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[发明专利]电力变压器铁心松动故障监测方法-CN201010104742.0无效
发明人：陈祥献;黄海;王婧頔 -专利权人：浙江大学
申请日： 2010-01-29 - 公布日： 2010-07-07 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力变压器铁心松动故障监测方法。本方法以电力变压器铁心振动为监测对象，采集振动信号，计算采集的振动信号得到电力变压器正常状况下的监测参数基准值；提取采集到的振动信号的特征矢量，计算振动信号的矢量距离；设定电力变压器振动信号的矢量距离的监测阈值：获取电力变压器运行状况下的振动信号的监测参数，通过与设定的监测阈值的对比，判断电力变压器铁心的松动情况。本发明方法适用于分析变压器铁心非线性振动，能自适应的分离不同的振动模态，提取出有效反映压紧力松动故障的特征矢量，并通过计算特征矢量距离值综合表现铁心是否松动。
电力变压器铁心松动故障监测方法

[发明专利]基于特征信息量化与加权KNN的变压器故障诊断方法-CN201811001764.7有效
发明人：张彼德;彭丽维;梅婷;孔令瑜;李宜;陈颖倩;洪锡文;肖丰 -专利权人：西华大学
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G01R31/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于特征信息量化与加权KNN的变压器故障诊断方法，包括如下步骤：S1、将样本数据分为训练集与测试集；S2、输入训练集，对样本数据进行预处理；S3、基于主成分分析PCA与灰色关联度分析GRA对故障特征信息进行量化；S4、引入粒子群优化算法对加权KNN分类算法进行优化，根据真实故障类别，对标准化故障特征矩阵中的样本进行训练，得到电力变压器故障诊断模型，实现电力变压器故障的分类；S5、将测试集输入电力变压器故障诊断模型，得到诊断结果，实现电力变压器故障的诊断；本发明解决了现有技术存在的处理效率低、模型训练困难以及存在局限性的问题。
基于特征信息量化加权 knn 变压器故障诊断方法

[发明专利]用于气体传感器的复合分离膜结构和气体传感器设备-CN201210484251.2有效
发明人：孔镐成;韩兴求;李政昱 -专利权人：韩国科学技术研究院
申请日： 2012-11-23 - 公布日： 2013-06-05 - 主分类号： B01D69/10 文献下载
摘要：本发明公开了用于实时监测电力变压器的绝缘油的劣化的用于气体传感器的复合分离膜结构，包括复合分离膜结构的气体传感器设备和使用气体传感器设备测量气体浓度的方法和设备。通过实时定量地测量溶解在绝缘油中的几种气体的浓度，能够在本地诊断电力变压器中是否有故障以及电力变压器中在哪出现哪种故障。因此，可以防止电力变压器的崩溃，并且可以预测电力变压器中的绝缘油的剩余使用寿命。
用于气体传感器复合分离膜结构设备

[发明专利]一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法-CN201610941371.9在审
发明人：陈洪涛;吴刚;单小东;孟祥辰;陈艳;孙振胜;张海明;李伟;李军;韩显华;李冬梅;黄树春;赵强;李一凡;韩兆婷 -专利权人：国家电网公司;国网吉林省电力有限公司松原供电公司;国网黑龙江省电力有限公司佳木斯供电公司
申请日： 2016-10-25 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法，本发明涉及基于模糊数学的电力变压器状态评估方法。本发明为了解决现有状态评估系统不能精确评估的问题。本发明步骤为：步骤一：对变压器本体、套管压力测试数据和变压器本体的油测试数据预处理；步骤二：根据步骤一确定隶属函数；步骤三：根据步骤二得到电力变压器的故障类型；步骤四：对电力变压器的状态综合评估。本发明结合变电站的试验要求，对变压器的高压试验数据和油试验数据采用了模糊数学理论进行处理，确定部分试验数据的隶属函数，根据处理和分析结果给故障类型，对变压器状态进行综合评估。本发明应用于电力变压器状态评估领域。
一种基于模糊数学电力变压器状态评估方法

[发明专利]配电变压器设备故障研判方法及系统-CN202011564994.1有效
发明人：谢成;孙翔;刘科研;周金辉;康田园;杨晓雨;胡师彦;王子凌 -专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种配电变压器设备故障研判方法，涉及配电网电力设备故障检测领域，用于解决现有故障预测不准确且适用性不强的问题，该方法包括以下步骤：接收振动信号；对所述振动信号进行局部均值分解，得到单分量信号；对所述单分量信号进行分类，将分类后的单分量信号输入若干预设模型进行配电变压器振动信号未来趋势的预测；得到配电变压器振动信号未来趋势预测结果。本发明还公开了一种配电变压器设备故障研判系统。本发明通过对原始振动信号进行局部均值分解，进而得到变压器振动信号未来趋势预测结果，有效地提高了预测精度，能够及时对潜在变压器故障发出预警信息，满足电力变压器故障诊断需求。
配电变压器设备故障研判方法系统

[发明专利]一种油浸式电力变压器故障诊断方法、装置、设备及介质-CN202211432869.4在审
发明人：潘文博;靳英;张建涛;张林海;钟嘉荣;甘文锋;江伟奇;巫耀发;李延宾;廖嘉维;严庆城;刘宇兴 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司梅州供电局
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种油浸式电力变压器故障诊断方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取目标油浸式电力变压器的在线油色谱数据，并归一化处理所述在线油色谱数据，得到标准油色谱数据；将所述标准油色谱数据输入至目标正则化正交逆学习神经网络模型中，通过对标准油色谱数据的类别进行划分，得到目标油浸式电力变压器的故障结果；其中，正则化正交逆学习神经网络模型采用盖根堡多项式函数作为激活函数。通过本发明的技术方案，能够自动地对油浸式电力变压器是否存在故障进行诊断，提高了油浸式电力变压器的故障诊断效率。
一种油浸式电力变压器故障诊断方法装置设备介质

[发明专利]干式变压器故障处理方法-CN202011038001.7在审
发明人：刘朝锋;高胜;郑书明;王骄 -专利权人：芜湖金牛电气股份有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G01R31/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种干式变压器故障处理方法，包括：分析干式变压器绝缘电阻下降的原因并进行处理，分析变压器铁心多点接地原因并进行处理，分析变压器保护跳闸故障的原因并处理，分析变压器异常噪音原因并处理，分析绕组过热原因并处理该干式变压器故障处理方法操作简单易掌握，能够有效排除变压器运行过程中常见的故障，保证正常运行，保障电力供应。
变压器故障处理方法

[发明专利]一种基于深度学习的电力变压器故障诊断方法-CN202310708487.8在审
发明人：殷永苗;马洪伟;孙伟;闫飞超 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于故障诊断技术领域，公开了一种基于深度学习的电力变压器故障诊断方法，包括如下步骤：获取电力变压器的历史故障数据集，并进行预处理，得到预处理后历史故障数据集；使用改进鲸鱼优化算法，优化深度学习的DBN网络的网络参数，得到优化后DBN网络；将预处理后历史故障数据集输入优化后DBN网络进行训练，得到变压器故障诊断模型；获取电力变压器的实时故障数据，并进行预处理，得到预处理后实时故障数据；将预处理后实时故障数据输入变压器故障诊断模型进行故障诊断，得到对应的故障类型预测结果。
一种基于深度学习电力变压器故障诊断方法

[发明专利]一种适用于电力装备的故障定位方法-CN202110539549.8有效
发明人：严英杰;刘亚东;江秀臣 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于电力装备的故障定位方法，包括，基于多物理场仿真策略构建正演计算模型，通过正演计算模型对电力装备内部各单物理场进行正演仿真计算；根据监测系统采集的变压器可观测数据进行反演计算，获得变压器内部的损耗分布；根据正演计算模型和损耗分布，构建电力装备反演模型；将变压器表面温度输入至电力装备反演模型中，采用遗传算法对变压器内部各部件的多点温度进行多物理场多参数反演寻优，得到变压器内部的温度场参数分布情况；根据变压器内部的温度场参数分布情况对电力装备进行故障定位；本发明能够及时且准确地预测电力装备故障异常，为运维人员处理异常现象提供重要的依据。
一种适用于电力装备故障定位方法

[发明专利]一种基于声信号及深度学习技术的变压器故障检测方法-CN202111026413.3有效
发明人：程汪刘;倪修峰;童旸;鲍文霞;曹成功;高志国;李飞;卢俊结 -专利权人：国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司;安徽南瑞继远电网技术有限公司;安徽大学
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于声信号及深度学习技术的变压器故障检测方法，与现有技术相比解决了难以应用声纹信号对变压器故障进行准确检测的缺陷。本发明包括以下步骤：电力变压器声音数据的采集获取；训练样本集内声信号的预处理；声信号数据的声音特征提取；构建变压器故障检测模型；变压器故障检测模型的训练；待检测变压器声信号数据的获取及预处理；待检测变压器故障检测结果的获得本发明能够基于声纹信号进行变压器的故障检测。
一种基于信号深度学习技术变压器故障检测方法

[实用新型]一种变压器参数物联网在线监测及故障智能处理系统-CN202221971413.0有效
发明人：邵志宏;刘庆治;马广俊;孙黎新;王涛;李华伟;李燕霞 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石化集团胜利石油管理局有限公司电力分公司
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本实用新型涉及高压电力变压器在线监测、自动处理技术领域，特别涉及一种变压器参数物联网在线监测及故障智能处理系统。包括控制模块，控制模块通过投退压板连接电源模块，所述控制模块输入端连接有参数监测模块，控制模块输出端连接有故障处理模块，所述参数监测模块装设于被测变压器。既能实时监测电力变压器的温度、油位油质又能够对电力变压器进行局放监测，尤其是做到了对电力变压器的消防监视和能够进行自动充氮灭火，防止了事故范围的扩大。
一种变压器参数联网在线监测故障智能处理系统

[发明专利]一种油浸式变压器故障诊断方法-CN202310785450.5在审
发明人：周凯;陈斌;杨荆宜;程龙;王勇杰;洪叶;温皓澜;邱红叶;翁一潇;张红跃;崔敏;王明;郭宝圣;梅华威;曹旺斌 -专利权人：国网湖北省电力有限公司超高压公司;许继电气股份有限公司;华北电力大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明涉及一种油浸式变压器故障诊断方法，属于电力系统技术领域。本发明首先对采集到的油浸式变压器的故障数据进行处理并划分，然后制定变压器故障状态编码，构建分类回归树弱分类器模型并用加法学习方式训练弱分类器模型，通过使用麻雀搜索算法对分类器参数进行优化得到油浸式变压器的XGBoost故障诊断模型，对待测数据进行预测得到故障诊断结果。本发明使用麻雀搜索算法优化XGBoost模型，结构简单、易于实现，具有较好的全局探索和局部开发能力，在加速XGBoost模型训练的同时，提升了变压器故障诊断的准确性，使维修部门能够及时准确的维护变压器，显著降低油浸式变压器故障的频率，保证了电力系统安全稳定的运行。
一种油浸式变压器故障诊断方法

[发明专利]一种变压器故障检测方法及系统-CN201910322718.5有效
发明人：陈欢;严韦萍;完颜磊;李有明 -专利权人：宁波奥克斯智能科技股份有限公司
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种变压器故障检测方法及系统，所述故障检测方法是基于预定的故障数值范围和正常数值范围来判断被测变压器是否故障，包括如下过程：通过变压器第一运行参数判断变压器运行状态是否异常，并控制调节运行状态；通过变压器第二运行参数判断变压器故障是否在铁芯；故障部位和故障类型检测；通过变压器漏抗参数判断变压器的故障是否为绕组故障；通过变压器内部温度、油温油压以及振动信号的分析，判断绕组故障的类型。经过多个参数逐一多级检测，对于未发生故障的变压器起到很好的预防作用，降低故障概率；对于已经发生故障的变压器能及时准确判断故障部位和类型，便于维护人员有针对性的对变压器进行维修，提高电力运行维护管理效率。
一种变压器故障检测方法系统

[发明专利]一种提高电力电子变压器电网适应性的控制策略-CN202310383862.6在审
发明人：张家齐 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H02J3/28 文献下载
摘要：本发明涉及电力电子变换技术领域，公开了一种提高电力电子变压器电网适应性的控制策略，通过电力电子变压器与储能相互配合，保证在电网异常情况下维持直流母线电压稳定供给负载。实时检测到电网电压故障时，快速切换至储能支撑直流母线电压，而电力电子变压器DC/DC不停止工作，当故障恢复时可快速由储能切换为电力电子变压器进行工作，保证在电网异常情况下维持直流母线电压稳定供给负载，提高了电力电子变压器的电网适应性
一种提高电力电子变压器电网适应性控制策略

[发明专利]基于图卷积神经网络的超高压电力变压器故障检测方法-CN202211464413.6在审
发明人：李强;陈潜;武霁阳;彭光强;何竞松;国建宝;毛炽祖;张怿宁;黄之笛;孙萌;覃广斌;李浩 -专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心;中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于图卷积神经网络的超高压电力变压器故障检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取电力变压器样本数据集；每个电力变压器样本数据包括对应的故障类型样本标签以及与故障类型样本标签对应的溶解气体的溶解气体浓度数据；提取各电力变压器样本数据对应的溶解气体浓度数据的数据特征，得到各溶解气体特征向量；以溶解气体特征向量为节点，并根据各溶解气体特征向量之间的相似度构建节点的边，得到样本溶解气体图结构；根据样本溶解气体图结构和故障类型样本标签对待训练的故障类型检测模型进行训练，得到训练好的故障类型检测模型采用本方法能够提高超高压电力变压器故障检测的准确性。
基于图卷神经网络超高压电力变压器故障检测方法