[发明专利]用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法

权利要求书

1.一种用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法，其特征在于实施步骤如下：

1）分别输入由超高频检测法、超声波检测法、SF₆成分分析法三种GIS设备的局部放电故障诊断方法输出的三组诊断结果，每一组诊断结果包括尖端放电、悬浮放电、颗粒放电3种放电类型的概率值；

2）根据所述三组诊断结果构建如式（1）所示的概率矩阵；

M=[M1,M2,M3]=m11,m12,m13m21,m22,m23m31,m32,m33---(1)]]>

式（1）中，M表示构建得到的概率矩阵，M₁表示超高频检测法输出的一组诊断结果，M₁的表达式为M₁=[m₁₁,m₁₂,m₁₃]^T，m₁₁表示超高频检测法输出的诊断结果中尖端放电的概率值，m₁₂表示超高频检测法输出的诊断结果中悬浮放电的概率值，m₁₃表示超高频检测法输出的诊断结果中颗粒放电的概率值；M₂表示超声波检测法输出的一组诊断结果，M₂的表达式为M₂=[m₂₁,m₂₂,m₂₃]^T，m₂₁表示超声波检测法输出的诊断结果中尖端放电的概率值，m₂₂表示超声波检测法输出的诊断结果中悬浮放电的概率值，m₂₃表示超声波检测法输出的诊断结果中颗粒放电的概率值；M₃表示SF₆成分分析法输出的一组诊断结果，M₃的表达式为M₃=[m₃₁,m₃₂,m₃₃]^T，m₃₁表示SF₆成分分析法输出的诊断结果中尖端放电的概率值，m₃₂表示SF₆成分分析法输出的诊断结果中悬浮放电的概率值，m₃₃表示SF₆成分分析法输出的诊断结果中颗粒放电的概率值；

3）将所述概率矩阵乘以最优权重向量得到如式（2）所示的综合诊断概率向量；

U=[M₁,M₂,M₃]W_opt=[U₁,U₂,U₃]^T                   （2）

式（2）中，U表示最终计算得到的综合诊断概率向量，U₁表示所述综合诊断概率向量中尖端放电的概率值，U₂表示所述综合诊断概率向量中悬浮放电的概率值，U₃表示所述综合诊断概率向量中颗粒放电的概率值；W_opt表示在最小二乘准则下对误差平方和求得的最优权重向量，其表达式如式（3）所示；

Wopt=E-1RRTE-1R---(3)]]>

式（3）中，E表示预测误差信息矩阵，E的表达式为E=[(e_it)_m×n][(e_it)_m×n]^T，其中e_it表示第i个预测模型在时刻t的预测误差，m表示预测模型的个数，n表示预测的时刻值，e_it的表达式为e_it=f(t)-f_i(t)，其中f(t)表示一预测对象在时刻t的属性值，f_i(t)表示第i个预测模型在时刻t的属性值，其中预测模型的序号i取值范围为i=1,2,…,m，时刻t的取值范围为t=1,2,…,n，E^-1表示E的逆矩阵；R^T表示矩阵R的转置矩阵，R^T的表达式为R^T=(1,1,…,1)_1×m，矩阵R为由m个1组成单列结构的矩阵；

4）找出所述综合诊断概率向量中尖端放电的概率值、悬浮放电的概率值、颗粒放电的概率值三者中的最大值，将所述最大值对应的放电类型作为局部放电故障综合诊断结果输出。

2.根据权利要求1所述的用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法，其特征在于：所述步骤1）的每一组诊断结果中，所述尖端放电、悬浮放电、颗粒放电3种放电类型值中只有一种故障类型的概率值为“1”、其余两种故障类型的概率值均为“0”；所述步骤2）的概率矩阵中，[m₁₁,m₁₂,m₁₃]三者中只有1个元素的值为“1”、其余两个元素的值均为“0”；[m₂₁,m₂₂,m₂₃]三者中只有1个元素的值为“1”、其余两个元素的值均为“0”；[m₃₁,m₃₂,m₃₃]三者中只有1个元素的值为“1”、其余两个元素的值均为“0”。