[发明专利]基于三传感器推理的换流变压器故障在线诊断方法

说明书

技术领域

本发明属于特高压直流输电设备故障诊断技术领域，特别涉及一种基于三传感器推理的换流变压器故障在线诊断方法。

背景技术

特高压直流输电工程是我国重点建设的工程项目之一，随着直流输电线路的投运运行，直流设备的安全稳定运行被广泛提及，作为直流输电系统中的关键设备，换流变压器的正常运行关系着整个直流系统的稳定性。绝缘问题是换流变压器的主要故障原因，目前保证设备安全运行最有效的方法就是实现换流变压器的故障诊断，这对于及时发现问题，提前做出反应，避免严重经济损失，并保证设备正常运行有重要意义。

目前，应用于换流变压器故障诊断方法较少，多采用单一传感器在离线测量时进行放电数据的获取，进行故障诊断，因此该方法存在以下几个问题，首先，诊断精度不足，诊断结果不够丰富，不能全面反映换流变压器可能出现的故障情况；其次，诊断方法为离线方式，所以不能够及时发现故障问题，缺少换流变压器预警诊断的实时性。

发明内容

本发明的目的提出一种基于三传感器推理的故障诊断方法，其特征在于，所述在线诊断方法是首先使用目前在工程上能够实现在线检测仪作为三种传感器：特高频、宽带脉冲及暂态地电压(TEV)检测仪，得到换流变压器的在线数据；调用实测换流变压器的在线数据实现故障诊断，包括以下步骤：

1)从实测换流变压器的在线数据中提取有效放电信息；

2)三种传感器特征空间建立；

3)三种特征空间故障诊断结果；

4)三种故障诊断结果异同判断；

5)最终诊断结果输出。

所述步骤1有效放电信息提取是针对不同传感器分别选用不同的提取方式，特高频采用幅比聚类提取法，宽带脉冲采用时频联合提取法，TEV采用幅值参数提取法。

所述步骤2所建立的用于表征放电特点的特征空间分别为特高频特征空间，宽带特征空间及TEV特征空间，各特征空间包括基于图像的颜色矩、形状特征、纹理特征等可代表放电特性的元素属性：颜色矩为图像的基本视觉特征包括一阶矩、二阶矩和三阶矩：纹理特征采用灰度-梯度共生矩阵，是用灰度和梯度的综合信息提取纹理特征，其考虑的是像素灰度与边缘梯度的联合统计分布；形状特征用于描述图像的形状，采用Hu不变矩以及相对矩及Zernike矩，将三个传感器检测到的幅值相位信息转化为三色图，分别提取上述图像特征，形成特征矩阵。

所述步骤3通过分别调用传感器自有指纹库实现故障诊断结果输出，并且给出诊断概率。

所述步骤4对三种传感器诊断结果进行异同判断，再输入两个辅助边界条件：的同时，将三种情况分类输出；其中，输入两个辅助边界条件：条件1假定故障类型出现概率为等概率事件时，事件集合为Y_j；条件2，三种传感器在给定故障类型时的正确识别概率P(E_i|Y_j)，其中E_i为假定故障类型；

异同判断结果是根据两个辅助边界条件判断结果分为3种情况包括：

1)三种传感器诊断的故障类型相同时，输出100％故障概率；

2)如果步骤4三个传感器诊断出的故障类型中有两种故障相同时，计算在此情况下这两种不同故障的出现概率Py_j，随后输出归一化后的概率；

3)如果三种故障诊断结果都不相同时，分别计算这种情况时三种故障出现的概率Py_j，并输出归一化结果

计算故障出现概率公式为：

其中，Py_j为故障类型的出现概率，P(E1,...,Ei)为i个传感器给出的故障类型的正确识别概率，P(E1,…,Ei)为i个传感器诊断故障类型同时出现的概率。

本发明的有益效果是实现换流变压器故障在线诊断，提高识别精度。

附图说明

图1基于三传感器的换流变压器故障在线诊断方法示意图。

具体实施方式

本发明提出一种基于三传感器推理的故障诊断方法。下面结合附图予以说明。