[发明专利]基于局部放电多信息融合的GIS绝缘子缺陷识别方法及系统

说明书

公开了一种基于局部放电多信息融合的GIS绝缘子缺陷的识别方法，通过检测GIS绝缘子缺陷下局部放电的特高频和超声波等信号，提取多种信息的有效特征，然后融合各信息特征识别缺陷的类型，本发明综合了局部放电的多种信息，可靠性和识别率高。

技术领域

本发明属于GIS绝缘子缺陷的识别技术，具体来说，涉及基于局部放电多信息融合的GIS绝缘子缺陷识别方法及系统。

背景技术

目前气体绝缘组合电器(GIS)凭借结构紧凑、占地面积小、绝缘性能优良、不受外部环境的影响、安装周期短、维修方便等优点，在电力系统中得到了广泛应用，GIS虽然可靠性较高，但是随着运行年限的增加，其内部故障也时有发生，其中绝缘子故障就占了较大比重。绝缘子在GIS中起到支撑高压导体和隔离气室的作用，是GIS中比较重要的固体绝缘介质，但在GIS的生产、运输和运行中，常难以避免地在环氧树脂绝缘介质内部或表面留下缺陷，如内部气泡、表面划痕或金属颗粒等。这些微小的缺陷一般难以察觉，却容易导致局部电场的畸变，引发局部放电。局部放电会加速材料的老化，如果不及时发现任其发展，最终可能导致绝缘子闪络甚至击穿，使绝缘子丧失绝缘性能。因此，绝缘子也成为GIS绝缘中的一个薄弱部分。

GIS绝缘子不同的缺陷类型对GIS绝缘的危害也不一样，识别GIS绝缘子缺陷的类型也成为一个重要环节。GIS绝缘缺陷的识别主要依靠对局部放电的检测，通过分析局部放电信息、提取相应的特征，最后通过合适的分类器达到缺陷识别的目的。但是目前的识别方法中主要依赖单一的局部放电信息，而由于局部放电测量环节干扰因素较多(如传感器本身的特性、测量装置的误差，测量环境的干扰等)，获取的单一局部放电特征和实际的绝缘子缺陷类型关联性较差，依靠单一局部放电特征的识别方法可靠性和识别率均有欠缺。实际上，绝缘子的局部放电检测和测量方式多样，可以获取多种信息，提取这些信息的关键特征进行融合识别，可以尽可能地排除干扰，提高识别的可靠性和准确率。

发明内容

本发明提供一种基于局部放电多信息融合的GIS绝缘子缺陷识别方法及系统。该方法通过检测GIS绝缘子缺陷下局部放电的特高频和超声波等信号，基于PRPD、TRPD等分析模式提取相应的有效特征，然后融合这些特征进行绝缘子缺陷的识别。这种方法高效快捷，同时提高了识别的可靠性和准确性。

本发明的至少一个实施例提供一种基于局部放电多信息融合的GIS绝缘子缺陷的识别方法，包括：

根据绝缘子局部放电的特高频波形信号计算特高频的时域波形特征，根据绝缘子局部放电的超声波波形信号计算超声波的功率谱特征，根据绝缘子局部放电的特高频信号的幅值和相位构建放电信号的相位图谱，计算相位图谱的正负半周放电相位中心正负半周偏斜度S_K^+/-、陡峭度K_u^+/-、正负半周互相关系数C_c和放电量因数Q，及灰度图像的0阶矩、2阶中心矩和3阶中心矩；

计算所述特高频的时域波形特征，所述超声波的功率谱特征，所述相位图谱的正负半周放电相位中心正负半周偏斜度S_K^+/-、陡峭度K_u^+/-、正负半周互相关系数C_c和放电量因数Q，以及所述相位图谱的灰度图像的0阶矩、2阶中心矩和3阶中心矩，所构成的绝缘子缺陷的4种信息特征的信息增益，去除信息增益低于阈值的特征，剩下的作为各信息的有效特征；

基于栈式降噪自编码将各信息的有效特征压缩到一维，重新计算压缩后一维向量的信息增益，以压缩后的一维特征作为一个坐标，坐标权重取信息增益值，所有信息压缩后的一维特征共同构建一个新的4维空间；

以构建的4维空间为待分类样本，基于拉普拉斯中心性的密度聚类算法，将样本一一聚类，根据样本中心的缺陷类型确定其他所有样本的缺陷类型。

本发明的至少一个实施例提供一种基于局部放电多信息融合的GIS绝缘子缺陷的识别系统，包括：