[发明专利]高压开关柜局部放电监测方法在审
申请号: | 202111350275.4 | 申请日: | 2021-11-15 |
公开(公告)号: | CN114217179A | 公开(公告)日: | 2022-03-22 |
发明(设计)人: | 景欣;曹桢;于雷;张诗凡;杨立坤 | 申请(专利权)人: | 国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司;国家电网有限公司 |
主分类号: | G01R31/12 | 分类号: | G01R31/12 |
代理公司: | 锦州辽西专利事务所(普通合伙) 21225 | 代理人: | 李辉 |
地址: | 121000 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 高压 开关柜 局部 放电 监测 方法 | ||
1.一种高压开关柜局部放电监测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,在被检测的高压开关柜内布置超声波传感器,利用超声波传感器采集开关柜内不同类型局部放电的超声波信号;
S2,对采集到的超声信号进行降噪处理,去除超声信号中高压开关柜内的噪声干扰;
S3,对降噪处理后的超声信号进行时域和频域分析,在时域上提取出5个特征值,在频域上提取出3个特征值;
S4,根据在时域和频域上提取出的特征值作为的初始训练和测试输入,确定神经网络的结构,并获得初始种群;
S5,通过对神经网络的解码得到权值和阈值并基于交叉验证将数据分为测试集和验证集,将数据代入神经网络训练;
S6,使用遗传算法优化权值和阈值,并重新用神经网络进行训练及预测,不断重复此步骤直到得到最佳的初始权值和阈值;
S7,利用高压开关柜内布置超声波传感器实时采集局部放电的超声波信号,按照S2~S6的方法得到实时采集超声信号的最佳的初始权值和阈值;
S8,通过对比实时采集超声信号与不同类型局部放电的超声波信号的最佳的初始权值和阈值,确定实时采集局部放电的具体类型。
2.如权利要求1所述高压开关柜局部放电监测方法,其特征在于,S1中所述不同类型局部放电包括电晕放电、沿面放电、气隙放电和悬浮放电。
3.如权利要求1所述高压开关柜局部放电监测方法,其特征在于,S2中所述噪声包括开关柜内机械振动、电晕干扰、电磁干扰以及白噪声。
4.如权利要求1所述高压开关柜局部放电监测方法,其特征在于,S3中所述在时域上提取出5个特征值分别为在均方根RMS、方差VAR、绝对积分平均值AVA、峰度BK和偏度BS,
其中均方根RMS的计算公式为
方差VAR的计算公式为
绝对积分平均值AVA的计算公式为
峰度BK的计算公式为
偏度BS的计算公式为
以上公式中,N为采集的局部放电超声信号的采样点数,Xi为第i个局部放电超声信号采样点的幅度值,是样本的平均值,sd是样本的标准差。
5.如权利要求1所述高压开关柜局部放电监测方法,其特征在于,S3中所述在频域上提取出3个特征值分别为功率谱最大值MPS、中值频率MF和平均功率频率MPF,
其中功率谱最大值MPS的计算公式为
MPS=max[Psd(f)],f∈(1,N)
中值频率MF的计算公式为
平均功率频率MPF的计算公式为
以上公式中,N为采集的局部放电超声信号的采样点数,Psd(f)为功率谱密度,功率谱密度的计算公式为
其中F(f)为相应局部放电超声信号周期经傅立叶变换后在频域上的表达式,N为采集的局部放电超声信号的采样点数。
6.如权利要求1所述高压开关柜局部放电监测方法,其特征在于,S6中所述遗传算法优化权值和阈值的步骤包括:
S601,计算前一次种群的适应度;
S602,选择适应度高的染色体进行复制;
S603,使复制后的染色体交叉、变异并最终得到新群体。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司;国家电网有限公司,未经国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司;国家电网有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111350275.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。