[发明专利]一种局部放电缺陷类型识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种局部放电缺陷类型识别方法及装置。

背景技术

高压电力设备绝缘结构运行过程中可能会产生故障和缺陷，在长期运行后会导致绝缘击穿和整个电力设备的故障，从而影响电力系统的可靠性，因此，对高压电力设备绝缘缺陷需要进行识别与评估，而局部放电检测被证明是揭示高压设备缺陷和评估其严重程度的有效手段。

局部放电信号表现形式为单个或者连续的电气脉冲，脉冲波形不仅包含了缺陷的放电机理信息，而且也包含了缺陷严重程度信息，因此，局部放电检测的主要任务之一就是通过局部放电脉冲波形对缺陷类型进行识别，从而对缺陷严重程度进行诊断以及制定合理的设备维护措施及策略。

局部放电脉冲波形既有其规律性，也有随机性。不同类型的缺陷其局部放电脉冲出现的工频相位具有自身的一定规律性，同一类型缺陷的局部放电脉冲波形在单峰脉冲时其上升时间、下降时间、脉冲宽度等特性参数具有相似性，这些规律为缺陷类型的识别提供了便利。然而，由于局部放电机理的复杂性，截至目前仍没有完全研究透彻，特别是缺陷在一定电压下不仅会出现单峰脉冲，也会出现多峰脉冲和振荡脉冲，出现的时机具有随机性，这为缺陷类型的识别带来了困难。

基于相位分辨的统计识别方法在缺陷类型的识别技术中已有广泛的工程应用，但是由于该方法主要基于局放脉冲在工频相位的分布规律，受到干扰的影响较大，往往造成错误的识别结果，而且无法准确判定缺陷的严重程度。而基于局部放电脉冲波形特性参数(如上升时间等)的识别法，不管是时域法还是频域法，针对单峰脉冲较为有效，对多峰或振荡脉冲却效果较差。为此，针对多峰及振荡脉冲，需要探索一种新的方法来对缺陷有效识别。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提出一种局部放电缺陷类型识别方法及装置，同时考虑单峰、多峰及振动脉冲，提高最终识别结果的准确性和可靠性。

本发明通过以下技术方案实现：

一种局部放电缺陷类型识别方法，包括如下步骤：

A、采集电力设备多个工频周期内的原始局部放电信号并对其进行降噪处理，得到局部放电信号；

B、提取局部放电信号的放电统计特征；

C、从局部放电信号中提取单个局部放电脉冲，通过划分该单个局部放电脉冲幅值及采样周期，将单个局部放电脉冲波形划分为多个区域窗，计算每个区域窗的占比作为采样分区占比；

D、将放电统计特征和各采样分区占比分别作为第一神经网络分类器和第二神经网络分类器的输入量，第一、第二神经网络分类器各自输出放电缺陷类型及其置信度；

E、根据各置信度判断其对应的放电缺陷类型的可能性，并结合可能性和置信度，综合判定最终的放电缺陷类型及其置信度。

进一步的，所述步骤C具体包括如下步骤：

C1、将局部放电信号按照波形完整性需要的最大采样点数量截取，得到单个局部放电脉冲；

C2、将单个局部放电脉冲幅值进行归一化处理，使其幅值范围为[-1,1]；

C3、将单个局部放电脉冲对应的采样周期分为n个相等的子周期、将归一化后的幅值分为m个相等的子区域，即将单个局部放电脉冲波形分为n×m个区域窗，其中，n≥16,m≥16；

C4、将区域窗中所有有效采样点之和除以采样周期内所有采样点之和，即为该区域窗的占比。

进一步的，所述步骤A具体包括如下步骤：

A1、通过传感器连续采集电力设备中多个工频周期内产生的原始局部放电信号；

A2、将原始局部放电信号进行信号放大及模数转换处理；

A3、采用离散小波降噪算法，对经步骤A2处理后的原始放电信号中的白噪声及窄带干扰进行抑制或者消除得到局部放电信号。

进一步的，所述步骤B具体包括如下步骤：

B1、将多个工频周期内采集到的局部放电信号进行叠加，得到放电量-相位-脉冲数的三维图谱，其中相位值的获得是将0^°至360^°等间隔分为多个相位区间，脉冲数为各个相位区间的实际脉冲数；

B2、从三维图谱中分别提取放电量-相位、脉冲数-相位的二维图谱，并从这两个二维图谱中获得放电统计特征。

进一步的，所述步骤D中所述的第一、第二神经网络分类器均为BP神经网络分类器。

进一步的，所述步骤E具体包括如下步骤：