基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法，所述无线传感阵列包括若干无线定向传感器，所述方法包括以下步骤：通过无线传感阵列获取一段时间内的若干组局部放电信号的幅值数据，其中每组数据分别对应相应的时间点，每组数据中的每个数据分别对应相应的无线定向传感器；基于神经网络对若干组局部放电信号的幅值数据进行筛选，留下可信度高的数据组；基于经筛选的数据组确定局部放电源的方向。该方法能在局部放电测向上实现局部放电源的准确定位，同时具有较低的设备成本、较小的设备体积、较好的设备便携性、较好的环境适应性以及较高的测向精度和准确度。此外，本发明专利技术还公开了相应的测向系统。

Local Discharge Direction Finding Method and System Based on Neural Network and Wireless Sensor Array

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法及系统
本专利技术涉及电力系统输变电设备运行维护领域中的局部放电测向方法及系统，尤其涉及一种基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法及系统。
技术介绍
绝缘体中只有局部区域发生的放电，而没有贯穿施加电压的导体之间，可以发生在导体附近，也可以发生在其他地方，这种现象称为局部放电(PartialDischarge,PD)。局部放电是电气设备尤其是高压电力设备绝缘故障的主要原因，强烈的局部放电会使绝缘强度很快下降，这是使高压电力设备绝缘损坏的一个重要因素。因此需要对运行中的电气设备尤其是高压电力设备进行基于局部放电信息的状态监测。对局部放电源的准确定位可以为电气设备尤其是高压电力设备的状态监测和维护提供重要信息。特高频检测技术由于灵敏度高、抗干扰性强等优点在国内外得到了大量的应用。局部放电全站特高频监测较多地采用到达时间(TimeofArrival,TOA)或到达时间差(TimeDifferenceofArrival,TDOA)等基于时延序列的局部放电源定位方法。这类方法需要传感器间保持纳秒级的时间同步及至少几个GSa/s的采样率，导致硬件成本高，设备体积大，便携性差。近年来，国内外开展了基于特高频接收信号强度(ReceivedSignalStrengthIndicator,RSSI)的局部放电源定位技术的研究应用，相较TOA、TDOA等定位方法，RSSI具有较低的设备成本和较好的环境适应性等特点。因此，本专利技术提出一种基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法及系统，旨在结合RSSI技术、神经网络技术、无线传感阵列技术进行局部放电源的方位测定，从而在局部放电测向上实现局部放电源的准确定位，同时具有较低的设备成本、较小的设备体积、较好的设备便携性、较好的环境适应性以及较高的测向精度和准确度。
技术实现思路
本专利技术的目的之一是提供一种基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法，该方法能在局部放电测向上实现局部放电源的准确定位，同时具有较低的设备成本、较小的设备体积、较好的设备便携性、较好的环境适应性以及较高的测向精度和准确度。根据上述专利技术目的，本专利技术提出了一种基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法，其对局部放电源的方向进行测定，其中：所述无线传感阵列包括若干无线定向传感器，所述无线定向传感器至少具有第一特定接收方向，当该第一特定接收方向正对局部放电源时接收信号强度最强；所述无线传感阵列中的无线定向传感器的第一特定接收方向分别指向不同的方向以接收局部放电信号；所述方法包括以下步骤：S100：通过所述无线传感阵列获取一段时间内的若干组局部放电信号的幅值数据，其中每组数据分别对应相应的时间点，每组数据中的每个数据分别对应相应的无线定向传感器；S200：构建神经网络，基于神经网络对所述若干组局部放电信号的幅值数据进行筛选，留下可信度高的数据组；S300：基于经步骤S200筛选的数据组确定局部放电源的方向。本专利技术提出的基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法，其采用无线定向传感器构建无线传感阵列，该无线传感阵列中的无线定向传感器的第一特定接收方向指向不同方向，从而在不同方向上接收同一局部放电信号，并转换为不同强度的幅值数据，从而根据幅值数据的大小和对应的无线定向传感器的第一特定接收方向的指向确定局部放电源的方向。同时，本专利技术还结合神经网络技术对幅值数据进行筛选，从而校正误差，提高准确度。通常情况，所述无线传感阵列的排列方式为均匀圆阵，即所述无线定向传感器均匀分布在一圆周上，每个无线定向传感器的第一特定接收方向沿圆周半径指向圆周外部。分布的无线定向传感器数量越多，则对360°方位划分的份数就越多，精度就越高。所述无线定向传感器通常为特高频传感器，从而有效检测局部放电信号。进一步地，本专利技术所述的基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法中，所述无线传感阵列中的无线定向传感器周向均匀排列在一圆周上形成圆形阵列，其中每个无线定向传感器的第一特定接收方向分别沿着圆周半径指向圆形阵列外部。上述方案为常规方案，便于实施和计算。进一步地，本专利技术所述的基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法中，所述步骤S300中，分别寻找所述每组数据中的最大值，该最大值对应的无线定向传感器的第一特定接收方向指向的方向即为该组数据对应的定向结果，然后对所有定向结果取平均值即为所述一段时间内测定的局部放电源的方向。上述方案中，所述一段时间内测定的方式通常是在该段时间内持续进行局部放电信号采集，然后将采集的信号按照时间序列排列并分组转换为相应的幅值数据，再对该分组幅值数据执行上述步骤。寻找幅值数据最大值确定定向结果的原理是，所述第一特定接收方向正对局部放电源时接收信号强度最强，因此对应的无线定向传感器的第一特定接收方向指向的方向即为局部放电源相对于无线传感阵列的方位，也即该组数据对应的定向结果。进一步地，本专利技术所述的基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法中，所述步骤S300中，将所述无线定向传感器分布在圆周上的角度作为横坐标，将所述无线定向传感器接收的局部放电信号的幅值作为纵坐标，分别对所述每组数据进行曲线拟合，并寻找该曲线上的最大值，该最大值对应的横坐标上的角度即为该组数据对应的定向结果，然后对所有定向结果取平均值即为所述一段时间内测定的局部放电源的方向。上述方案用曲线拟合提高定位精度。为了提高定位精度，一种方法是在无线传感阵列中增加无线定向传感器数量，从而进一步将无线定向传感器分布方位基于圆周均匀划分，但是这样做会造成成本不断提高，而且圆周空间有限，不能无限制增加传感器。还有一种方法是按上述方案进行曲线拟合，这样就可以在坐标上找到一个基于拟合曲线的虚拟的无线定向传感器方位和相应的接收信号幅值，从而在节省成本的同时提高精度。进一步地，本专利技术所述的基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法中，所述无线定向传感器还具有第二特定接收方向，其与所述第一特定接收方向之间具有固定180°夹角，当该第二特定接收方向正对局部放电源时接收信号强度最弱；所述步骤S300中，分别寻找所述每组数据中的最小值，该最小值对应的无线定向传感器的第二特定接收方向加/减180°指向的方向即为该组数据对应的定向结果，然后对所有定向结果取平均值即为所述一段时间内测定的局部放电源的方向。考虑到通常无线定向传感器的传感特性是接收信号强度最强即最大幅值附近梯度较小而接收信号强度最弱即最小幅值附近梯度较大，为了快速和准确地寻找极值，上述方案采用寻找每组数据的最小值，基于该最小值对应的无线定向传感器的第二特定接收方向加/减180°指向的方向作为该组数据对应的定向结果。进一步地，本专利技术所述的基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法中，所述无线定向传感器还具有第二特定接收方向，其与所述第一特定接收方向之间具有固定180°夹角，当该第二特定接收方向正对局部放电源时接收信号强度最弱；所述步骤S300中，将所述无线定向传感器分布在圆周上的角度作为横坐标，将所述无线定向传感器接收的局部放电信号的幅值作为纵坐标，分别对所述每组数据进行曲线拟合，并寻找该曲线上的最小值，该最小值对应的横坐标上的角度加/减180°即为该组数据对应的定向结果本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法，其对局部放电源的方向进行测定，其特征在于：所述无线传感阵列包括若干无线定向传感器，所述无线定向传感器至少具有第一特定接收方向，当该第一特定接收方向正对局部放电源时接收信号强度最强；所述无线传感阵列中的无线定向传感器的第一特定接收方向分别指向不同的方向以接收局部放电信号；所述方法包括以下步骤：S100：通过所述无线传感阵列获取一段时间内的若干组局部放电信号的幅值数据，其中每组数据分别对应相应的时间点，每组数据中的每个数据分别对应相应的无线定向传感器；S200：构建神经网络，基于神经网络对所述若干组局部放电信号的幅值数据进行筛选，留下可信度高的数据组；S300：基于经步骤S200筛选的数据组确定局部放电源的方向。

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法，其对局部放电源的方向进行测定，其特征在于：所述无线传感阵列包括若干无线定向传感器，所述无线定向传感器至少具有第一特定接收方向，当该第一特定接收方向正对局部放电源时接收信号强度最强；所述无线传感阵列中的无线定向传感器的第一特定接收方向分别指向不同的方向以接收局部放电信号；所述方法包括以下步骤：S100：通过所述无线传感阵列获取一段时间内的若干组局部放电信号的幅值数据，其中每组数据分别对应相应的时间点，每组数据中的每个数据分别对应相应的无线定向传感器；S200：构建神经网络，基于神经网络对所述若干组局部放电信号的幅值数据进行筛选，留下可信度高的数据组；S300：基于经步骤S200筛选的数据组确定局部放电源的方向。2.如权利要求1所述的基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法，其特征在于，所述无线传感阵列中的无线定向传感器周向均匀排列在一圆周上形成圆形阵列，其中每个无线定向传感器的第一特定接收方向分别沿着圆周半径指向圆形阵列外部。3.如权利要求1所述的基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法，其特征在于，所述步骤S300中，分别寻找所述每组数据中的最大值，该最大值对应的无线定向传感器的第一特定接收方向指向的方向即为该组数据对应的定向结果，然后对所有定向结果取平均值即为所述一段时间内测定的局部放电源的方向。4.如权利要求1所述的基于神经网络和无线传感阵列的局部放电测向方法，其特征在于，所述步骤S300中，将所述无线定向传感器分布在圆周上的角度作为横坐标，将所述无线定向传感器接收的局部放电信号的幅值作为纵坐标，分别对所述每组数据进行曲线拟合，并寻找该曲线上的最大值，该最大值对应的横坐标上的角度即为该组数据对应的定向结果，然后对所有定向结果取平均值即为所述一段时间内测定的局部放电源的方向。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：罗林根，吴凡，盛戈皞，宋辉，钱勇，刘亚东，江秀臣，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31