[发明专利]一种基于多光谱强度的局部放电危险度评估方法

权利要求书

1.一种基于多光谱强度的局部放电危险度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

利用弱光检测方法来采集故障位置的局部放电信号；

采用混合随机搜索的波段选择方法提取特征波段，滤除所述局部放电信号中的噪声和电磁干扰；

在实验室或现场中采集所述局部放电信号中的光谱信息；

提取所述局部放电信号的光谱强度信息特征参数；

将所述光谱强度信息特征参数作为训练集，输入Xgboost-LSTM算法进行训练得到指纹信息库；

通过所述指纹信息库得出局部放电种类和局部放电发展阶段；

将所述局部放电种类、局部放电的故障位置以及所述局部放电发展阶段输入到根据实际需求预先设置好参数的Xgboost算法中，评估得出所述局部放电的危险度；

所述采用混合随机搜索的波段选择方法提取特征波段，包括:

先进行全局粗略搜索阶段，即随机选择若干个互不相同的光谱波段，构成光谱集合，利用选择、交叉算子迭代更新所述光谱集合，计算所述光谱集合中每个元素波段组合的性能评估函数，得到不同波段选择方案；

然后进行局部搜索阶段，即变换所述不同波段选择方案中的元素，计算变换后的可分性判据，通过迭代后所述可分性判据最大的则是待提取出来的特征波段。

2.根据权利要求1所述的一种基于多光谱强度的局部放电危险度评估方法，其特征在于，所述利用弱光检测方法来采集故障位置的局部放电信号，包括：

利用弱光传感器来采集发生局部放电的故障位置和故障位置的局部放电信号。

3.根据权利要求1所述的一种基于多光谱强度的局部放电危险度评估方法，其特征在于，所述在实验室或现场中采集所述局部放电信号中的光谱信息，包括：

在实验室设置特定种类的缺陷或是在现场已有的缺陷，用弱光传感器通过升压法采集不同电压下所述局部放电信号中的光谱信息。

4.根据权利要求3所述的一种基于多光谱强度的局部放电危险度评估方法，其特征在于，所述提取所述局部放电信号的光谱强度信息特征参数，包括：

提取在不同电压下所述局部放电信号的光谱强度信息特征参数。

5.根据权利要求4所述的一种基于多光谱强度的局部放电危险度评估方法，其特征在于，所述将所述光谱强度信息特征参数作为训练集，输入Xgboost-LSTM算法进行训练得到指纹信息库，包括：

将所述光谱强度信息特征参数作为训练集，输入Xgboost算法提取所述局部放电光谱强度信息特征参数的空间特征参数；

输入LSTM算法提取所述局部放电光谱强度信息特征参数的时间特征参数；

将所述局部放电光谱强度信息特征参数的空间特征和时间特征参数在Xgboost-LSTM算法中重复进行训练后得到指纹信息库。

6.根据权利要求5所述的一种基于多光谱强度的局部放电危险度评估方法，其特征在于，所述通过所述指纹信息库得出局部放电种类和局部放电发展阶段，包括：

最后利用所述指纹信息库的softmax分类器判断得出局部放电种类和局部放电发展阶段。