[发明专利]基于数据分组量化的局部放电识别方法

摘要

一种基于数据分组量化的局部放电识别方法，包括如下步骤步骤1采集局部放电数据；步骤2对采集到的局部放电数据进行预处理，得到脉冲时间序列；步骤3对获得的脉冲时间序列进行分组量化，统计每个量化区间的脉冲数据；步骤4对分组脉冲数据进行FFT变换，并计算得到幅值一频率值；步骤5根据幅值频率值，计算不同频率下的能量；步骤6根据能量占比判断是否发生局部放电，完成局部放电的识别。本发明克服了传统方法对相位信息和人工阈值的依赖，能够在不同的光噪背景下随时监测是否发生局部放电。

主权项

一种基于数据分组量化的局部放电识别方法，包括如下步骤：步骤1：采集局部放电数据；步骤2：对采集到的局部放电数据进行预处理，得到脉冲‑时间序列；步骤3：对获得的脉冲‑时间序列进行分组量化，统计每个量化区间的脉冲数据；其中所述步骤3具体包含：步骤31：从得到的脉冲‑时间序列中截取连续的N个工频周期；步骤32：将每个工频周期平均量化成K个区间，统计K个区间中的每个区间内的脉冲个数；步骤33：将N个周期下处于相同量化区间里的脉冲个数进行累加，得到K组脉冲个数的统计值；步骤4：对分组脉冲数据进行FFT变换，并计算得到幅值‑频率值；步骤5：根据幅值‑频率值，计算不同频率下的能量；步骤6：根据能量占比判断是否发生局部放电，完成局部放电的识别。