[发明专利]基于局部放电、油压检测的故障识别方法、系统

权利要求书

1.一种基于局部放电、油压检测的故障识别方法，其特征在于，所述故障识别方法包括：

S101：对故障类型不同的电气设备供电，并获取所述局部放电时的局部放电数据，所述局部放电数据包括局部放电辐射信号、油压信号，所述电气设备为油浸式电气设备；

S102：通过神经网络算法对所述局部放电数据进行曲线拟合，通过曲线拟合结果获取每一种故障类型对应的特征曲线，所述特征曲线包括标准油压变化曲线、压力增长斜率与放电量的标准关系曲线；

S103：采集被测电气设备的局部放电数据，根据所述局部放电数据获取所述被测电气设备相对于不同油压变化曲线的误差和，并根据所述局部放电数据、关系曲线获取所述被测电气设备的放电量；

S104：根据所述误差和确定所述被测电气设备的故障类型，并通过所述放电量进行安全预警。

2.如权利要求1所述的基于局部放电、油压检测的故障识别方法，其特征在于，所述获取所述局部放电时的局部放电数据的步骤之前还包括：

判断所述电气设备的放电量是否达到预设值；

若是，则获取所述电气设备的局部放电数据；

若否，则提升所述电气设备的供电电压，直至所述电气设备的放电量达到预设值。

3.如权利要求1所述的基于局部放电、油压检测的故障识别方法，其特征在于，所述通过神经网络算法对所述局部放电数据进行曲线拟合的步骤具体包括：

根据同一种故障类型对应的局部放电数据的平均值生成中心数据，通过GA-BP神经网络算法对所述中心数据进行曲线拟合。

4.如权利要求3所述的基于局部放电、油压检测的故障识别方法，其特征在于，所述通过GA-BP神经网络算法对所述中心数据进行曲线拟合的步骤具体包括：

根据曲线拟合结果获取每一种故障类型对应的标准油压变化曲线，通过所述标准油压变化曲线获取油压的压力增长斜率，根据所述压力增长斜率生成所述压力增长斜率与放电量的标准关系曲线。

5.如权利要求1所述的基于局部放电、油压检测的故障识别方法，其特征在于，所述根据所述局部放电数据获取所述被测电气设备相对于不同油压变化曲线的误差和的步骤具体包括：

根据所述局部放电数据获取所述电气设备在不同时间采集到的油压值，并通过公式获取所述误差和，其中，m为数据采集点的个数，P_s(t_i)为在时间为t_i时采集到的油压值，P_n(t_i)为在时间为t_i时，标准油压变化曲线所对应的油压值。

6.如权利要求1所述的基于局部放电、油压检测的故障识别方法，其特征在于，所述根据所述局部放电数据、关系曲线获取所述被测电气设备的放电量的步骤具体包括：

对所述被测电气设备的局部放电数据进行曲线拟合，获取油压变化曲线，获取所述油压变化曲线对应的压力增长斜率，根据所述压力增长斜率、标准关系曲线获取所述被测电气设备的放电量。

7.如权利要求1所述的基于局部放电、油压检测的故障识别方法，其特征在于，所述根据所述误差和确定所述被测电气设备的故障类型的步骤具体包括：

根据所述误差和对应的故障类型对所述误差和进行大小排序以获取数值最小的误差和，并将所述误差和对应的故障类型确定为所述被测电气设备的故障类型。

8.如权利要求1所述的基于局部放电、油压检测的故障识别方法，其特征在于，所述通过所述放电量进行安全预警的步骤具体包括：

判断所述放电量是否大于预设阈值；

若是，则执行安全预警操作；

若否，则不执行安全预警操作。

9.如权利要求1所述的基于局部放电、油压检测的故障识别方法，其特征在于，所述通过所述放电量进行安全预警的步骤之后还包括：

将所述被测电气设备的局部放电数据、故障类型、放电量以及安全预警信息发送给管理平台。

10.一种基于局部放电、油压检测的故障识别系统，其特征在于，所述故障检测系统用于执行如权利要求1-9任一项所述的基于局部放电、油压检测的故障识别方法，包括：传感器、数据采集模块、边缘计算模块，所述数据采集模块分别与所述传感器、边缘计算模块连接；

所述传感器包括UHF传感器、压力传感器，通过所述UHF传感器、压力传感器检测电气设备的局部放电数据，所述局部放电数据包括局部放电辐射信号、油压信号；

所述数据采集模块包括依次连接的滤波器、钳位保护电路、模数转换电路以及控制器，所述滤波器分别与所述UHF传感器、压力传感器连接，所述控制器与所述边缘计算模块连接，用于采集所述传感器检测到的局部放电数据，并将所述局部放电数据处理后传输给所述边缘计算模块；

所述边缘计算模块根据所述局部放电数据获取电气设备的故障类型、放电量。