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申请/专利权人：国网重庆市电力公司长寿供电分公司;重庆大学
申请日：2024-01-31
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117951643A
主分类号：G06F18/25
分类号：G06F18/25;G01R31/12;G01N33/00;G06F18/2411;G06F18/2431;G06N3/047;G06N3/086;G06N3/0985;G06N3/082
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明涉及开关柜故障诊断技术领域，特别涉及一种基于PSO‑DBN神经网络的开关柜局部放电故障诊断方法。本发明针对是否发生局部放电，通过第一诊断模型分析特征气体含量即可获取诊断结论；针对具体的故障类型，无法单纯从特征气体含量中判断故障类型，通过试验数据分析，发现特征气体的变化量包括了故障诊断的特征，因此采用第二诊断模型分析特征气体在特定时间的变化量，可获取具体故障类型，实现开关柜局部放电的监测、故障分类及定位。
主权项：1.一种基于PSO-DBN神经网络的开关柜局部放电故障诊断方法，其特征在于，具体方法如下：采集待诊断开关柜绝缘油的特征气体含量；将特征气体含量输入第一诊断模型中，判断是否发生局部放电；当判断为局部放电时，周期性读取特征气体随时间的变化量；将特征气体随时间的变化量输入第二诊断模型中，诊断具体故障类型及定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网重庆市电力公司长寿供电分公司;重庆大学 一种基于PSO-DBN神经网络的开关柜局部放电故障诊断方法
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