一种基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法及系统，属于绝缘状态检测技术领域。该方法首先采集现有的MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度、污秽等级以及其绝缘状态，然后进行BP神经网络训练，之后利用待检测MOA全电流、阻性电流、温度、湿度、污秽等级，通过得到的模型，获取待检测MOA的绝缘状态；本发明专利技术在传统在线监测技术的基础上，通过引入BP神经网络算法，对待测MOA的全电流和阻性电流进行提取，综合分析环境因素对全电流和阻性电流的影响，进一步提高MOA绝缘状态检测的精确性。仿真结果表明本发明专利技术方法能够较高精度的获得MOA运行状态，有助于提高电力系统的稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法及系统
本专利技术属于绝缘状态检测
，具体涉及一种基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法及系统。
技术介绍
电网的安全运行是保证电力系统供电可靠性和经济性的基础。MOA（氧化锌避雷器）作为过电压保护装置被大量应用于各电压等级，其运行状态对电力系统的安全运行有着很大的影响。对MOA进行高精准的状态检测，将对电气设备具有良好的过电压保护作用，从而可以避免由于MOA状态恶劣而导致电力事故的发生。传统绝缘评估方法常存在评估结果不准确或评估周期较长等问题，因此如何克服现有技术的不足是目前涂料
亟需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术的不足，提供一种基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法及系统，该方法能够高精度的获得运行MOA状态，有助于提高电力系统的稳定运行。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法，包括如下步骤：步骤（1），采集MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度、污秽等级以及其绝缘状态；步骤（2），将步骤（1）获得的全电流、阻性电流、温度、湿度及污秽等级这五个参数作为BP神经网络模型的输入量；以MOA绝缘状态作为输出，输出量取值0~1，设定当输出接近为1时，表示避雷器运行状态良好，输出接近于0时，表示避雷器处于老化状态；然后进行BP神经网络模型的训练，直到BP神经网络模型的预测精度达到要求，得到BP神经网络模型；步骤（3），采集待检测MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度及污秽等级，输入至步骤（2）得到的BP神经网络模型，得到待检测MOA的绝缘状态。本专利技术对于步骤（1）中的采集不做限制，可以采用传感器。进一步，优选的是，BP神经网络模型输出为[0，1）时，判定避雷器老化；输出为[0.1，0.5）时，判定需对避雷器检修，输出为[0.5，1]时，判定避雷器状态良好。进一步，优选的是，BP神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，输入层节点数为20，隐含层节点数为10，输出层节点数为20。进一步，优选的是，BP神经网络模型的训练包括：读取采集得到的输入量和输出量数据，进行前向传播；检验BP神经网络模型的预测精度是否达到预设精度要求；若未达到，则进行逆向传递反馈，然后返回上述进行向前传递的步骤；若达到，结束学习训练的过程。本专利技术同时公开基于神经网络的MOA绝缘状态检测系统，包括：数据采集模块，用于采集MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度、污秽等级以及其绝缘状态；第一处理模块，用于将采集获得的全电流、阻性电流、温度、湿度及污秽等级这五个参数作为BP神经网络模型的输入量；以MOA绝缘状态作为输出，输出量取值0~1，设定当输出接近为1时，表示避雷器运行状态良好，输出接近于0时，表示避雷器处于老化状态；然后进行BP神经网络模型的训练，直到BP神经网络模型的预测精度达到要求，得到BP神经网络模型；MOA的绝缘状态检测模块，用于将采集待检测MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度及污秽等级，输入至得到的BP神经网络模型，得到待检测MOA的绝缘状态。本专利技术还公开一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法的步骤。本专利技术另外公开一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法的步骤。为了提高和改善MOA状态评估中的精确性和稳定性等问题，本专利技术在传统的在线监测技术上，提出了一种基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法。该方法引入了BP神经网络算法，并对输入输出的特征量选取，从而提高精确性和稳定性。通过与Elman神经网络算法进行对比，验证了本专利技术方法有效性和可行性。本专利技术与现有技术相比，其有益效果为：本专利技术在传统在线监测技术的基础上，通过引入BP神经网络算法，对待测MOA的全电流和阻性电流进行提取，综合分析环境因素对全电流和阻性电流的影响，进一步提高MOA绝缘状态检测的精确性。仿真结果表明本专利技术方法能够较高精度的获得MOA运行状态，有助于提高电力系统的稳定运行。附图说明图1为本专利技术方法流程图；图2为Elman神经网络窗；图3为Elman法训练误差曲线；图4为Elman神经网络算法下避雷器运行状态仿真结果与实际值比较图；图5为BP神经网络算法网络窗；图6为BP神经网络算法法训练误差曲线；图7为BP神经网络算法下避雷器运行状态仿真结果与实际值比较；图8为BP法与Elman法结果比较；图9是本专利技术基于神经网络的MOA绝缘状态检测系统的结构示意图；图10为本专利技术电子设备结构示意图。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术作进一步的详细描述。本领域技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本专利技术，而不应视为限定本专利技术的范围。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用材料或设备未注明生产厂商者，均为可以通过购买获得的常规产品。实施例1基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法，包括如下步骤：步骤（1），采集MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度、污秽等级以及其绝缘状态；步骤（2），将步骤（1）获得的全电流、阻性电流、温度、湿度及污秽等级这五个参数作为BP神经网络模型的输入量；以MOA绝缘状态作为输出，输出量取值0~1，设定当输出接近为1时，表示避雷器运行状态良好，输出接近于0时，表示避雷器处于老化状态；然后进行BP神经网络模型的训练，直到BP神经网络模型的预测精度达到要求，得到BP神经网络模型；步骤（3），采集待检测MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度及污秽等级，输入至步骤（2）得到的BP神经网络模型，得到待检测MOA的绝缘状态。实施例2基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法，包括如下步骤：步骤（1），采集MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度、污秽等级以及其绝缘状态；步骤（2），将步骤（1）获得的全电流、阻性电流、温度、湿度及污秽等级这五个参数作为BP神经网络模型的输入量；以MOA绝缘状态作为输出，输出量取值0~1，设定当输出接近为1时，表示避雷器运行状态良好，输出接近于0时，表示避雷器处于老化状态；然后进行BP神经网络模型的训练，直到BP神经网络模型的预测精度达到要求，得到BP神经网络模型；步骤（3），采集待检测MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度及污秽等级，输入至步骤（2）得到的BP神经网络模型，得到待检测MOA的绝缘状态。BP神经网络模型输出为[0，1）时，判定避雷器老化；输出为[0.1，0.5）时，判定需对避雷器检修，输出为[0.5，1]时，判定避雷器状态良好。BP神经网络本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤（1），采集MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度、污秽等级以及其绝缘状态；/n步骤（2），将步骤（1）获得的全电流、阻性电流、温度、湿度及污秽等级这五个参数作为BP神经网络模型的输入量；以MOA绝缘状态作为输出，输出量取值0~1，设定当输出接近为1时，表示避雷器运行状态良好，输出接近于0时，表示避雷器处于老化状态；然后进行BP神经网络模型的训练，直到BP神经网络模型的预测精度达到要求，得到BP神经网络模型；/n步骤（3），采集待检测MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度及污秽等级，输入至步骤（2）得到的BP神经网络模型，得到待检测MOA的绝缘状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤（1），采集MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度、污秽等级以及其绝缘状态；
步骤（2），将步骤（1）获得的全电流、阻性电流、温度、湿度及污秽等级这五个参数作为BP神经网络模型的输入量；以MOA绝缘状态作为输出，输出量取值0~1，设定当输出接近为1时，表示避雷器运行状态良好，输出接近于0时，表示避雷器处于老化状态；然后进行BP神经网络模型的训练，直到BP神经网络模型的预测精度达到要求，得到BP神经网络模型；
步骤（3），采集待检测MOA的全电流、阻性电流、温度、湿度及污秽等级，输入至步骤（2）得到的BP神经网络模型，得到待检测MOA的绝缘状态。


2.根据权利要求1所述的基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法，其特征在于，BP神经网络模型输出为[0，1）时，判定避雷器老化；输出为[0.1，0.5）时，判定需对避雷器检修，输出为[0.5，1]时，判定避雷器状态良好。


3.根据权利要求1所述的基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法，其特征在于，BP神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，输入层节点数为20，隐含层节点数为10，输出层节点数为20。


4.根据权利要求1所述的基于神经网络的MOA绝缘状态检测方法，其特征在于，BP神经网络模型的训练包括：读取采集得到的输入量和输出量...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杰，杨志华，王应芬，朱胤宇，李家保，隋永浩，马学林，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司红河供电局，
类型：发明
国别省市：云南;53