[发明专利]一种电缆局部放电测试信号的生成方法及其装置

说明书

本发明公开了一种电缆局部放电测试信号的生成方法，包括：分别获得多种局部放电信号的训练集和多种无局部放电的噪声信号的训练集；对多种局部放电信号和多种无局部放电的噪声信号分别训练，获得对应类型的局部放电信号生成模型和噪声信号生成模型；根据选取的局部放电和噪声类型，采用对应类型的局部放电信号生成模型和噪声信号生成模型，产生初始局部放电信号和初始噪声信号；将产生的初始局部放电信号和初始噪声信号按照预设的信噪比进行叠加组合，获得最终的电缆局部放电测试信号。本发明借助机器学习的方法模拟产生局部放电信号和噪声，并将两者混合以获得接近实际测量场景中的局部放电信号，能够提供数量巨大的数据，满足测试需求。

技术领域

本发明涉及电缆局放信号生成技术领域，尤其涉及一种电缆局部放电测试信号的生成方法及其装置。

背景技术

开发电缆局放信号检测及诊断设备时，需要提供大量不同类型的放电信号用于评测信号采集灵敏度、特征分类及局放类型诊断算法有效性等。而现有的技术方案中，一般采取以下几种方案：

(1)现场实测积累真实信号，但可获得数据量有限，受外部环境、测试方式影响较大。

(2)在电缆样品上制作缺陷获得实验室测试信号，成本高，缺陷类型有限，难以获得电力系统引入的干扰信号。

(3)制作模拟放电源采集信号，类型有限，无法模拟局放信号在电缆系统中的传输和衰减工况。

(4)直接使用数字模拟方式产生信号，可能和实际信号存在差别。

综上，在实际的应用中，真实存在局部放电的电缆线路仍保持运行的电缆线路较少，且电缆局放测试易受到外界环境的干扰、信号传输衰减等影响，从现场采集电缆局放信号难度较高，无法满足验证算法、建立数据库的需求。因此，亟需一种能够模拟生成电缆局部放电信号的方法。

发明内容

本发明目的在于，提供一种电缆局部放电测试信号的生成方法及其装置，通过训练神经网络，基于实际采集到的少量局部放电信号与噪声信号生成大量仿真信号，并按照一定的方式混合，得到大量人工合成的局部放电信号，可用于评测电缆局放信号检测及诊断设备的信号采集灵敏度、特征分类及局放类型诊断算法有效性等。

为实现上述目的，本发明实施例提供一种电缆局部放电测试信号的生成方法，包括：

分别获得多种局部放电信号的训练集和多种无局部放电的噪声信号的训练集；

对多种所述局部放电信号和多种所述无局部放电的噪声信号分别训练，获得对应类型的局部放电信号生成模型和噪声信号生成模型；

根据选取的局部放电和噪声类型，采用对应类型的所述局部放电信号生成模型和所述噪声信号生成模型，产生初始局部放电信号和初始噪声信号；

将产生的所述初始局部放电信号和所述初始噪声信号按照预设的信噪比进行叠加组合，获得最终的电缆局部放电测试信号。

在一具体实施例当中，在所述分别获得多种局部放电信号的训练集和多种无局部放电的噪声信号的训练集之前，还包括：

采集实际的多种电缆局部放电信号和多种无局部放电的噪声信号。

在一具体实施例当中，所述获得多种局部放电信号的训练集，具体为：

截取多个实际采集到的电缆局部放电信号的脉冲并标注局部放电的类型，将多个所述脉冲作为多种局部放电信号的训练集。

在一具体实施例当中，所述对多种所述局部放电信号训练，获得对应类型的局部放电信号生成模型，具体为：

初始化局部放电信号生成模型后，所述局部放电信号生成模型根据输入的一组随机向量，产生一组对应的输出，将这组对应的输出标记为0，真实数据标记为1，两者同时输入进局部放电信号判别模型，完成对所述局部放电信号判别模型的训练；