有效
申请号: | 202110254046.6 | 申请日: | 2021-03-09 |
公开(公告)号: | CN113055270B | 公开(公告)日: | 2022-12-16 |
发明(设计)人: | 韩福成;张俊岭;刘猛;周怡;尹朋;翟恒帅;褚敬;李晓良;田亮;卢愿 | 申请(专利权)人: | 山东鲁能软件技术有限公司 |
主分类号: | H04L12/46 | 分类号: | H04L12/46;H04W4/80;H04Q9/00;G01R31/12;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人: | 刘雪萍 |
地址: | 250001 山东省济南市高*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 人工 神经网络 图谱 分析 系统 方法 装置 | ||
本发明的技术方案还包括一种基于人工神经网络的局放图谱分析系统、方法及装置,包括检测仪器、移动终端,检测仪器与移动终端通信,还包括设置在电力设备站内的网关机,移动终端与网关机通信;检测仪器将所检测局放图谱通过移动终端传输至网关机,网关机基于人工神经网络对检测局放图谱进行分析,并将分析结果反馈回移动终端。本发明由网关机对所检测局放图谱在站内实现分析诊断,而无需传回后台进行分析,缓解了后端负荷,保障检测数据诊断的实时性,大大提升了图谱分析的效率及一线作业人员的工作效率。
技术领域
本发明涉及局放图谱分析领域,具体涉及一种基于人工神经网络的局放图谱分析系统、方法及装置。
背景技术
随着智能电网建设的不断推进,智能化电力一次设备和常规电力设备的带电检测都得到了较大发展,检测数据日益庞大,电力设备带电检测系统越来越面临巨大的技术挑战。传统的设备带电检测局放图谱(即局部放电标准图谱,简称局放图谱)分析需要将采集的检测数据传送到系统后台进行图谱分析,再将分析结果返回至现场作业移动终端进行查看,由于检测数据日益增多,这种方式导致图谱分析速率降低,一线人员作业效率降低。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供一种基于人工神经网络的局放图谱分析系统、方法及装置,提高局放图谱分析效率。
本发明的技术方案为:一种基于人工神经网络的局放图谱分析系统,包括检测仪器、移动终端,检测仪器与移动终端通信,还包括设置在电力设备站内的网关机,移动终端与网关机通信;检测仪器将所检测局放图谱通过移动终端传输至网关机,网关机基于人工神经网络对检测局放图谱进行分析,并将分析结果反馈回移动终端。
进一步地,移动终端通过VPN网络与网关机通信。
进一步地,网关机还通过VPN网络与主站端通信。
进一步地,检测仪器通过蓝牙与移动终端通信。
本发明的技术方案还包括一种基于上述任一项所述系统的基于人工神经网络的局放图谱分析方法,该方法由网关机执行,包括以下步骤:
接收检测局放图谱;
提取检测局放图谱相关特征;
采用已训练好的人工神经网络模型,基于所提取相关特征对检测局放图谱进行分析,获得分析结果以判断电力设备是否异常;
将分析结果反馈至移动终端和/或主站端。
进一步地,在接收检测局放图谱之后,还包括以下步骤:
判断检测局放图谱的图谱类型;
提取检测局放图谱相关特征时,根据所判断图谱类型提取相关特征;
采用已训练好的人工神经网络模型对检测局放图谱进行分析时,根据所判断图谱类型,选择相应的人工神经网络模型。
进一步地,图谱类型包括PRPD图谱和超声波图谱。
进一步地,当检测局放图谱为PRPD图谱时,所提取的相关特征包括幅值-相位分布特征、脉冲数-相位分布特征、波形的幅值包络特征、幅值重复率特征、频谱包络特征;
当检测局放图谱为超声波图谱时,所提取的相关特征包括幅值包络特征、幅值重复率特征、频谱包络特征。
进一步地,人工神经网络为卷积神经网络。
本发明的技术方案还包括一种基于上述任一项所述系统的基于人工神经网络的局放图谱分析装置,该装置配置于网关机,包括,
图谱接收模块:接收检测局放图谱;
特征提取模块:提取检测局放图谱相关特征;
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