[发明专利]一种基于随机森林算法的绝缘管母故障自动诊断方法

说明书

本发明涉及一种基于随机森林算法的绝缘管母故障自动诊断方法，包括：步骤1：采集绝缘管母放电信号数据，并对数据进行预处理；步骤2：采用随机初始化爆炸中心构建初始随机森林RF模型；步骤3：使用烟花算法优化RF模型，获得FWA‑RF模型；步骤4：使用FWA‑RF模型对绝缘管母进行故障诊断，获得故障诊断结果。与现有技术相比，本发明具有实现绝缘管母故障自动诊断、识别准确率高等优点。

技术领域

本发明涉及局部放电诊断技术领域，尤其是涉及一种基于随机森林算法的绝缘管母故障自动诊断方法。

背景技术

绝缘管型母线由于集肤效应低、单位截面载流量大、散热条件好、机械强度高、电气绝缘性能强、维护工作量少等突出优点，而正在被广泛应用于变电站增容改造及新型紧凑型变电站中。绝缘管母作为主变压器和用户母线的重要联结导体，直接影响着系统运行的稳定性及供电可靠性。绝缘管母的全绝缘性能在一定程度上能避免变压器低压侧由于小动物、污秽、凝露等引起的近区短路，但作为一种较新的电气连接设备，绝缘管母在我国的应用还处于初始阶段。在生产、安装及运维等方面，由于针对该类设备的权威性标准及相关指导文件较少，使得绝缘管母行业在国内存在产品种类繁多、材料选型、结构设计及生产工艺各异、产品质量与稳定性参差不齐等突出问题。近年来因产品质量、安装工艺、运行环境等因素所导致的绝缘管母设备故障已发生数十起，对电网安全稳定运行及供电可靠性造成了较大的影响。并且现有技术中还未有一种能够对绝缘管母的故障进行自动诊断的方法。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种实现绝缘管母故障的自动诊断、准确率高的基于随机森林算法的绝缘管母故障自动诊断方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于随机森林算法的绝缘管母故障自动诊断方法，该方法为一种内嵌在计算机内的程序，包括：

步骤1：采集绝缘管母放电信号数据，并对数据进行预处理；

步骤2：采用随机初始化爆炸中心构建初始随机森林RF模型；

步骤3：使用烟花算法优化RF模型，获得FWA-RF模型；

步骤4：使用FWA-RF模型对绝缘管母进行故障诊断，获得故障诊断结果。

优选地，所述步骤1具体为：

步骤1-1：通过特高频传感器、超声传感器和高频电流传感器采集绝缘管母放电信号；

步骤1-2：对采集的数据进行时域分析，计算统计特征数据，包括平均值、有效值、峰值、脉冲指标、裕度指标、歪度指标和峭度指标；

步骤1-3：采用min-max标准化方法对步骤1-2中计算得到的统计特征数据进行标准化处理，计算方法为：

其中，x和x^*分别表示标准化前后的特征量；x_max和x_min分别表示某一维特征参量的最大值和最小值；

步骤1-4：将经过标准化处理后的数据集随机划分为训练集和测试集。

优选地，所述步骤2具体为：

步骤2-1：确定需要进行优化的模型参数，包括子树数量、子树最大特征数、子树最大深度和最小叶子节点数；

步骤2-2：设定烟花算法的参数值，包括最大迭代次数、个体总数、爆炸幅度、火星个数和火星个数限值；

步骤2-3：随机初始化爆炸中心获得步骤2-1中需优化参数的初始值；

步骤2-4：根据步骤2-3中获得的模型参数初始值获得初始随机森林RF模型。

更加优选地，所述步骤2-4具体为：