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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;合肥联微仪科技有限公司
摘要：本发明公开了一种开关柜局部放电多参量同步在线监测及故障识别系统，包括，多参量传感器、网关设备和训练好的深度学习检测模块；其中，所述多参量传感器与所述网关设备通信连接，所述深度学习检测模块部署在所述网关设备上；所述多参量传感器检测开关柜的运行状态，所述网关设备将开关柜的状态信息传输给所述深度学习检测模块，所述深度学习检测模块进行放电识别检测，并将检测结果通过所述网关设备传输给可视化终端，进行在线放电预警展示；其中，所述多参量传感器包括MEMS气体传感器、MEMS超声传感器、MEMS紫外传感器和温湿度传感器。通过本发明公开的开关柜局部放电多参量同步在线监测及故障识别系统，能够快速且准确定位带有放电故障的开关柜。
主权项：1.一种开关柜局部放电多参量同步在线监测及故障识别系统，其特征在于，包括，多参量传感器、网关设备和训练好的深度学习检测模块；其中，所述多参量传感器与所述网关设备通信连接，所述深度学习检测模块部署在所述网关设备上；所述多参量传感器检测开关柜的运行状态，所述网关设备将开关柜的状态信息传输给所述深度学习检测模块，所述深度学习检测模块进行放电识别检测，并将检测结果通过所述网关设备传输给可视化终端，进行在线放电预警展示；所述多参量传感器包括MEMS气体传感器、MEMS超声传感器、MEMS紫外传感器和温湿度传感器，同步在线监测方法包括以下步骤：S10，调研公开发表的文献，获取各传感器的参数化模型；S20，应用模拟放电测试平台，将所述多参量传感器放入所述模拟放电测试平台内进行长时间放电测试，获取同步测试的气体信号、声音信号、光信号和温湿度信号；S30，将同步测试信号作为输入信号，应用机器学习算法对各传感器的参数化模型进行联合训练迭代优化，获取局部放电监测最佳模型；S40，将所述多参量传感器放置在开关柜中进行实时监测，以及结合所述局部放电监测最佳模型的输出信号，进行多参量的联合状态判断。
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权利要求：
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