宋晓博
- 作品数：12 被引量：63H指数：5
- 供职机构：国网天津市电力公司电力科学研究院更多>>
- 相关领域：电气工程电子电信机械工程化学工程更多>>
- 开关柜内部空气颗粒物和空气异常成分监测方法
- 本发明涉及开关柜内部空气颗粒物和空气异常成分监测方法，其技术特点是：采用粒子计算原理的红外光散射降尘监测装置监测粉尘颗粒物的浓度，并判断是否达到报警浓度，若未达到报警，则继续监测，否则采用紫外光谱吸收气体原理监测O<Su...
- 宋晓博陈荣张黎明何金朱旭亮邢向上
- 文献传递
- 基于特高频法的开关柜局部放电识别方法研究被引量：15
- 2020年
- 特高频法(UHF)具有抗外界干扰能力强、检测灵敏度高等优点,是开关柜局部放电检测方法中最有效的方法之一。文中根据开关柜中常见的局部放电类型设计了针板放电,气隙放电和悬浮放电3种缺陷模型,并基于特高频法进行了局部放电识别方法的进一步研究。研究表明,根据不同类型局部放电的PRPD图谱的特征及其差异,采用支持向量机(SVM)结合逻辑回归方法,提取PRPD图谱特征变量,可以有效识别单一或组合型局部放电的类型。
- 何金田涛宋晓博王海滨陈荣朱旭亮
- 关键词：局部放电特高频
- 基于深度稀疏降噪自编码网络的局部放电模式识别被引量：5
- 2018年
- 由于变电站现场局部放电检测易于受到各类干扰的影响,造成检测数据中存在噪声,使数据中信号特征不明显,因此传统的基于统计特征的模式识别方法在应对现场检测数据时识别率较低。提出了一种基于深度稀疏降噪自编码器网络的模式识别方法。对试验检测出的典型特征图谱,利用深度稀疏降噪自编码器进行主动染噪学习训练,最后得到可以有效去噪的深度特征提取模型,并利用Softmax分类器输出识别结果。利用在变电站现场实测数据对方法进行验证,并与传统的识别方法进行对比,证明方法对含有噪声的局部放电信号有更好的识别效果。
- 郗晓光何金曹梦陈荣宋晓博李苏雅
- 关键词：去噪局部放电特征提取模式识别
- 基于STM32的工控设备物联网改造装置设计被引量：2
- 2020年
- 大部分工控设备通过嵌入式打印机输出数据,不具备物联网功能,已不满足工业智能化建设要求。根据嵌入式打印机的数据通信规范,基于STM32微处理器设计了一种工控设备的物联网改造装置。该装置采用STM32微处理器采集工控设备输出数据,并进行数据虚拟打印编译,解析出所需数据信息,同时在OLED显示屏上显示。在对某电气试验仪器进行物联网改造过程中,该装置能够与试验仪器紧密配合,完整采集解析传输试验数据,装置工作稳定,可为尚未联网的工控设备提供一种低成本的物联网改造方法。
- 辛晓虎王建慧李福贺宋晓博胡泉伟
- 关键词：工控设备物联网虚拟打印
- 电力变压器非线性宽频模型研究
- 本文建立了一种新的电力变压器非线性宽频模型，用于电力系统稳态或暂态仿真计算。模型由高频模型子块和低频模型子块并联而成，其中高频模型子块采用T 型等效电路，使用“图像法”进行电路实现；而低频模型子块采用传统的Γ型电路形式，...
- 杨磊郗晓光王浩鸣姚瑛王晓光何金宋晓博
- 关键词：电力变压器暂态模型非线性宽频电路综合
- 特高频法在GIS局部放电检测与定位上的应用被引量：9
- 2018年
- 特高频法因其抗干扰能力强,检测效率高,检测灵敏度高等优点,成为被广泛用作GIS带电检测的主要手段。阐述了在GIS设备中运用特高频法检测的原理和定位方法,结合某内部绝缘缺陷的案例对检测分析和定位过程进行详细介绍,提出了判别缺陷类型的方法和策略,可为相关工作提供参考。
- 李鲁博王荣亮宋晓博
- 关键词：局部放电带电检测特高频
- 声—电—化联合检测在判别GIS自由金属颗粒放电缺陷上的应用被引量：15
- 2016年
- 笔者通过应用基于局部放电的超高频、超声波以及SF_6气体分解产物的声—电—化联合检测方法,分析了一起GIS断路器气室内自由金属颗粒放电缺陷,阐述了超高频检测下对自由金属颗粒的判别,超声波对自由金属颗粒缺陷定位的优势,又根据SF_6气体分解产物检测到的特征气体对自由金属颗粒来源进行判断,最终通过解体检查以及机械开断试验最终确定断路器弧触头在分合过程中存在机械磨损,是产生自由金属颗粒的根本原因。
- 李松原王永宁宋晓博张黎明
- 关键词：气体绝缘金属封闭开关设备局部放电检测四氟化碳
- 基于图像处理及降噪的局部放电图谱智能识别方法被引量：5
- 2018年
- 局部放电检测是目前电力设备状态评价的主要手段,得到广泛应用推广。由于缺陷图谱的复杂性及现场干扰的多样性,传统的局部放电模式识别方法正确率低,且训练时间长。针对上述问题,文章提出了一种基于图像处理技术及数据深度稀疏降噪的电力设备局部放电图谱智能识别方法。首先,运用图像处理技术对检测得到的图谱进行预处理;然后利用深度稀疏降噪自编码器进行数据稀疏降噪;最后对得到的有效去噪的数学模型,利用极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)网络,实现对局部放电的智能分类和识别。利用在变电站现场实测数据对本方法进行验证,证明本方法对含有多样干扰的局部放电信号有更好的识别效果,能很好适用于目前的电力设备图像信息模式识别应用当中。
- 朱旭亮刘创华何金宋晓博陈荣邢向上
- 关键词：局部放电数据处理技术极限学习机
- GIS局部放电时域波形图像的模式识别方法被引量：7
- 2019年
- 气体绝缘组合电器(GIS)现场局部放电检测得到的大量数据是时域波形图像数据,传统的局部放电模式识别方法无法对该图像数据直接进行缺陷分类。针对局部放电时域波形图像,首先利用图像分割、图像灰度化、图像二值化、图像增强、图像压缩等技术对其进行预处理。通过变电站现场带电检测,建立了局部放电缺陷类型的图像数据集。对预处理得到的仅含局部放电脉冲电压的图像,选择支持向量机模型,使用径向基函数作为核函数,通过SMO优化方法训练得到有向无环图(DAG)分类器,直接进行模式识别。实验中支持向量机模型对局部放电6种缺陷类型的识别率超过85%,优于反向传播神经网络模型。实验结果表明,该方法无需人工提取特征,具有更高识别率。
- 刘创华何金张春晖曹梦宋晓博朱旭亮
- 关键词：模式识别支持向量机局部放电
- 微环境对高压开关柜电场分布及绝缘净距离的影响研究被引量：5
- 2021年
- 潮湿污秽等微环境极易引发高压开关柜放电或绝缘击穿故障。为提高开关柜设计及运行水平,本研究对高压开关柜微环境下的内部电场分布特性及绝缘净距离进行仿真计算研究。首先基于COMSOL仿真软件建立40.5 kV高压开关柜母线室多物理场有限元仿真模型,获得开关柜母线室中温度、湿度分布。利用数值分析方法研究有无微环境下的电场分布特性,基于空气流注放电起始判据,利用COMSOL与MATLAB软件计算微环境下的绝缘净距离。最后研究微环境下不同绝缘隔板布置参数(厚度和位置)对电场分布和绝缘净距离的影响。结果表明:在高温高湿的环境下,母线室最高温度可达347.15 K,整体温度呈现上高下低的梯度分布;绝缘隔板处于低温高湿度区域,容易积聚湿污;微环境下母排尖端电场和绝缘净距离降低,但绝缘隔板表面电场增大,沿面闪络概率增大。
- 陈荣曹梦田涛邢向上宋晓博何金
- 关键词：高压开关柜微环境绝缘隔板电场分布
