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题名基于端口宽频阻抗谱的电能表智能无损检测
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作者
黄奕俊
赵烨
江小昆
周晓东
胡珊珊
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机构
广东电网有限责任公司广州供电局
南方电网科学研究院有限责任公司
广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室
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出处
《广东电力》
北大核心
2025年第7期68-75,共8页
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基金
广东省科技计划资助项目(2021B1212050014)
中国南方电网有限责任公司科技项目(030100KK52222097)。
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文摘
随着配电网数字化转型发展,智能电表大规模应用,拆回电表的状态判别和二次利用具有重要意义。电能表故障类型具有多面性、复杂性,当前主要的基于人工经验的开盖检测手段,故障判别耗时长、效率低。针对此,提出一种电能表端口阻抗分析的无损检测方法,利用阻抗特征表征故障类型,实现电能表的快速无损自动化检测。首先,在电能表端子注入激励源,测量端口在宽频范围内的阻抗特性。其次,基于t分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)算法建立端口阻抗与故障类型映射的故障特征矩阵。最后利用概率神经网络(probabilistic neural network, PNN)进行人工智能训练,实现针对主要类型故障元件的故障准确判别。该方法可实现对电能表的不开盖无损检测,具有较高的故障判别准确性。通过实例验证,所提方法相较于传统人工检测方法,检测效率和检测准确度大幅提升,为电能表的状态判别和二次利用提供了全新的技术手段。
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关键词
电能表
故障检测
智能无损检测
宽频阻抗谱
概率神经网络
t-sne算法
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Keywords
electricity meter
fault detection
intelligent non-destructive testing
wideband impedance spectrum
probabilistic neural network(PNN)
t-distributed stochastic neighbor embedding(t-sne)algorith
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分类号
TM933.4
[电气工程—电力电子与电力传动]
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