基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法及装置制造方法及图纸

技术编号:21889308 阅读:22 留言:0更新日期:2019-08-17 13:33
本发明专利技术涉及一种基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法及装置,所述方法包括以下步骤:检测并获得包含开关柜柜体六个面的暂态对地电压幅值和超声波幅值两组数据的第一数据集;对第一数据集进行预处理,获得第二数据集;计算第二数据集的多维度特征量,建立含所述特征量的特征数据库;将特征数据库按最优开关柜健康状态等级数聚类划分,每一级均加入健康状态评价标签,得到最终评价结果;将健康状态评价结果进行可视化处理。与现有技术相比,本发明专利技术具有准确性高、客观性强和直观性好等优点。

Evaluation Method and Device for Health Status of Switchgear Based on Optimal Grade Number

【技术实现步骤摘要】
基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法及装置
本专利技术涉及一种开关柜健康状态评价方法,尤其是涉及一种基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法及装置。
技术介绍
随着电网的不断发展,大量电力设备投入到电网运行中,电力设备评价体系的建立是维护电网安全的重要一环。电网的开关柜以绝缘、机械、温升、误操作和电弧故障为主要故障,最常见的是绝缘故障所导致的局部放电过大。在目前电网日常带电检修中,以暂态对地电压法(TEV)和超声波法最为常见。目前开关柜的评价体系还停留在人为的主观经验法对开关柜进行评价,而带电检测数据量大、数据类型复杂,开关柜带电检测后的数据选取合适的评价手段进行评价是一个重要的研究方向。目前开关柜的日常巡检评价措施还停留在人工巡检上,判别方法还是依照传统的聚类算法。传统的聚类评价方法一方面缺少数据预处理,难以去除开关柜的背景电磁干扰,且特征量单一;另一方面传统的局部放电健康聚类评价方法是人为主观的设定评价等级数,并缺少对结果的可视化展示。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法及装置。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现:一种基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法,方法包括以下步骤:S1:检测并获得包含开关柜柜体六个面的暂态对地电压幅值和超声波幅值数据的第一数据集;S2:对第一数据集进行预处理,获得第二数据集;S3:计算第二数据集的多维度特征量,建立含所述多维度特征量的特征数据库;S4:根据所述特征数据库计算不同开关柜健康状态等级数对应的簇内误差平方和,根据所述误差平方和确定最优开关柜健康状态等级数;S5:将特征数据库按最优开关柜健康状态等级数聚类划分,每一级均加入健康状态评价标签,得到最终评价结果;S6:将最终评价结果进行可视化处理。进一步地,所述预处理具体为:S201:计算获得暂态对地电压幅值和超声波幅值数据相较于背景值的偏差量数据集;S202:将偏差量数据归一化处理,得到新的暂态对地电压幅值和超声波幅值偏差量两组数据,组成所述第二数据集。进一步地,所述多维度特征量包括6个特征量,具体包括:根据经过预处理后的开关柜柜体六个面的暂态对地电压幅值和超声波幅值数据分别求得的变异系数、平均距离平百分比和稳定度。进一步地,所述变异系数是归一化后的数据标准差与平均值之比,所述平均距离平百分比为所有测量点距离中心点的平均距离与均值之比,所述稳定度为数据中最大值与最小值之比。进一步地,所述确定最优开关柜健康状态等级数具体为:采用不同K值,利用K均值聚类算法对所述特征数据库进行聚类,所述K值为开关柜健康状态等级数,利用不同簇的误差平方和方法确定最优K值即最优等级数。进一步地,所述可视化处理具体为:采用T-分布随机近邻嵌入降维算法将开关柜局部放电健康状态的评价结果在二维平面中进行可视化展现。本专利技术还提供一种基于最优等级数的开关柜健康状态评价装置,所述装置包括存储器、处理器以及存储于所述存储器中并由所述处理器执行的程序,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤:S1:检测并获得包含开关柜柜体六个面的暂态对地电压幅值和超声波幅值数据的第一数据集;S2:对第一数据集进行预处理,获得第二数据集;S3:计算第二数据集的多维度特征量,建立含所述多维度特征量的特征数据库;S4:根据所述特征数据库计算不同开关柜健康状态等级数对应的簇内误差平方和,根据所述误差平方和确定最优开关柜健康状态等级数;S5:将特征数据库按最优开关柜健康状态等级数聚类划分,每一级均加入健康状态评价标签,得到最终评价结果;S6:将最终评价结果进行可视化处理。进一步地,所述预处理具体为:S201:计算获得暂态对地电压幅值和超声波幅值数据相较于背景值的偏差量数据集;S202:将偏差量数据归一化处理,得到新的暂态对地电压幅值和超声波幅值偏差量两组数据,组成所述第二数据集。进一步地,所述确定最优开关柜健康状态等级数具体为:采用不同K值,利用K均值聚类算法对所述特征数据库进行聚类,所述K值为开关柜健康状态等级数,利用不同簇的误差平方和方法确定最优K值即最优等级数。进一步地,所述可视化处理具体为:采用T-分布随机近邻嵌入降维算法将开关柜局部放电健康状态的评价结果在二维平面中进行可视化展现。与现有技术相比,本专利技术具有以如下有益效果:(1)本专利技术对开关柜柜体的检测数据进行预处理,消除了开关柜的背景电磁干扰,检测的准确性高;(2)本专利技术对进行数据分析并提取六组特征量建立多维开关柜局部放电健康状态特征数据库,大大提高了开关柜局部放电的状态聚类有效性和准确性;(3)本专利技术将开关柜局部放电健康状态的评价结果在二维平面中进行可视化展现,评价结果客观性和直观性强。附图说明图1为关柜局部放电健康状态聚类主要步骤;图2为开关柜局部放电的数据预处理;图3为开关柜局部放电健康状态聚类流程图;图4为SSE与K值的关系图;图5为聚类结果TSNE降维可视化图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。实施例1本实施例提供一种基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法,如图1所示,该方法首先检测获得包含开关柜柜体前后及上中下六个测量点的暂态对地电压TEV幅值和超声波幅值的第一数据集;对第一数据集进行预处理得到第二数据集;计算第二数据集即经过预处理后的开关柜柜体六个面的暂态对地电压幅值和超声波幅值数据的变异系数、平均距离百分比和稳定度共计六个特征量;建立含有该六个特征量的多维数据库;采用不同簇的误差平方和方法确定开关柜局部放电健康状态的最优等级数K;根据最优等级数K采用K均值聚类对开关柜局部放电健康状态进行K个等级的聚类;最后,对聚类结果加入健康状态评价标签,采用T-分布随机近邻嵌入降维算法将开关柜局部放电健康状态的评价结果在二维平面中进行可视化展现,通过评价结果的展示可对开关柜运行状态进行排查及控制。该方法具体步骤如下:(1)数据预处理计算偏差量:检测开关柜柜体前后及上中下六个测量点的暂态对地电压TEV幅值和超声波幅值数据,建立开关柜TEV幅值数据集其中为带电检测中的第k台开关柜的第i(i=1,2,…,n)个测量点的TEV幅值;建立开关柜超声波幅值数据集其中为带电检测中的第k台开关柜的第i(i=1,2,…,n)个测量点的超声波幅值;开关柜TEV幅值数据集和开关柜超声波幅值数据集组成第一数据集;分别计算第一数据集中包含的和相较于背景值的偏差值,消除背景值带来的影响,其计算公式如下:其中表示第k台开关柜TEV、超声波所计算出的TEV和超声波的幅值偏差量,Tk、Sk分别表示TEV、超声波背景值,表示带电检测中的第k台开关柜的第i个测量点的TEV幅值、超声波幅值的偏差量。数据归一化:对TEV和超声波的幅值偏差量进行归一化处理,消除少数偏差量负值对评价带来干扰,使得聚类算法中各特征量的数据差异性变小,其计算公式如下:其中X为计算所得的TEV幅值、超声波幅值的偏差量的数据样本集中的数据Xmin为计算后所在样本中的最小值,Xmax为计算后所在样本中的最大值,X′为归一化后的结果。开关柜TEV幅值偏差量数据集开关柜超声波本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法,其特征在于,方法包括以下步骤:S1:检测并获得包含开关柜柜体六个面的暂态对地电压幅值和超声波幅值数据的第一数据集;S2:对第一数据集进行预处理,获得第二数据集;S3:计算第二数据集的多维度特征量,建立含所述多维度特征量的特征数据库;S4:根据所述特征数据库计算不同开关柜健康状态等级数对应的簇内误差平方和,根据所述误差平方和确定最优开关柜健康状态等级数;S5:将特征数据库按最优开关柜健康状态等级数聚类划分,每一级均加入健康状态评价标签,得到最终评价结果;S6:将最终评价结果进行可视化处理。

【技术特征摘要】
1.一种基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法,其特征在于,方法包括以下步骤:S1:检测并获得包含开关柜柜体六个面的暂态对地电压幅值和超声波幅值数据的第一数据集;S2:对第一数据集进行预处理,获得第二数据集;S3:计算第二数据集的多维度特征量,建立含所述多维度特征量的特征数据库;S4:根据所述特征数据库计算不同开关柜健康状态等级数对应的簇内误差平方和,根据所述误差平方和确定最优开关柜健康状态等级数;S5:将特征数据库按最优开关柜健康状态等级数聚类划分,每一级均加入健康状态评价标签,得到最终评价结果;S6:将最终评价结果进行可视化处理。2.根据权利要求1所述的一种基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法,其特征在于,所述预处理具体为:S201:计算获得暂态对地电压幅值和超声波幅值数据相较于背景值的偏差量数据集;S202:将偏差量数据归一化处理,得到新的暂态对地电压幅值和超声波幅值偏差量两组数据,组成所述第二数据集。3.根据权利要求1所述的一种基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法,其特征在于,所述多维度特征量包括6个特征量,具体包括:根据经过预处理后的开关柜柜体六个面的暂态对地电压幅值和超声波幅值数据分别求得的变异系数、平均距离平百分比和稳定度。4.根据权利要求3所述的一种基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法,其特征在于,所述变异系数是归一化后的数据标准差与平均值之比,所述平均距离平百分比为所有测量点距离中心点的平均距离与均值之比,所述稳定度为数据中最大值与最小值之比。5.根据权利要求1所述的一种基于最优等级数的开关柜健康状态评价方法,其特征在于,所述确定最优开关柜健康状态等级数具体为:采用不同K值,利用K均值聚类算法对所述特征数据库进行聚类,所述K值为开关柜健康状态等级数,利用不同簇的误差平方和方法确定最优K值即最优等级数。6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨帆邓一帆李东东赵耀林顺富边晓燕
申请(专利权)人:上海电力学院
类型:发明
国别省市:上海,31

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