【技术实现步骤摘要】
基于分布式集成神经网络的高压断路器操作机构故障诊断方法及装置
本专利技术属于故障诊断
，具体涉及一种基于分布式集成神经网络的高压断路器操作机构故障诊断方法，还涉及一种基于分布式集成神经网络的高压断路器操作机构故障诊断装置。
技术介绍
35kV及以上断路器(高压断路器)作为电力系统配电网中最重要、最广泛的电力设备之一，既起着带电切合正常负荷电流的控制作用，也起着在规定的时间内承载开断和关合异常电流的保护作用，断路器失效将会导致严重的电网运行事故。根据相关统计，在断路器的主要故障中机械原因占60％以上，且机械故障中绝大多数是操动机构的问题，因此对断路器运行状态尤其是机械状态进行监测和评估十分重要，通过合理评估断路器的运行状态，准确预测断路器使用寿命，及时将老化的断路器退出运行有着至关重要的意义。断路器运行过程中由于操作机构状态异常等各种问题导致动铁心运动不到位，进而导致断路器拒分或者拒合故障，这些机构故障信息会反映在分、合闸线圈电流曲线的一些特性中，通过分析分、合闸线圈的电流特性，能够反映断路器操作机构潜在...
【技术保护点】
1.一种基于分布式集成神经网络的高压断路器操作机构故障诊断方法，其特征是，包括：/n获取待诊断的高压断路器分闸线圈电流曲线；/n从分闸线圈电流曲线上提取分闸线圈电流特征参数；/n基于分闸线圈电流特征参数，采用预先训练的多个分布式集成神经网络子分类器进行故障分类，获得多个分类结果；/n将多个分类结果进行集成，得到最终的故障诊断结果；/n其中，所述多个分布式集成神经网络子分类器的训练过程为：/n采集不同高压断路器操作机构故障下的多个分闸线圈电流曲线；/n从每个分闸线圈电流曲线上提取分闸线圈电流特征参数；/n若不同故障类别的分闸线圈时间-电流特征参数样本个数存在不平衡，则对不平衡...
【技术特征摘要】
1.一种基于分布式集成神经网络的高压断路器操作机构故障诊断方法，其特征是，包括：
获取待诊断的高压断路器分闸线圈电流曲线；
从分闸线圈电流曲线上提取分闸线圈电流特征参数；
基于分闸线圈电流特征参数，采用预先训练的多个分布式集成神经网络子分类器进行故障分类，获得多个分类结果；
将多个分类结果进行集成，得到最终的故障诊断结果；
其中，所述多个分布式集成神经网络子分类器的训练过程为：
采集不同高压断路器操作机构故障下的多个分闸线圈电流曲线；
从每个分闸线圈电流曲线上提取分闸线圈电流特征参数；
若不同故障类别的分闸线圈时间-电流特征参数样本个数存在不平衡，则对不平衡样本进行平衡处理，从而形成高压断路器故障特征训练数据集；
将平衡处理后的断路器操作机构故障特征训练数据集随机抽样形成多个差异化训练样本块；
利用多个差异化训练样本块分别训练各个分布式集成神经网络子分类器。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式集成神经网络的高压断路器操作机构故障诊断方法，其特征是，还包括：对获取到的分闸线圈电流曲线，利用小波包分析技术进行除噪。
3.根据权利要求1所述的一种基于分布式集成神经网络的高压断路器操作机构故障诊断方法，其特征是，所述分闸线圈电流特征为拐点发生时刻和电流值。
4.根据权利要求1所述的一种基于分布式集成神经网络的高压断路器操作机构故障诊断方法，其特征是，高压断路器操作机构故障包括正常、模拟线圈电压减少15％、模拟增加线圈阻抗20％、模拟增加铁芯间隙20％、模拟线圈电压增加20％和触发器略微卡滞六种故障。
5.根据权利要求1所述的一种基于分布式集成神经网络的高压断路器操作机构故障诊断方法，其特征是，所述对不平衡样本进行平衡处理包括：
确定小规模样本数据扩大的数量；
确定小规模样本中任意样本需要合成的新的样本数；
对小规模样本进行SMOTE合成。
6.根据权利要求5所述的一种基于分布式集成神经网络的高压断路器操作机构故障诊断方法，其特征是，所述确定小规模样本数据扩大的数量，包括：
当Pk∈(0，0.1]，αk＝10；
当Pk∈(0.1，0.2]，αk＝6；
当Pk∈(0.2，0.3]，αk＝3；
当Pk∈(0.3，0.4]，αk＝2；
当Pk∈(0.4，0.5]，αk＝1；
其中，...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵科，李玉杰，高山，刘媛，肖焓艳，李洪涛，刘咏飞，杨騉，腾云，陈少波，马径坦，马勇，吴昊，杨景刚，贾勇勇，宋思齐，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，国家电网有限公司，国网江苏省电力有限公司，江苏省电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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