用于变压器的主动降噪方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术实施方式提供一种用于变压器的主动降噪方法、系统及存储介质，属于变压器的降噪技术领域。所述主动降噪方法包括：获取所述变压器的噪声；判断所述噪声是否包括异常噪声分量；在判断所述噪声包括所述异常噪声分量的情况下，发出预警。通过上述技术方案，本发明专利技术提供的用于变压器的主动降噪方法、系统及存储介质通过在消除变压器的正常噪声分量的基础上，进一步分离出变压器的异常噪声分量，从而实现对变压器故障的实时监控。

【技术实现步骤摘要】
用于变压器的主动降噪方法、系统及存储介质
本专利技术涉及变压器的降噪
，具体地涉及一种用于变压器的主动降噪方法、系统及存储介质。
技术介绍
变压器噪音多为低频噪音，拥有着强烈的穿透性和广泛的传播距离，能够对很远的地方造成影响，对居民小区的业主们有着较为严重的噪音污染。现有技术中采用对噪声进行处理的方法是采用神经网络训练的形式预测噪声的频率变化，从而控制对应的噪声消除设备以抵消噪声。但是，这种噪声的抵消方式只能够针对正常状态下的变压器起作用。在变压器发生故障的情况下，噪声的频率会变得无法预测，从而无法实现噪声消除的作用。
技术实现思路
本专利技术实施方式的目的是提供一种用于变压器的主动降噪方法、系统及存储介质，该主动降噪方法、系统及存储介质在消除变压器的正常噪声分量的基础上，进一步分离出变压器的异常噪声分量，从而实现对变压器故障的实时监控。为了实现上述目的，本专利技术实施方式提供一种用于变压器的主动降噪方法，所述主动降噪方法包括：获取所述变压器的噪声；判断所述噪声是否包括异常噪声分量；在判断所述噪声包括所述异常噪声分量的情况下，发出预警。可选地，判断所述噪声是否包括异常噪声分量具体包括：提取所述变压器在历史时间段内的各个已识别的噪声特征以构成特征集合，其中，所述特征集合包括多个所述噪声特征和每个所述噪声特征对应的影响因素；对所述特征集合中的所述噪声特征进行预处理；针对所述特征集合中的每个所述噪声特征执行筛选操作；将所述特征集合输入四元分类器中以训练所述四元分类器；将获取的所述噪声输入所述四元分类器中确定是否能够分离出异常噪声分量。可选地，所述影响因素包括电流协方差矩阵和/或子带能量变化比。可选地，对所述特征集合中的所述噪声特征进行预处理具体包括：采用压缩近邻规则算法对所述特征集合进行数据清洗；采用特征化标准的方法对所述特征集合进行归一化处理；采用局部线性嵌入LLE算法对所述特征集合进行数据降维。可选地，针对所述特征集合中的每个所述噪声特征执行筛选操作具体包括：对所述噪声特征依次执行特征删除、特征选择、特征衍生操作。可选地，所述四元分类器包括：输入层，用于接收输入的所述特征集合；决策树，与所述输入层连接，用于对所述特征集合执行第一分类操作；梯度提升迭代决策树，与所述输入层连接，用于对所述特征集合执行第二分类操作；多层感知机，与所述输入层连接，用于对所述特征集合执行第三分类操作；高斯核，与所述输入层连接，用于对所述输入层执行第四分类操作；融合层，与所述决策树、梯度提升迭代决策树、多层感知机以及高斯核连接，用于采用Choquet模糊积分对所述第一分类操作、第二分类操作、第三分类操作以及第四分类操作的结果进行融合并输出最终的分类结果。可选地，所述主动降噪方法进一步包括：根据所述噪声的正常噪声分量产生对应的数字降噪信号；向噪声消除模块输入数字降噪信号以消除所述噪声。另一方面，本专利技术还提供一种用于变压器的主动降噪系统，所述主动降噪系统包括：噪声采集模块，用于采集所述变压器的实时的噪声；噪声消除模块，用于启动以抵消所述噪声；。处理器，与所述噪声采集装置和所述噪声消除装置连接，用于执行如上述任一所述的主动降噪方法。再一方面，本专利技术还提供一种存储介质，所述存储介质存储有指令，所述指令用于被机器读取以使得所述机器执行如上述任一所述的主动降噪方法。通过上述技术方案，本专利技术提供的用于变压器的主动降噪方法、、系统及存储介质通过在消除变压器的正常噪声分量的基础上，进一步分离出变压器的异常噪声分量，从而实现对变压器故障的实时监控。本专利技术实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明附图是用来提供对本专利技术实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本专利技术实施方式，但并不构成对本专利技术实施方式的限制。在附图中：图1是变压器的噪声来源的因素分布图；图2是根据本专利技术的一个实施方式的用于变压器的降噪方法的流程图；图3是根据本专利技术的一个实施方式的用于变压器的降噪方法的部分流程图；图4是根据本专利技术的一个实施方式的用于变压器的降噪方法的部分流程图；图5是根据本专利技术的一个实施方式的用于变压器的降噪方法的部分流程图；图6是根据本专利技术的一个实施方式的用于变压器的降噪方法的部分流程图；图7是根据本专利技术的一个实施方式的用于变压器的降噪方法的部分流程图；以及图8是是根据本专利技术的一个实施方式的四元分类器的结构框图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术实施方式的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术实施方式，并不用于限制本专利技术实施方式。在本专利技术实施方式中，在未作相反说明的情况下，使用的方位词如“上、下、顶、底”通常是针对附图所示的方向而言的或者是针对竖直、垂直或重力方向上而言的各部件相互位置关系描述用词。另外，若本专利技术实施方式中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施方式之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。在现有技术中，常规降噪措施是针对变压器本体噪音在变压器的底部安装减震器和弹簧减振器。减震器的主体由不锈钢减震隔振原件构成，具有高弹性、高阻尼、抗疲劳、使用寿命长等优点，能够很好地适应变压器的硬件要求。弹簧减震器安装于变压器底部且与地面接触的部位，这样可以减少振动带来的噪音影响。但是，变压器的噪音无论是低频噪声还是电磁噪声都会通过空气传播。对于该类型的噪声，常用的操作是在传播途径过程中使用专用的隔声罩或者对变压器房进行隔音处理，使噪声在传播途中衰减，以降低噪音给周围带来的噪音污染。针对变压器的噪声的本身，主要有两个噪声源：一变压器本体产生的噪声，主要是由变压器的铁芯、绕组、磁屏蔽等振动产生的噪声；另一则是变压器的附属设备的噪声，例如如变压器冷却装置(风扇或水泵)引起的噪声，其具体地因素分布如图1所示。从噪声的来源来看，由于变压器的内部电压和电流的时刻处于周期性变化，使得变压器的铁芯和相关零部件的随着该周期性变化周期运动，进而引起机械振动和空气振动产生噪声。这种噪声的响度取决于膨胀和收缩的幅度。在理想情况下，如果交流电的频率为50Hz，那么对应的噪声即为100Hz。但是，在实际情况下，噪声是以理想频率作为基波频率，而基波频率倍数的谐波组成以及对应贡献往往不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于变压器的主动降噪方法，其特征在于，所述主动降噪方法包括：/n获取所述变压器的噪声；/n判断所述噪声是否包括异常噪声分量；/n在判断所述噪声包括所述异常噪声分量的情况下，发出预警。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于变压器的主动降噪方法，其特征在于，所述主动降噪方法包括：
获取所述变压器的噪声；
判断所述噪声是否包括异常噪声分量；
在判断所述噪声包括所述异常噪声分量的情况下，发出预警。


2.根据权利要求1所述的主动降噪方法，其特征在于，判断所述噪声是否包括异常噪声分量具体包括：
提取所述变压器在历史时间段内的各个已识别的噪声特征以构成特征集合，其中，所述特征集合包括多个所述噪声特征和每个所述噪声特征对应的影响因素；
对所述特征集合中的所述噪声特征进行预处理；
针对所述特征集合中的每个所述噪声特征执行筛选操作；
将所述特征集合输入四元分类器中以训练所述四元分类器；
将获取的所述噪声输入所述四元分类器中确定是否能够分离出异常噪声分量。


3.根据权利要求2所述的主动降噪方法，其特征在于，所述影响因素包括电流协方差矩阵和/或子带能量变化比。


4.根据权利要求2所述的主动降噪方法，其特征在于，对所述特征集合中的所述噪声特征进行预处理具体包括：
采用压缩近邻规则算法对所述特征集合进行数据清洗；
采用特征化标准的方法对所述特征集合进行归一化处理；
采用局部线性嵌入LLE算法对所述特征集合进行数据降维。


5.根据权利要求2所述的主动降噪方法，其特征在于，针对所述特征集合中的每个所述噪声特征执行筛选操作具体包括：
对所述噪声特征依次执行特征删除、特征选择、特...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪运，焦坤，郭龙刚，黄石磊，顾新行，魏治成，刘巍，刘洁，沈风，李增聚，刘鑫，李培亮，赵婉玲，韦伟，张晓刚，夏兵，钱东峰，张晓琼，赵大富，戚胜军，魏岩岩，戴佳琳，何春光，王义永，杜鹏，汪太平，朱元付，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司检修分公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34