[发明专利]变压器直流偏磁预测方法及系统

说明书

本申请涉及一种变压器直流偏磁预测方法及系统，变压器直流偏磁预测方法包括采集音频信号；对音频信号进行特征提取得到频谱信息；将频谱信息输入深层神经网络模型，对深层神经网络模型进行训练；获取实时音频信号对应的实时频谱信息，将实时频谱信息输入到训练好的深层神经网络模型，得到实时频谱信息对应的直流偏磁状态的预测概率。本申请采集数据时无需接触变压器，不会影响变压器工作状态，不会因为环境或设备更换而影响学习效果，具备更强的鲁棒性。

技术领域

本申请属于变压器状态监测技术领域，利用音频分析实现对变压器直流偏磁状态的监测，具体涉及一种变压器直流偏磁预测方法及系统。

背景技术

电力变压器是电力系统中非常重要的设备，其运行状态直接影响到电力系统的安全性。近年来，随着国内直流输电工程投运越来越多，高压直流输电系统在单极大地回线方式运行时，会导致接地极周边中性点接地的变压器产生直流偏磁现象，从而影响电网正常运行。变压器直流偏磁是变压器一种异常的工作状态，是指由于某种原因导致有直流电流侵入到变压器的绕组中，在变压器铁心中产生直流磁势或是直流磁通以及由此产生的一系列的电磁效应。当变压器发生直流偏磁时，会使变压器结构附件温升增大、噪声增大；另一方面产生大量的谐波、增加无功损耗，造成系统电压波形畸变，引起继电保护误动，可能会使无功补偿装置过载或系统电压下降，这些影响对变电站设备的安全和电网的稳定运行都是不利的。

相关技术中，基于振动噪声采集单元对变压器直流偏磁进行检测。该检测方法通过实时采集各个振动噪声敏感点区域的振动噪声信号，并于空载、负载状态采集振动噪声，当振动噪声敏感点区域超过预设值，则认为出现直流偏磁问题。但是这种方法中振动传感器需要接触变压器从而采集振动信号，同时对于偏磁状态的出现，靠简单的与预设值比较大小。如果变换环境或者设备，方法的鲁棒性较差。

发明内容

为至少在一定程度上克服相关技术中，基于振动噪声采集单元对变压器直流偏磁进行检测方法中振动传感器需要接触变压器从而采集振动信号，同时对于偏磁状态的出现，靠简单的与预设值比较大小，另外，如果变换环境或者设备，该方法的鲁棒性较差的问题，本申请提供一种变压器直流偏磁预测方法及系统。

第一方面，本申请提供一种变压器直流偏磁预测方法，包括：

采集音频信号；

对所述音频信号进行特征提取得到频谱信息；

将所述频谱信息输入深层神经网络模型，对所述深层神经网络模型进行训练；

获取实时音频信号对应的实时频谱信息，将实时频谱信息输入到训练好的深层神经网络模型，得到实时频谱信息对应的直流偏磁状态的预测概率。

进一步的，将所述频谱信息输入神经网络模型前，还包括：

对所述音频信号进行工况类别标注，具体包括：将含有直流偏磁状态的音频信号和不包含直流偏磁的音频信号进行截取、分离，创建包含两类音频信号的音频库。

进一步的，所述采集音频信号包括：采用拾音传感器对与变压器工作状态进行录音，得到所述直流偏磁状态的音频信号和不包含直流偏磁的音频信号。

进一步的，对所述深层神经网络模型进行训练，包括：

建立深层神经网络模型，所述深层神经网络模型包括多个全连接层，以频谱信息作为神经网络模型输入，以音频库作为标注数据，训练损失函数为二分类交叉熵，采用Adam优化器进行梯度下降运算对神经网络模型进行训练。

进一步的，所述对所述音频信号进行特征提取得到频谱信息，包括：

对所述音频信号进行分帧，选择多个采样点作为一帧；

对该帧进行快速傅立叶变换运算，得到频谱信息。

进一步的，所述对该帧进行快速傅立叶变换运算，包括：