[发明专利]一种基于离群检测对MOV实际状态监测评估的方法

说明书

本发明公开了一种基于离群检测对MOV实际状态监测评估的方法，首先，对MOV运行动作时刻的各项实际参数进行不同时间点的数次采样，形成原始数据集；其次，对原始数据集进行主成分分析来降低采集到的特征维度，并实现在二维或者三维层面的可视化；然后，根据局部异常因子计算经过PCA后的数据集中数据点之间相邻两点的距离、第k距离、第k距离邻域、可达距离和局部可达密度；最后，计算局部离群因子，得到MOV任意一次采样数据的离群性检测评估结果。本发明降低了传统在线监测的可执行难度，更具有工业应用价值，加强人们对雷电防护装置监测维护的有效途径，防止出现因MOV器件运行异常或产生劣化，而导致电气系统出现损坏、火灾、爆炸等风险状况。

技术领域

本发明属于雷电防护装置的监测设计领域，尤其涉及一种基于离群检测对MOV实际状态监测评估的方法。

背景技术

金属氧化物压敏电阻(MOV)是一种具有非线性伏安特性的阻性器件，在有产生雷击过电压风险时，通过电压钳位来保护系统内的敏感器件。因此被广泛应用于各电气、通信等系统的雷击浪涌保护。MOV在运行时除遭受雷电过电压、操作过电压等威胁外，还承受着温湿、化学污染、污秽等外部环境因素的影响，导致电气特性和物理状态发生变化。这会导致MOV出现伏安特性异常、热稳定性下降甚至在运行后出现热崩溃等情况，最终使MOV阀片的物理状态发生不可逆转的劣化。这严重影响了MOV的性能，也使电气系统暴露在雷击灾害的风险之中。为了能够对电气系统中各MOV的实际物理状态进行评估，找出有潜在物理状态不佳，具有劣化风险的器件，各界研究人员都以此为目标做出许多了研究工作。

对于MOV的相关监测技术，李军浩等人基于能量模型，提出利用单次流通能量来评估ZnO压敏电阻的劣化状况，通过分析计算动作过程中的产生的能量变化，来确定压敏电阻的劣化程度，但能量特征基于泄漏电流建立线性关系而得出，对于更加泛化的非线性关系描述还缺乏进一步的研究。杨仲江等人通过研究压敏电阻的非线性系数α，发现在随着避雷器的劣化，非线性系数α会随之下降。因此提出将非线性系数α作为指标加入避雷器劣化的评价体系中，但避雷器本身的劣化状况需要通过多个参数进行综合评价以得到更为精准的结果，仅使用非线性系数α一个参数会对结果产生一定的误差。同时研究发现，基于容性、阻性电流等指标可以实现对器件劣化问题的良好监测。因此徐志钮等人提出一种容性电流补偿法，利用阻容性电流的正交性提取阻性电流，以此监测MOV的实际物理劣化程度，但该方法的计算过程大多都在理想的条件下，在实际工作环境中不易实现。陈景亮等人提出了基于谐波分次补偿的测量方法，通过准同步采样加以离散傅立叶变换，来测量MOV的阻性电流及功率损耗，用以判断MOV的劣化情况，但存在提取的阻性电流在数值上常常误差较大的情况。近年来，将数据与算法相结合作为新的研究方法，杨仲江等人提出了基于遗传算法的MOV在线监测，通过最优化的求解等效模型中反映器件劣化的参数，来对期间进行性能的监测，为后续在线监测技术的研究提供了新的方向，但算法本身具有许多参数,这些参数的选择严重影响最终解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验。于忠江等人也提出使用基于优化的时滞叠加法,解除改进前只能在纯正弦波电压下提取的限制，使得在谐波电压下对其阻性电流进行提取，以实现更为先进的在线监测方法。

随着机器学习的火热发展，以数据为驱动的模型越来越受到学者重视，由此通过一种新的思路，以构建多参数化的数据集为基础，结合离群检测方法中的局部异常因子算法，监测MOV的原始采样参数在数据空间中属于离群分布的数据，将其转化为异常分数，为在电气领域及系统中各MOV的实际状态或物理劣化程度提供一种新的监测评估方法。

发明内容

发明目的：本发明提出一种基于离群检测对MOV实际状态监测评估的方法，降低了传统在线监测的可执行难度，更具有工业应用价值。

技术方案：本发明所述的一种基于离群检测对MOV实际状态监测评估的方法，包括以下步骤：

(3)对MOV运行动作时刻的各项实际参数进行不同时间点的数次采样，形成原始数据集；