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基于人工智能及信息融合的电力系统故障诊断方法
被引量：
37
1
作者
宁剑
任怡睿
+3 位作者
林济铿
江长明
张勇
张哲
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第8期2925-2933,共9页
故障诊断软件作为调度中心综合智能告警模块的核心软件,其综合诊断性能的提高一直是电力工程界及学术界的热点问题之一。提出了基于信息融合思想的人工智能故障诊断新方法。该方法首先建立基于神经网络的信息融合故障诊断新模型,即利用...
故障诊断软件作为调度中心综合智能告警模块的核心软件,其综合诊断性能的提高一直是电力工程界及学术界的热点问题之一。提出了基于信息融合思想的人工智能故障诊断新方法。该方法首先建立基于神经网络的信息融合故障诊断新模型,即利用神经网络对于信息所蕴含的特征提取能力,实现3种人工智能故障诊断方法权重的自动确定,以期获得更高的诊断精度;然后用测试样本对其进行测试,若精度满足要求则说明历史样本数量充足,则把训练好的神经网络直接用于对于新来的信息进行相应设备故障与否的诊断;否则,说明现有样本数量不足,使得基于神经网络实现信息融合的方法在该场景下不再适用,此时文中采用对于历史样本数量要求较少的基于自适应确定权重的信息融合策略,即基于故障诊断评价指标体系及客观权重法中的拉开档次法,自适应地确定3种人工智能故障诊断方法的权重,从而使得融合之后的故障诊断具有更高的诊断精度。不同样本下的算例均证明文中所提出的故障诊断新方法的综合故障诊断能力高于其他诊断方法。
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关键词
故障诊断
信息融合
人工智能
综合诊断能力
电力系统
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职称材料
一种基于占优度和Choquet积分的电力系统故障诊断方法综合评估策略
被引量：
13
2
作者
任怡睿
林济铿
+3 位作者
宁剑
张勇
江长明
张哲
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第6期145-154,共10页
如何选择一个综合性能最优的故障诊断方法,以明显提升电网故障诊断的准确性,进而提升系统运行的安全性,是一个非常有意义的课题。针对该问题,提出了故障诊断方法诊断性能的综合评估方法。首先介绍了4种主要的故障诊断方法的基本过程。...
如何选择一个综合性能最优的故障诊断方法,以明显提升电网故障诊断的准确性,进而提升系统运行的安全性,是一个非常有意义的课题。针对该问题,提出了故障诊断方法诊断性能的综合评估方法。首先介绍了4种主要的故障诊断方法的基本过程。然后提出了衡量故障诊断方法诊断能力的指标体系。进而,基于指标占优度和Choquet积分方法计算故障诊断方法基于指标体系的综合占优度而得到不同故障诊断方法的排序。该排序方法无需假定指标间必须是独立的,基于指标值和两两方案间的占优关系而巧妙地考虑了指标间的关联关系,成功地实现了各方法更为可信的统一比较。算例证明该方法的有效性和正确性。
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关键词
故障诊断
指标体系
评估方法
指标占优度
CHOQUET积分
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职称材料
基于布莱克曼窗的双窗全相位傅里叶谐波分析
被引量：
12
3
作者
黄少雄
黄星宇
+3 位作者
黄太贵
林济铿
徐凯
杨栋林
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2020年第3期82-88,共7页
为了提高谐波和间谐波的参数估计精度,本文提出了基于布莱克曼窗的双窗全相位傅里叶新算法。该方法首先将输入数据分为N段,每段数据加两次布莱克曼窗,然后对新形成的N点数据分段进行傅里叶变换;进而,利用全相位傅里叶和传统傅里叶的谱...
为了提高谐波和间谐波的参数估计精度,本文提出了基于布莱克曼窗的双窗全相位傅里叶新算法。该方法首先将输入数据分为N段,每段数据加两次布莱克曼窗,然后对新形成的N点数据分段进行傅里叶变换;进而,利用全相位傅里叶和传统傅里叶的谱分析结果,对全相位谱分析结果进一步校正,从而得到精度更高的谐波及间谐波估计结果。相比于其他如加汉宁窗的方法,本文提出的新方法有更高的信号参数估计精度。因不受谐波及间谐波频率范围的影响,本文方法可以应用于同步相量测量设备中,实现对于所有谐波的准确检测。仿真结果验证了本文方法的有效性。
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关键词
频谱泄漏
布莱克曼窗
全相位傅里叶
频谱校正
同步相量测量设备
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职称材料
题名
基于人工智能及信息融合的电力系统故障诊断方法
被引量：
37
1
作者
宁剑
任怡睿
林济铿
江长明
张勇
张哲
机构
国家电网
公司
华北分部
北京博奥盈科科技有限公司
同济大学电子与信息工程学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第8期2925-2933,共9页
基金
国家电网公司科技项目“基于人工智能的电网故障诊断关键技术研究”(SGNC0000DKJS1900168)。
文摘
故障诊断软件作为调度中心综合智能告警模块的核心软件,其综合诊断性能的提高一直是电力工程界及学术界的热点问题之一。提出了基于信息融合思想的人工智能故障诊断新方法。该方法首先建立基于神经网络的信息融合故障诊断新模型,即利用神经网络对于信息所蕴含的特征提取能力,实现3种人工智能故障诊断方法权重的自动确定,以期获得更高的诊断精度;然后用测试样本对其进行测试,若精度满足要求则说明历史样本数量充足,则把训练好的神经网络直接用于对于新来的信息进行相应设备故障与否的诊断;否则,说明现有样本数量不足,使得基于神经网络实现信息融合的方法在该场景下不再适用,此时文中采用对于历史样本数量要求较少的基于自适应确定权重的信息融合策略,即基于故障诊断评价指标体系及客观权重法中的拉开档次法,自适应地确定3种人工智能故障诊断方法的权重,从而使得融合之后的故障诊断具有更高的诊断精度。不同样本下的算例均证明文中所提出的故障诊断新方法的综合故障诊断能力高于其他诊断方法。
关键词
故障诊断
信息融合
人工智能
综合诊断能力
电力系统
Keywords
fault diagnosis
information fusion
artificial intelligence
comprehensive diagnostic performance
power system
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
在线阅读
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职称材料
题名
一种基于占优度和Choquet积分的电力系统故障诊断方法综合评估策略
被引量：
13
2
作者
任怡睿
林济铿
宁剑
张勇
江长明
张哲
机构
北京博奥盈科科技有限公司
同济大学电子与信息工程学院
国家电网
公司
华北分部
出处
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第6期145-154,共10页
基金
国家电网公司科技项目资助“基于人工智能的电网故障诊断关键技术研究”(SGNC0000DKJS1900168)。
文摘
如何选择一个综合性能最优的故障诊断方法,以明显提升电网故障诊断的准确性,进而提升系统运行的安全性,是一个非常有意义的课题。针对该问题,提出了故障诊断方法诊断性能的综合评估方法。首先介绍了4种主要的故障诊断方法的基本过程。然后提出了衡量故障诊断方法诊断能力的指标体系。进而,基于指标占优度和Choquet积分方法计算故障诊断方法基于指标体系的综合占优度而得到不同故障诊断方法的排序。该排序方法无需假定指标间必须是独立的,基于指标值和两两方案间的占优关系而巧妙地考虑了指标间的关联关系,成功地实现了各方法更为可信的统一比较。算例证明该方法的有效性和正确性。
关键词
故障诊断
指标体系
评估方法
指标占优度
CHOQUET积分
Keywords
fault diagnosis
index system
evaluation method
index dominance degree
Choquet integration
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于布莱克曼窗的双窗全相位傅里叶谐波分析
被引量：
12
3
作者
黄少雄
黄星宇
黄太贵
林济铿
徐凯
杨栋林
机构
国网安徽省电力
有限公司
上海电力大学电气工程学院
同济大学电子与信息工程学院
安徽继远软件
有限公司
北京博奥盈科科技有限公司
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2020年第3期82-88,共7页
文摘
为了提高谐波和间谐波的参数估计精度,本文提出了基于布莱克曼窗的双窗全相位傅里叶新算法。该方法首先将输入数据分为N段,每段数据加两次布莱克曼窗,然后对新形成的N点数据分段进行傅里叶变换;进而,利用全相位傅里叶和传统傅里叶的谱分析结果,对全相位谱分析结果进一步校正,从而得到精度更高的谐波及间谐波估计结果。相比于其他如加汉宁窗的方法,本文提出的新方法有更高的信号参数估计精度。因不受谐波及间谐波频率范围的影响,本文方法可以应用于同步相量测量设备中,实现对于所有谐波的准确检测。仿真结果验证了本文方法的有效性。
关键词
频谱泄漏
布莱克曼窗
全相位傅里叶
频谱校正
同步相量测量设备
Keywords
spectrum leakage
Blackman window
all-phase fast Fourier transform(apFFT)
spectrum correction
pha sor measurement unit(PMU)
分类号
TM935 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工智能及信息融合的电力系统故障诊断方法
宁剑
任怡睿
林济铿
江长明
张勇
张哲
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021
37
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于占优度和Choquet积分的电力系统故障诊断方法综合评估策略
任怡睿
林济铿
宁剑
张勇
江长明
张哲
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于布莱克曼窗的双窗全相位傅里叶谐波分析
黄少雄
黄星宇
黄太贵
林济铿
徐凯
杨栋林
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2020
12
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