[发明专利]一种避雷器运行状态在线监测及评估方法和系统

权利要求书

1.一种避雷器运行状态在线监测及评估方法，其特征在于：

所述方法包括以下步骤：

步骤1：获取避雷器的在线和历史运行状态数据；

步骤2：分析历史运行状态数据及其各高次谐波分量在不同绝缘劣化状态下的大小和增大倍数响应情况，筛选得到避雷器缺陷特征数据参量及其变化规律；

步骤3：开展避雷器老化观测试验，进行缺陷类型表象与避雷器缺陷特征数据参量的关联分析，确定避雷器运行状态评估指标；

步骤4：基于避雷器运行状态评估指标，建立避雷器运行状态评估模型；

步骤5：将历史运行状态数据输入避雷器运行状态评估模型进行模型训练，将在线运行状态数据作为实时输入量输入避雷器运行状态评估模型进行预测，从而实现对避雷器设备运行状态评估及发展趋势预测。

2.根据权利要求1所述的一种避雷器运行状态在线监测及评估方法，其特征在于：

步骤1中，依据目前已安装投运的避雷器监测设备，获取避雷器在线和历史运行状态数据：泄漏电流全电流和泄漏电流阻性电流。

3.根据权利要求1或2所述的一种避雷器运行状态在线监测及评估方法，其特征在于：

步骤2所述绝缘劣化状态分为受潮、污秽和老化。

4.根据权利要求3所述的一种避雷器运行状态在线监测及评估方法，其特征在于：

步骤3所述缺陷类型表象分为内部缺陷结构变化及电压梯度、泄漏电流、J-E曲线和C-V曲线的变化。

5.根据权利要求1-4任一所述的一种避雷器运行状态在线监测及评估方法，其特征在于：

步骤3中，避雷器老化观测试验中，使用介电谱测试系统测量试样的介电性能，从而表征分析内部缺陷；

采用扫描电子显微镜观察微观结构的变化，所述微观结构包括整体晶粒晶界的分布、形状尺寸、局部有无孔洞和熔融现象。

6.根据权利要求1或5所述的一种避雷器运行状态在线监测及评估方法，其特征在于：

步骤3所述避雷器运行状态评估指标包括运行状态数据及其各高次谐波分量的幅值和变化率。

7.根据权利要求1或6所述的一种避雷器运行状态在线监测及评估方法，其特征在于：

步骤4中，采用遗传算法或粒子群算法，建立避雷器运行状态评估模型，具体包括：

步骤4.1：初始化：个体为需求解的目标函数自变量组成的一组解，N个个体组成种群，种群内的个体之间互相独立；在满足所求解问题的相关约束条件下，随机初始化个体取值，使其在优化问题的可行解域内；

步骤4.2：内循环—迭代类切线寻优：计算种群中个体的适应度值，依次对于个体施加微增量；

步骤4.3：判断是否达到内循环终止条件：对于n+1次迭代，验证是否在优化问题的可行解域内；若出界，则舍弃第n+1次迭代值，内循环迭代终止，更新种群最优解，若未出界，则重复初始化及内循环迭代；

步骤4.4：判断是否达到外循环终止条件：当算法迭代达到最大设定的最大代数或者寻优中某一代的最优解在经过规定的N代后，其值保持稳定不变时，外循环终止，算法寻优过程结束，输出搜索到的最优解及其所对应变量的取值；若未达到，则更新种群个体，进入内循环迭代。

8.根据权利要求1-7任一所述的一种避雷器运行状态在线监测及评估方法，其特征在于：

所述高次谐波分量是指三次、五次和七次谐波分量。

9.根据权利要求1-8任一所述的一种避雷器运行状态在线监测及评估方法的避雷器运行状态在线监测及评估系统，其特征在于：

所述系统包括：

数据获取模块，用于获取避雷器的在线和历史运行状态数据；

特征数据参量筛选模块，用于分析历史运行状态数据及其各高次谐波分量在不同绝缘劣化状态下的大小和增大倍数响应情况，筛选得到避雷器缺陷特征数据参量；

运行状态评估指标确定模块，用于开展避雷器老化观测试验，进行缺陷类型表象与避雷器缺陷特征数据参量的关联分析，确定避雷器运行状态评估指标；

模型建立模块，用于基于避雷器运行状态评估指标，建立避雷器运行状态评估模型；

预测模块，用于将历史运行状态数据输入避雷器运行状态评估模型进行模型训练，将在线运行状态数据作为实时输入量输入避雷器运行状态评估模型进行预测，从而实现对避雷器设备运行状态评估及发展趋势预测。