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侯慧娟: 作品数：39 被引量：425H指数：15; 供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院电气工程系更多>>; 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金上海市科学技术委员会资助项目更多>>; 相关领域：电气工程自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>

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基于电磁波天线阵列信号处理的变电站局部放电定位方法: 一种基于电磁波天线阵列信号处理的变电站局部放电定位方法，它由局部放电检测装置完成，该装置由安装在变电站内的全向天线阵列、内置放大器、超高速数据采样单元以及数据处理单元构成；该定位方法基于L型天线阵列信号处理，利用旋转不变...; 侯慧娟盛戈皞刘亚东张天辰江秀臣; 文献传递

基于ISOMAP等距离映射聚类的设备故障数据库清洗方法: 2025年; 随着人工智能算法的发展,电力设备的监测数据被广泛应用于设备早期故障诊断中。由于原始监测数据中可能含有部分呈现异常的“脏”数据,会严重影响设备故障智能诊断的准确性,因此,需要对设备故障数据库进行数据清洗。文中综合线性模型和邻近度模型,构造了一种基于ISOMAP等距离映射聚类的数据清洗方法,先采用ISOMAP分析方法对原始数据进行特征提取,在此基础上进行DBSCAN密度聚类分析,充分考虑了电力设备特征量之间的非线性关系和集群化特点,清除了异常值,提升了数据质量。文中以变压器的油中溶解气体体积分数故障数据库的清洗为例,结果表明,利用清洗后的数据库训练的故障诊断学习网络,诊断准确率提高了17%,且与其他数据清洗算法模型相比,文中所提出的方法的分类识别率提升了5%,数据清洗效果良好。; 周家玉侯慧娟盛戈皞江秀臣; 关键词：在线监测降维聚类数据清洗

一种风力发电机故障诊断系统及方法: 本发明公开了一种风力发电机故障诊断系统，其包括：若干个传感器，其采集风力发电机的多个特征量；第一处理单元，其接收传感器传输的多个特征量，并且：将若干个传感器采集的多个特征量作为故障分类的条件属性集，通过粗糙集理论进行信息...; 盛戈皞程亚丽江秀臣王鸿王致杰杨凯李占辉许永鹏罗林根严英杰钱勇刘亚东侯慧娟; 文献传递

基于电热特性融合分析的油浸式变压器匝间短路故障辨识方法被引量：39: 2021年; 已有的变压器匝间短路辨识方法主要依据绕组电流、阻抗或者油中溶解气体等单一类型信号,难以实现对故障位置的准确诊断,特别对少量匝数短路的辨识效果较差。综合考虑绕组电流、绕组热点温度和油温等变压器电热特征参数,提出了基于电热特性融合分析的油浸式变压器匝间短路故障辨识方法。该方法的主要思路为:运用数字孪生技术建立变压器物理实体的数字孪生体,应用多物理场仿真推演数字孪生体在不同运行断面、不同匝间故障条件下的电热特性参数变化规律,选取绕组电流、绕组热点温度等电热特征参数,建立基于孪生体故障样本数据驱动的匝间短路故障诊断模型。以31.5MVA/110kV变压器为例进行了仿真分析,结果表明本文提出的基于电热特性融合分析的匝间短路辨识方法可以实现对变压器早期潜伏性匝间故障的有效诊断,整体准确率可达94%。; 张立静盛戈皞侯慧娟江秀臣; 关键词：油浸式变压器匝间短路故障辨识电热特性

基于BI-GRU改进的Seq2Seq网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法被引量：13: 2022年; 基于门控循环单元(GRU)构建双向多层门控循环单元,并引入编码器-解码器结构搭建Seq2Seq网络模型,通过优化神经元及神经网络结构提取时序数据依赖关系。同时引入注意力机制和Scheduled Sampling算法,自动获取与当前时刻预测输出显著相关的关键输入时间点,提高长时间预测的精度。变压器正常运行状态下的气体浓度预测算例结果表明,与基于简单GRU模型及简单Seq2Seq模型的方法相比,所提方法的预测误差更低且预测的发展趋势更符合真实值;变压器异常运行状态下的气体浓度预测算例结果表明,所提方法的平均相对误差和最大相对误差相比长短期记忆(LSTM)网络方法分别降低了0.73%和2.31%。; 汤健侯慧娟陈洪岗王劭菁盛戈皞江秀臣; 关键词：电力变压器油中溶解气体

基于电磁波天线阵列的变电站局部放电信号处理及定位方法: 局部放电(Partial discharge，PD)信号包含了丰富的绝缘状态信息，同时局部放电既是绝缘劣化的征兆和表现形式，又是绝缘进一步劣化的原因，因此局部放电监测是及时发现电力设备绝缘缺陷，避免绝缘击穿故障的有效手段...; 侯慧娟; 关键词：电磁波天线阵列变电站局部放电信号处理在线检测

一种基于区块链的分布式电力设备信息采集系统和方法: 本发明公开了一种基于区块链的分布式电力设备信息采集系统，其包括：若干个采集站，其分别对应设置于若干个根据地理位置划分的采集区域内；各个采集站均与传感器连接，且采集站和传感器设置于同一个采集区域内，传感器采集与其对应的采集...; 周南罗林根韩蓓宋辉刘亚东钱勇侯慧娟盛戈皞江秀臣

基于电磁波阵列信号处理和波达方向分析的变电站局部放电定位被引量：12: 2013年; 局部放电(partial discharge,PD)检测是绝缘检测与诊断最有效的方法之一。基于L型天线阵列信号处理,及旋转不变技术(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)求取信号波达方向(direction of arrival,DOA)的思想,提出了一种变电站局部放电定位方法,可以实现局部放电源的平面定位。该算法不需要计算信号的时延序列,故可以降低对采集系统采样率的要求,且其通过求解2个波达方向上的直线交点,即求解二元一次方程组,得到局部放电源的平面坐标,避免了求解非线性方程组。给出了算法的理论基础和实现步骤,并分别对电磁波仿真软件得到局部放电信号,及变电站现场实测的局部放电辐射电磁波信号进行分析处理。结果表明,利用该算法得到局部放电源位置的平面定位误差<30cm,满足变电站全站局部放电源的定位精度要求,验证了算法的准确性和可行性。; 侯慧娟盛戈皞白万建陈静江秀臣; 关键词：局部放电阵列信号处理旋转不变技术波达方向电磁波

基于信号模型参数辨识的变电站局部放电电磁波信号重构被引量：21: 2015年; 抑制现场噪声干扰、有效提取信号特征是局部放电(PD)信号检测和分析的关键,为此,利用自回归–滑动平均(ARMA)模型对局部放电辐射的特高频(UHF)电磁波信号建模,给出了利用高阶累积量估计模型阶数和参数的理论依据和算法。以混有Gauss白噪声及定频干扰的双指数振荡衰减函数模拟局部放电辐射的UHF信号,利用ARMA模型参数重构信号的Fourier变换幅值,利用双谱估计重构其Fourier变换的相位,最终重构时域信号,以验证该算法重构信号的有效性。利用该方法重构变电站实测的局部放电辐射的UHF信号,验证了该算法在变电站现场干扰情况下,可从现场采集到的含有噪声的信号中重构出只相差常数因子和线性相移的有用信号。且算法辨识得到了信号的ARMA模型参数及重构得到的UHF信号频谱及时域信号,可以给局部放电类型识别等进一步处理提供参数。; 侯慧娟盛戈皞姜文娟孙岳孙旭日江秀臣; 关键词：局部放电高阶累积量双谱参数辨识信号重构

基于策略梯度优化的变压器油中溶解气体预测模型: 2025年; 对变压器油中溶解气体浓度进行预测分析可为其运行状态评估提供重要依据,从而有效掌握设备状态发展趋势,为预警和检修提供参考。鉴于现有算法难以实现长期精确预测,文中首次提出一种基于策略梯度(policy gradient, PG)算法优化的变压器油中溶解气体体积分数预测模型。首先以门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)为基础,引入编码器—解码器结构搭建Sequence to Sequence(Seq2Seq)网络模型,并且结合注意力机制和Scheduled Sampling算法,提高长时间多步预测的准确性及稳定性。其次运用强化学习中策略梯度算法对网络模型进行超参数调优,并由基线函数和经验池结构改进算法减小策略网络决策方差。算例分析表明,文中方法能够深度提取特征参量时序间关系,准确预测特征气体体积分数发展趋势。相比Seq2Seq模型,平均相对误差和最大相对误差分别降低了23.91%和10.22%;相比LSTM模型,分别降低了61.54%和59.02%。; 汤健侯慧娟王劭菁任茂鑫盛戈皞江秀臣; 关键词：变压器油中溶解气体多步预测

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