本发明专利技术涉及一种电压互感器绝缘故障辨识模型构建方法及装置，本发明专利技术首先采集绝缘故障模拟实验中电压互感器二次电压数据，构建绝缘故障实验数据集；其次利用同相多台电压互感器一次电压的一致关系对所述绝缘故障实验数据集进行特征提取，消除一次电压波动影响，利用主成分分析法获取实验室故障特征数据集；然后利用监督学习算法对所述实验室故障特征数据集进行训练，得到故障辨识模型；最后利用迁移学习算法将所述故障辨识模型迁移至实际变电站工况，得到改进的故障辨识模型。通过本发明专利技术构建的故障辨识模型，可以无需停电检修，实现在线实时监测电压互感器的绝缘状态，实时掌握电压互感器的运行状态，降低故障电压互感器服务于电力系统的风险。务于电力系统的风险。务于电力系统的风险。
【技术实现步骤摘要】
一种电压互感器绝缘故障辨识模型构建方法及装置
[0001]本专利技术涉及电力设备状态评估方法
，具体涉及一种电压互感器绝缘故障辨识模型构建方法及装置。
技术介绍
[0002]电压互感器是广泛应用于电力系统中进行电气数据采集的关键基础设备之一，具体包括电磁式电压互感器、电容式电压互感器和电子式电压互感器。
[0003]电压互感器在运行过程中易受到外界环境因素的影响而发生劣化现象，进而影响电气数据测量的准确性，严重时甚至会影响继电保护的准确动作，威胁电力系统的安全稳定运行。因此，监测电压互感器运行状态，及时维护故障电压互感器以保证其运行状态符合相关规程十分重要。
[0004]传统的电压互感器检测方法为定周期离线检测，该方法需计划性停电配合，其检测周期固定导致“欠修”与“过修”问题并存，无法及时掌握电压互感器的运行状态。应对上述不足，申请号为CN201820315588.3的技术专利提出了一种电容式电压互感器绝缘在线监测装置，通过外接设备对电容式电压互感器本体及尾端的绝缘状态进行监测，实时性较传统方法显著提高，然而该方法仅定性分析故障类别，存在无法定量分析故障严重程度的局限性。为应对传统停电检测方法检测量不全及灵敏度不高的问题，申请号为CN201911125797.7的专利技术专利提出了一种用于电容式电压互感器绝缘检测方法及装置，通过外接检测装置获取电容式电压互感器二次侧电流，并通过互感器纵差差值判定异常，上述两种方法都需要在互感器一次侧加装设备，存在影响一次回路物理特性的局限性。
[0005]论文“高压电容式电压互感器运行状态在线评估方法研究”提出了一种基于误差状态模糊分析的电容式电压互感器内绝缘状态评估方法，该方法无需加装设备，仅通过电压互感器的二次电压数据即可进行绝缘故障辨识。然而该方法仅在故障模拟实验平台上验证了有效性，并未考虑变电站现场的实地应用。变电站现场的电压互感器在型号、参数和应用环境方面与实验室模型有所不同，导致电压互感器在实验室与变电站现场的故障特征有所不同。因此实施上述方法的前提条件是在变电站现场的电压互感器上重新模拟故障实验，由于变电站现场不具备进行故障模拟实验的条件，限制了上述方法的实际应用性。将实验室建立的模型以低成本且切实可行的方式应用于变电站现场，提高模型的适用性和准确率，是本专利技术专利解决的关键问题。
技术实现思路
[0006]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种电压互感器绝缘故障辨识模型构建方法及装置，通过构建辨识模型，实现在不同运行状态下对电压互感器故障辨识的准确率。
[0007]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一方面，本专利技术提供一种电压互感器绝缘故障辨识模型构建方法，包括以下步骤：
S1，采集绝缘故障模拟实验中电压互感器二次电压数据，构建绝缘故障实验数据集；S2，利用同相多台电压互感器一次电压的一致关系对所述绝缘故障实验数据集进行特征提取，消除一次电压波动影响，利用主成分分析法获取实验室故障特征数据集；S3，利用监督学习算法对所述实验室故障特征数据集进行训练，得到故障辨识模型；S4，利用迁移学习算法将所述故障辨识模型迁移至实际变电站工况，得到改进的故障辨识模型。
[0008]进一步的，所述电压互感器二次电压数据，包括：无故障运行状态数据和故障状态模拟数据；所述无故障运行状态数据用作特征提取的基准数据；故障状态模拟数据基于绝缘故障模拟实验，包括电压互感器层间击穿、匝间击穿、电容分压器电容击穿和电容器介质损耗异常。
[0009]进一步的，所述的利用主成分分析法获取实验室故障特征数据集，包括：采用主成分分析法对无故障运行状态的电压互感器二次电压数据进行分析，求取残差成分的转移矩阵；根据所述转移矩阵求取故障运行状态的电压互感器二次电压数据的残差成分，构成实验室故障特征数据集。
[0010]进一步的，步骤S3采用随机森林分类算法对所述实验室故障特征数据集进行训练，并根据袋外估计分数调整模型参数，进而得到故障辨识模型。
[0011]进一步的，所述步骤S4包括：构建变电站现场故障特征数据集；采用迁移成分分析算法拟合所述实验室故障特征数据集和变电站现场故障特征数据集，获取实验室故障特征数据集和变电站现场故障特征数据集间的映射关系，将所述故障辨识模型迁移至实际变电站工况，得到改进的故障辨识模型。
[0012]进一步的，所述的构建变电站现场故障特征数据集，包括：采集变电站内正常状态下的电压互感器二次电压数据，利用主成分分析法求取残差成分的转移矩阵；根据理论推导仿真模拟电压互感器故障状态下的二次电压数据，并利用转移矩阵计算残差成分，构成变电站现场故障特征数据集。
[0013]另一方面，本专利技术提供一种电压互感器绝缘故障辨识模型构建装置，包括：数据采集模块，采集绝缘故障模拟实验中电压互感器二次电压数据，构建绝缘故障实验数据集；故障特征提取模块，利用同相多台电压互感器一次电压的一致关系对所述绝缘故障实验数据集进行特征提取，消除一次电压波动影响，利用主成分分析法获取实验室故障特征数据集；模型训练模块，利用监督学习算法对所述实验室故障特征数据集进行训练，得到故障辨识模型；迁移模块，利用迁移学习算法将所述故障辨识模型迁移至实际变电站工况，得到改进的故障辨识模型。
[0014]进一步的，所述的利用主成分分析法获取实验室故障特征数据集，包括：采用主成分分析法对无故障运行状态的电压互感器二次电压数据进行分析，求取残差成分的转移矩阵；根据所述转移矩阵求取故障运行状态的电压互感器二次电压数据的残差成分，构成实验室故障特征数据集。
[0015]进一步的，所述模型训练模块采用随机森林分类算法对所述实验室故障特征数据集进行训练，并根据袋外估计分数调整模型参数，进而得到故障辨识模型。
[0016]进一步的，所述迁移模块采用迁移成分分析算法拟合所述实验室故障特征数据集和变电站现场故障特征数据集，获取实验室故障特征数据集和变电站现场故障特征数据集间的映射关系，将所述故障辨识模型迁移至实际变电站工况，得到改进的故障辨识模型。
[0017]本专利技术的有益效果是：通过本专利技术构建的故障辨识模型，可以无需停电检修，实现在线实时监测电压互感器的绝缘状态，实时掌握电压互感器的运行状态，且不受到一次负荷变化及电力系统电压主动调节的影响，为电压互感器的在线绝缘故障辨识及运行维护工作提供指导，降低故障电压互感器服务于电力系统的风险。
[0018]本专利技术融合电压互感器一次侧电气拓扑结构的专业知识与二次电压数据进行在线绝缘故障辨识，消除一次负荷变化及电力系统电压主动调节的影响，识别灵敏度及准确度高。
[0019]本专利技术利用迁移学习将实验室环境下构建的故障辨识模型迁移至变电站现场应用，模型的泛化性能强，可广泛应用于同相多台电压互感器群体的故障辨识，为电压互感器的运维检修工作提供指导，减少定期检修带来的人力、时间成本，极大降低故障电压互感器服务于电力系统的风险。
附图说明
[0020]图1为本专利技术实施例提供的同一母线多n本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电压互感器绝缘故障辨识模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采集绝缘故障模拟实验中电压互感器二次电压数据，构建绝缘故障实验数据集；S2，利用同相多台电压互感器一次电压的一致关系对所述绝缘故障实验数据集进行特征提取，消除一次电压波动影响，利用主成分分析法获取实验室故障特征数据集；S3，利用监督学习算法对所述实验室故障特征数据集进行训练，得到故障辨识模型；S4，利用迁移学习算法将所述故障辨识模型迁移至实际变电站工况，得到改进的故障辨识模型。2.根据权利要求1所述的一种电压互感器绝缘故障辨识模型构建方法，其特征在于，所述电压互感器二次电压数据，包括：无故障运行状态数据和故障状态模拟数据；所述无故障运行状态数据用作特征提取的基准数据；故障状态模拟数据基于绝缘故障模拟实验，包括电压互感器层间击穿、匝间击穿、电容分压器电容击穿和电容器介质损耗异常。3.根据权利要求1或2所述的一种电压互感器绝缘故障辨识模型构建方法，其特征在于，所述的利用主成分分析法获取实验室故障特征数据集，包括：采用主成分分析法对无故障运行状态的电压互感器二次电压数据进行分析，求取残差成分的转移矩阵；根据所述转移矩阵求取故障运行状态的电压互感器二次电压数据的残差成分，构成实验室故障特征数据集。4.根据权利要求1所述的一种电压互感器绝缘故障辨识模型构建方法，其特征在于，步骤S3采用随机森林分类算法对所述实验室故障特征数据集进行训练，并根据袋外估计分数调整模型参数，进而得到故障辨识模型。5.根据权利要求1所述的一种电压互感器绝缘故障辨识模型构建方法，其特征在于，所述步骤S4包括：构建变电站现场故障特征数据集；采用迁移成分分析算法拟合所述实验室故障特征数据集和变电站现场故障特征数据集，获取实验室故障特征数据集和变电站现场故障特征数据集间的映射关系，将所述故障辨识模型迁移至实际变电站工况，得到改进的故障辨识模型。6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：窦峭奇，陈应林，
申请(专利权)人：武汉格蓝若智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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