一种特高压输电线路噪声测量系统及方法技术方案

一种特高压输电线路噪声测量系统及方法，该系统包括：声压传声单元，用于将收集到的可听噪声信号转换为电信号，传输给噪声频程计算单元；噪声频程计算单元，对声压传声单元传输而来的可听噪声原始电信号进行倍频程计算，得到可听噪声8 kHz分量；运算平台，运行有LOF

【技术实现步骤摘要】
一种特高压输电线路噪声测量系统及方法


[0001]本专利技术涉及电力系统测量
，具体涉及一种特高压输电线路噪声测量系统及方法。

技术介绍

[0002]我国特高压输电线路大量建设和投入运行，特高压输电线路产生的电磁环境干扰包括：可听噪声、无线电干扰、电晕损失、地面电场等。其中，输电线路电晕现象产生的可听噪声作为输电线路的设计标准之一，在收集的过程中极易受到背景噪声干扰，如果不对收集到的输电线路可听噪声数据进行处理，那么输电线路的准确评估将受到巨大影响。
[0003]目前许多学者开展了关于输电线路可听噪声有效数据的研究：通过快速傅里叶变化与小波变换对可听噪声的原始信号进行降噪减少背景噪声的干扰；研究可听噪声A声级与电晕电流之间的经验公式，从而间接获得可听噪声从而回避背景噪声干扰；研究可听噪声8kHz分量与A声级之间的经验公式，间接获取可听噪声回避背景噪声干扰(可听噪声8kHz分量受到背景噪声影响较小)；研究小波分解、有限长单位冲击响应滤波器对收集到的声音信号中的背景噪声进行剔除，直接得到输电线路可听噪声有效数据。
[0004]然而上述方法在实际收集输电线路可听噪声有效数据过程中难以获得线路上电晕电流大小；输电线路可听噪声受环境因素影响较大，上述方法难以获得考虑众多环境因素的修正经验公式。上述剔除背景噪声的方法无论是直接剔除背景噪声，还是通过间接的方式获得某些变量与A声级之间的转换关系回避背景噪声，都没有考虑气象因素对输电线路可听噪声的影响，或是难以考虑气象因素对可听噪声的影响。因此亟需可以利用多种气象因素获得可听噪声A声级有效数据的方法。

技术实现思路

[0005]针对目前特高压交流输电线路可听噪声数据采集中存在的背景噪声问题，本专利技术提供一种特高压输电线路噪声测量系统及方法，该方法提出使用LOF
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XGBoost机器学习模型替代传统的经验公式，不会因为气象因素的增多而造成修正难度增大；使用LOF算法针对噪声频程计算单元中出现的无效数据进行剔除，从而保证模型的可靠性。
[0006]本专利技术采取的技术方案为：
[0007]一种特高压输电线路噪声测量系统，该系统包括：
[0008]声压传声单元，用于将收集到的可听噪声信号转换为电信号，传输给噪声频程计算单元；
[0009]噪声频程计算单元，对声压传声单元传输而来的可听噪声原始电信号进行倍频程计算，得到可听噪声8kHz分量；
[0010]运算平台，运行有LOF
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XGBoost模型，用于计算出可听噪声的A声级有效数据。
[0011]所述噪声频程计算单元，将收集到的声音信号以倍频程的形式分解到16Hz，31.5Hz，63Hz，125Hz，250Hz，500Hz，1000Hz，2000Hz，4000Hz，8000Hz这10个频段。
[0012]所述运算平台为笔记本电脑，用于接收噪声频程计算单元计算出的输电线路可听噪声8kHz分量，并运行LOF
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XGBoost可听噪声A声级有效数据计算模型。
[0013]所述LOF
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XGBoost模型分为LOF算法、EMD算法和XGBoost算法三部分：
[0014]LOF算法，通过计算输电线路可听噪声倍频程多维数据集中各点的距离与密度从而剔除异常值；
[0015]EMD算法，将收集到的可听噪声信号按照频率从高到低分解成n个数据本征模态函数，以此达到数据增维的目的，满足XGBoost算法对于数据维度的要求；
[0016]XGBoost算法，在基于残差的训练框架下，通过之前收集到的气象数据、可听噪声8kHz分量与A声级有效数据，在k次迭代训练的过程中，每次都使用不同的二叉树CART训练数据集得到8kHz分量与A声级之间的转换关系，从而弥补前一次训练后模型存在的不足，能够提升8kHz分量与A声级之间的转换精度，最终的转换结果为k次训练产生的k个预测值之和。
[0017]所述LOF
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XGBoost模型在进行机器学习模型训练时，
[0018]LOF异常值检测使用16Hz、31.5Hz、63Hz、125Hz、250Hz、500Hz、1000Hz、2000Hz、4000Hz、8000Hz这10个频段的可听噪声与可听噪声A声级；
[0019]当进行A声级有效数据预测时，LOF异常值检测仅使用16Hz、31.5Hz、63Hz、125Hz、250Hz、500Hz、1000Hz、2000Hz、4000Hz、8000Hz这10个频段的可听噪声。
[0020]在对声音信号的频率特性进行研究时，无法精细到每一个频点，因此通常的做法是对所有的频点进行分段，在保留每一个频点特征的情况下尽量提升频率特性分析的效率。本文采取倍频程是一种常用的分段方式，每一频段的上限频率是下限频率的两倍，本文中16Hz、31.5Hz、63Hz、125Hz、250Hz、500Hz、1000Hz、2000Hz、4000Hz、8000Hz是这10个频段中心频率，通常也以中心频率对每一频段进行命名。
[0021]一种特高压输电线路噪声测量方法，包括以下步骤：
[0022]步骤1：声压传声单元将收集到的可听噪声信号转换为电信号，然后传递给噪声频程计算单元，噪声频程计算单元对声压传声单元传输而来的可听噪声原始信号进行倍频程计算得到可听噪声8kHz分量，通过USB连接线将可听噪声的倍频程数据传输给运算平台。
[0023]步骤2：使用局部异常因子LOF算法对噪声频程计算单元计算得到的可听噪声倍频程数据进行无效数据处理；
[0024]步骤3：将步骤2中完成可听噪声无效数据处理的8kHz分量输入至EMD算法；
[0025]单独使用本专利技术测量系统时，利用EMD算法对LOF处理过后的可听噪声8kHz分量进行数据增维；
[0026]本专利技术测量系统配合气象监测装置使用时，利用EMD算法同时对LOF处理过后的可听噪声8kHz分量与气象监测仪收集到的气象因素数据进行数据增维；
[0027]步骤4：将步骤3中已经完成数据增维的数据，提供给之前已经训练并封装好的XGBoost算法模型，完成可听噪声A声级有效数据的预测。
[0028]步骤3中，当本专利技术测量系统配合气象监测装置使用时，能以LOF
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XGBoost算法模型的形式，获得气象因素及可听噪声8kHz分量与可听噪声A声级之间的转换关系。
[0029]步骤4中，气象监测装置与本专利技术测量系统使用时，能够根据气象监测装置采集到气象因素数据的种类，选取相应的可听噪声A声级预测模型。进行预测之前，使用EMD算法对
各种气象因素数据以及可听噪声8kHz分量进行分解，有效的提高算法的预测精度。
[0030]本专利技术一种特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种特高压输电线路噪声测量系统，其特征在于该系统包括：声压传声单元(1)，用于将收集到的可听噪声信号转换为电信号，传输给噪声频程计算单元(2)；噪声频程计算单元(2)，对声压传声单元(1)传输而来的可听噪声原始电信号进行倍频程计算，得到可听噪声8kHz分量；运算平台(3)，运行有LOF
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XGBoost模型，用于计算出可听噪声的A声级有效数据。2.根据权利要求1所述一种特高压输电线路噪声测量系统，其特征在于：所述噪声频程计算单元(2)，将收集到的声音信号以倍频程的形式分解到16Hz，31.5Hz，63Hz，125Hz，250Hz，500Hz，1000Hz，2000Hz，4000Hz，8000Hz这10个频段。3.根据权利要求1所述一种特高压输电线路噪声测量系统，其特征在于：所述运算平台(3)为笔记本电脑，用于接收噪声频程计算单元(2)计算出的输电线路可听噪声8kHz分量，并运行LOF
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XGBoost可听噪声A声级有效数据计算模型。4.根据权利要求1所述一种特高压输电线路噪声测量系统，其特征在于：所述LOF
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XGBoost模型中LOF为异常值检测部分，通过式(1)计算可听噪声倍频程数据中各点的局部异常因子；其中，lrd
k
(o)为某点o的局部可达密度，lrd
k
(p)为某点p的局部可达密度，N
k
(p)为数据集中某点P的第k距离邻域，其中o点属于p点的第k距离邻域。5.根据权利要求1所述一种特高压输电线路噪声测量系统，其特征在于：所述LOF
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XGBoost模型中EMD为数据增维部分，可听噪声倍频程数据中各个频程的原始数据x(t)被分解为如(2)式所示；其中，IMF(i)分量为分解所得到的增维数据，r
n
为残余项当残余项单调是停止分解。6.根据权利要求1所述一种特高压输电线路噪声测量系统，其特征在于：所述LOF
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XGBoost模型中XGBoost为算法预测部分，在基于残差的训练框架下，在k次迭代训练的过程中，每次都使用不同的二叉树(CART)训练，最小化如式3所示的目标函数，提升模型的预测精度，其中，表示总共n个样本的损失函数所产生loss的，为第i个可听噪声A声级训练样本k次迭代后的预测值，y
i
为第i个可听噪声A声级训练样本的真实值；为二叉树(CART)的复杂度。7.根据权利要求1所述一种特高压输电线路噪声测量系统，其特征在于：所述LOF
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【专利技术属性】
技术研发人员：李振华，程紫熠，姚为方，黄悦华，徐鹏，华雪莹，谢辉春，姜雨泽，孟欢，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院中国电力科学研究院有限公司国网山东省电力公司电力科学研究院国网甘肃省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：