[发明专利]放电类型的确认方法及装置、存储介质及电子装置

说明书

本申请公开了一种放电类型的确认方法及装置、存储介质及电子装置。该方法包括：获取目标设备采集的目标区域的局部放电信息，其中，局部放电信息至少包含以下之一:目标区域的放电信号、目标区域的干扰信号；对局部放电信息进行分析处理，以得到局部放电信息的特征向量；将特征向量输入到目标神经网络模型中，以得到特征向量的目标放电类型，其中，目标神经网络模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：特征向量，以及特征向量对应的放电类型，解决了相关技术中，对于局部放电信息无法准确、快速的进行确认放电类型等问题。

技术领域

本申请涉及供电领域，具体而言，涉及一种放电类型的确认方法及装置、存储介质及电子装置。

背景技术

电力变压器作为电力系统中的主要组成设备，它的正常运行情况关乎整个电网的正常运行，一旦变压器发生故障，将会导致大范围停电，由此造成巨大的经济损失。而局部放电目前已经成为引发变压器故障的重要原因之一。因此，对变压器局部放电进行检测至关重要。

局部放电是指在一定外施电压作用下，电气设备内部绝缘薄弱处发生局部击穿的现象。变压器中局部放电产生的原因有很多：1)变压器中的绝缘体、金属体等带有一些尖角、毛刺，致使电荷在电场强度的作用下集中于尖角或毛刺的位置上，引发局部放电；2)变压器绝缘体中存在空气间隙或变压器油中有微量气泡时，通常气泡的介电系数要比绝缘体低很多，会导致绝缘体中气泡所承受的电场强度远远高于和其相邻的绝缘材料，当场强达到一定程度时会发生局部击穿；3)导电体相互之间电气连接不良也容易产生放电情况，该种情况在金属悬浮电位中最为严重；四，绝缘在电、热、机械等应力长期作用下产生的老化，局部击穿场强变低也会导致局部放电的发生。

变压器局部放电的检测方法主要是以局部放电时所产生的各种现象为依据，产生局部放电的过程中经常会出现电脉冲、超声波、电磁辐射、气体生成物、光能、热能或发出声音等，根据上述的这些现象也相应的出现了多种检测方法，常见的局部放电检测方法有：脉冲电流法、气相色谱法、光测法、超高频检测法、射频检测法、红外热像法、超声波检测法等。

变压器正常运行时产生的声音信号主要是电流通过铁芯产生交变磁通时发出的均匀电磁声。变压器在不同的运行状况下，器身发出的声音会有所不同，利用变压器故障运行时发出的声音变化来诊断变压器的故障情况，这种方法称为声学诊断法，现有技术中主要依靠有经验的技术人员通过人耳贴近变压器箱体听取变压器内部发出来的声音，据此判断变压器的运行状态，但无法精确判断变压器故障的问题，因此，对于变压器局部放电检测的准确度不高。

针对相关技术中，对于局部放电信息无法准确、快速的进行确认放电类型等问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种放电类型的确认方法及装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中，对于目标设备采集的局部放电信息无法准确、快速的进行确认放电类型等问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种放电类型的确认方法，包括：获取目标设备采集的目标区域的局部放电信息，其中，所述局部放电信息至少包含以下之一:所述目标区域的放电信号、所述目标区域的干扰信号；对所述局部放电信息进行分析处理，以得到所述局部放电信息的特征向量；将所述特征向量输入到目标神经网络模型中，以得到所述特征向量的目标放电类型，其中，所述目标神经网络模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：特征向量，以及特征向量对应的放电类型。

在一个示例性实施例中，对所述局部放电信息进行分析处理，以得到所述局部放电信息的特征向量，包含：对所述局部放电信息进行盲源分离的分析处理，获取所述局部放电信息中的多个目标放电源信号；将多个所述目标放电源信号进行线性组合，以得到所述目标区域的局部放电信号；对所述局部放电信号进行小波包分解变换处理，以得到所述局部放电信息的特征向量。