发明专利已授权

基于CQFPA-WNN的变压器故障诊断方法

📄 申请号：CN202010333461.6 📄 发布日：2026/02/25

著录项目信息

申请日

2020-04-24

公开号

CN111507422B

公开日

2023-04-07

申请人

西安工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_214

IPC 分类号

G06F18_214 , G06F18_241 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06N3_006 , G06F17_14 , G01R31_00 ,

技术画像

所属领域

变压器人工智能算法故障诊断电力设备监测变压器

应用场景

变压器故障诊断, 电力系统运维, 智能电网

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摘要

本发明公开了一种基于CQFPA‑WNN的变压器故障诊断方法，具体为：步骤1、收集油浸式变压器油故障特征气体浓度数据，将故障特征气体浓度数据作为总样本集，然后将总样本集分为训练样本与测试样本；步骤2、对采集到的总样本集进行归一化处理；步骤3、初始化小波神经网络与云量子花朵授粉算法，为训练样本输入小波神经网络优化参数做准备；步骤4、使用训练样本应用花朵授粉算法优化小波神经网络参数并训练优化后的小波神经网络，得到诊断模型；步骤5、将测试样本应用于基于云算子花朵授粉算法优化小波神经网络变压器故障诊断模型，对测试样本进行分类完成故障诊断。该方法能够有效提高故障诊断的速度和准确率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于红外图像处理的导线散股检测方法

当前第 / 件

一种基于集成分类器在线学习的绝缘子异常自动检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_214)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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