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[发明专利]基于小波变换的避雷器残压特性监测方法-CN202010750603.9有效
发明人：朱永灿;张鹏;杨暑森;熊浩男;高梧 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01R23/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波变换的避雷器残压特性监测方法，步骤包括：步骤1、分别采集氧化锌避雷器雷电过电压冲击时的电流、电压参数；步骤2、对电流和电压参数进行处理，利用小波变换进行数据去噪和计算，利用小波变换能够将受到现场各因素干扰采集的电流参数、电压参数在时域和频域进行分解，将有效信号从含有噪声的原始信号中分离出来，得到氧化锌避雷器电过电压冲击时的残压特性曲线；步骤3、分析得到的残压特性曲线，找出残压特性变化与氧化锌避雷器工作状况的内在联系，确定氧化锌避雷器的工作状况。本发明方法能够快速准确的监测出氧化锌避雷器在雷电过电压时的残压特性，减少了重大事故的发生。
基于变换避雷器特性监测方法

[发明专利]基于CQFPA-WNN的变压器故障诊断方法-CN202010333461.6有效
发明人：朱永灿;杨暑森;黄新波;蒋卫涛;熊浩男 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CQFPA‑WNN的变压器故障诊断方法，具体为：步骤1、收集油浸式变压器油故障特征气体浓度数据，将故障特征气体浓度数据作为总样本集，然后将总样本集分为训练样本与测试样本；步骤2、对采集到的总样本集进行归一化处理；步骤3、初始化小波神经网络与云量子花朵授粉算法，为训练样本输入小波神经网络优化参数做准备；步骤4、使用训练样本应用花朵授粉算法优化小波神经网络参数并训练优化后的小波神经网络，得到诊断模型；步骤5、将测试样本应用于基于云算子花朵授粉算法优化小波神经网络变压器故障诊断模型，对测试样本进行分类完成故障诊断。该方法能够有效提高故障诊断的速度和准确率。
基于 cqfpa wnn 变压器故障诊断方法

[发明专利]基于蝗虫算法优化孪生支持向量机的变压器故障诊断方法-CN202010489607.6在审
发明人：朱永灿;杨暑森;黄新波;蒋卫涛;张鹏 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于蝗虫算法优化孪生支持向量机的变压器故障诊断方法，具体为：步骤1、收集油浸式变压器油故障特征气体浓度数据，将故障特征气体浓度数据作为总样本集，然后将总样本集分为训练样本与测试样本；步骤2、由于不同故障特征气体的量纲不同，其数值差异较大，因此对总数据集进行归一化处理；步骤3、初始化孪生支持向量机与蝗虫种群；步骤4、使用训练样本应用蝗虫算法优化孪生支持向量机参数并训练优化后的孪生支持向量机，得到诊断模型；步骤5、利用步骤4得到的TWSVM模型，对测试样本进行分类，从而完成油浸式变压器的故障诊断。该诊断方法具有能在较快的迭代时长的前提下得到最优参数，而且使诊断的准确度大大提高。
基于蝗虫算法优化孪生支持向量变压器故障诊断方法