[发明专利]用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法无效

专利信息
申请号: 201410039588.1 申请日: 2014-01-27
公开(公告)号: CN103777123A 公开(公告)日: 2014-05-07
发明(设计)人: 刘卫东;王旭红;李海燕;刘秋平 申请(专利权)人: 国家电网公司;国网湖南省电力公司;国网湖南省电力公司检修公司;长沙理工大学
主分类号: G01R31/12 分类号: G01R31/12;G06F19/00
代理公司: 湖南兆弘专利事务所 43008 代理人: 赵洪;谭武艺
地址: 100031 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法,其实施步骤如下,1)分别输入由超高频检测法、超声波检测法、SF6成分分析法三种GIS设备的局部放电故障诊断方法输出的三组诊断结果;2)根据三组诊断结果构建概率矩阵;3)将概率矩阵乘以最优权重向量得到综合诊断概率向量;4)找出综合诊断概率向量中尖端放电的概率值、悬浮放电的概率值、颗粒放电的概率值三者中的最大值,将最大值对应的放电类型作为局部放电故障综合诊断结果输出。本发明能够诊断GIS设备早期故障隐患,提高故障诊断检出率和准确性,为现场GIS设备的状态检修、维护提供科学依据和指导,具有误判风险小、诊断准确率高、稳定性强的优点。
搜索关键词: 用于 gis 设备 局部 放电 故障 综合 诊断 方法
【主权项】:
1.一种用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法,其特征在于实施步骤如下:1)分别输入由超高频检测法、超声波检测法、SF6成分分析法三种GIS设备的局部放电故障诊断方法输出的三组诊断结果,每一组诊断结果包括尖端放电、悬浮放电、颗粒放电3种放电类型的概率值;2)根据所述三组诊断结果构建如式(1)所示的概率矩阵;M=[M1,M2,M3]=m11,m12,m13m21,m22,m23m31,m32,m33---(1)]]>式(1)中,M表示构建得到的概率矩阵,M1表示超高频检测法输出的一组诊断结果,M1的表达式为M1=[m11,m12,m13]T,m11表示超高频检测法输出的诊断结果中尖端放电的概率值,m12表示超高频检测法输出的诊断结果中悬浮放电的概率值,m13表示超高频检测法输出的诊断结果中颗粒放电的概率值;M2表示超声波检测法输出的一组诊断结果,M2的表达式为M2=[m21,m22,m23]T,m21表示超声波检测法输出的诊断结果中尖端放电的概率值,m22表示超声波检测法输出的诊断结果中悬浮放电的概率值,m23表示超声波检测法输出的诊断结果中颗粒放电的概率值;M3表示SF6成分分析法输出的一组诊断结果,M3的表达式为M3=[m31,m32,m33]T,m31表示SF6成分分析法输出的诊断结果中尖端放电的概率值,m32表示SF6成分分析法输出的诊断结果中悬浮放电的概率值,m33表示SF6成分分析法输出的诊断结果中颗粒放电的概率值;3)将所述概率矩阵乘以最优权重向量得到如式(2)所示的综合诊断概率向量;U=[M1,M2,M3]Wopt=[U1,U2,U3]T                   (2)式(2)中,U表示最终计算得到的综合诊断概率向量,U1表示所述综合诊断概率向量中尖端放电的概率值,U2表示所述综合诊断概率向量中悬浮放电的概率值,U3表示所述综合诊断概率向量中颗粒放电的概率值;Wopt表示在最小二乘准则下对误差平方和求得的最优权重向量,其表达式如式(3)所示;Wopt=E-1RRTE-1R---(3)]]>式(3)中,E表示预测误差信息矩阵,E的表达式为E=[(eit)m×n][(eit)m×n]T,其中eit表示第i个预测模型在时刻t的预测误差,m表示预测模型的个数,n表示预测的时刻值,eit的表达式为eit=f(t)-fi(t),其中f(t)表示一预测对象在时刻t的属性值,fi(t)表示第i个预测模型在时刻t的属性值,其中预测模型的序号i取值范围为i=1,2,…,m,时刻t的取值范围为t=1,2,…,n,E-1表示E的逆矩阵;RT表示矩阵R的转置矩阵,RT的表达式为RT=(1,1,…,1)1×m,矩阵R为由m个1组成单列结构的矩阵;4)找出所述综合诊断概率向量中尖端放电的概率值、悬浮放电的概率值、颗粒放电的概率值三者中的最大值,将所述最大值对应的放电类型作为局部放电故障综合诊断结果输出。
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