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基于CNN的功率测量仪表短路故障自动诊断方法技术

技术编号:44546300 阅读:24 留言:0更新日期:2025-03-11 14:11
本申请提供一种基于CNN的功率测量仪表短路故障自动诊断方法,涉及故障诊断技术领域,方法包括预设采集周期和时长,实时采集功率测量仪表运行数据并预处理,基于信息熵确定最佳分解层数,动态选择最优小波基函数,对预处理数据进行小波包分解,计算比较各子代系数能量、方差,选取含故障特征的子代系数构建特征向量,将特征向量分割为子特征向量并转换为二维矩阵,归一化处理后分为训练集和测试集,结合CNN和LSTM构建自动诊断模型,引入注意力机制,用麻雀搜索算法和Adam优化算法优化模型参数,通过测试集评估模型性能,分析诊断结果,实现对功率测量仪表故障的准确诊断。本申请能提高功率测量仪表故障诊断的准确性和实时性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及故障诊断,具体涉及一种基于cnn的功率测量仪表短路故障自动诊断方法。


技术介绍

1、功率测量仪表作为数字电网的关键前端采集组件,负责提供电力参数测量、电力质量监测和电气设备控制等任务所需的数据。然而,由于周围磁场环境和设备老化等因素,这些仪表常发生短路故障,导致电力数据异常,进而影响电力部门的电网分配决策。现有的故障诊断方法主要依赖定性分析,准确性不足。传统方法还依赖人工检测和定性分析,存在耗时、成本高和易出错的问题。因此,开发自动诊断功率测量仪表故障的新方法显得尤为重要。

2、公开号为cn115718266a的中国专利技术申请,提供了一种电池短路故障诊断方法及装置,包括获取电池组中的所有电池单体当前时刻的电压及电流;选择电压最大和电压最小的电池单体作为第一、二电池单体,分别计算第一、二电池单体的soc;根据电压及电流计算得到当前短路电流及当前短路电阻;将当前短路电流与预设短路电流阈值比较,若当前短路电流大于或等于预设短路电流阈值,则将当前短路电阻作为电池组的短路电阻;若当前短路电流小于预设短路电流阈值且当前时刻与开始时刻的时间差达到本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于CNN的功率测量仪表短路故障自动诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于信息熵确定最佳分解层数,包括如下步骤:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于变化曲线确定最佳分解层数,包括如下步骤:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据信号特性动态选择最优小波基函数,包括如下步骤:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,对分解后的信号计算对应的评价指标,包括如下步骤:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述训练集结合CNN和LSTM构建自动诊断模型,包...

【技术特征摘要】

1.基于cnn的功率测量仪表短路故障自动诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于信息熵确定最佳分解层数,包括如下步骤:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于变化曲线确定最佳分解层数,包括如下步骤:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据信号特性动态选择最优小波基函数,包括如下步骤:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,对分解后的信号计算对应的评价指标,包括如下步骤:

【专利技术属性】
技术研发人员:徐秀妮曹建伟解贵锋任祚旺王含
申请(专利权)人:陇东学院
类型:发明
国别省市:

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