基于混沌特征空间的高压并联电抗器状态判断系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了智能变电站电力设备故障诊断与状态检测技术领域的基于混沌特征空间的高压并联电抗器状态判断系统及方法，包括：获取电抗器箱体表面的振动信号；判断振动信号是否具备混沌特性；响应于振动信号具备混沌特性时，计算振动信号的多混沌特征值；将多混沌特征值投射至多混沌特征识别空间；判定多混沌特征识别空间内所述多混沌特征值对应的电抗器状态。本发明专利技术通过将振动信号的多混沌特征值投射至多混沌特征识别空间，实现高压并联电抗器在线运行监测和诊断。在线运行监测和诊断。在线运行监测和诊断。

【技术实现步骤摘要】
基于混沌特征空间的高压并联电抗器状态判断系统及方法


[0001]本专利技术涉及基于混沌特征空间的高压并联电抗器状态判断系统及方法，属于智能变电站电力设备故障诊断与状态检测


技术介绍

[0002]高压并联电抗器作为电力系统中的重要电力设备，主要起到了补偿无功和稳定电压的作用，其安全性和稳定性对电网的安全稳定运行至关重要。在机械力或电磁力的作用下，高压并联电抗器内部绕组和铁芯结构易发生变化，如绕组松动、绕组变形、绕组鼓包、铁芯松动、硅钢片间磨损等，这对电抗器的安全稳定运行造成极大隐患，因此，有必要对电抗器内部绕组和铁芯机械状态检测技术进行研究，及时掌握和发现电抗器内部机械状态的变化，这对保障高电抗器的安全稳定运行具有重要意义。
[0003]高压并联电抗器运行状态下的振动信号呈现出显著的非线性特性，蕴含着丰富的状态信息，其内部绕组和铁芯机械状态的变化能够由箱体的振动信号有效体现出来。但是，在绕组和铁芯部件发生潜伏性机械故障的早期阶段，受变电站现场环境的影响，能够反映电抗器内部机械状态变化的微弱故障特征易被强大的背景噪声覆盖，并且当电抗器内部发生多处机械故障或混合故障时，可能存在耦合或削弱的情况，难以准确提取故障特征量。
[0004]用于振动信号特征提取的方法有：时域分析法、经验小波变换、小波分析法、希尔伯特
‑
黄变换、经验模态分解等，而这些方法大多以线性理论为基础，在应用于非线性信号处理时容易出现端点效应、能量泄漏、模态混叠等问题，严重影响特征提取的准确性。相对而言，非线性时域分析方法，如分形技术、混沌理论和相空间重构等，能够很好地描述非线性振动信号的本质特征和内在规律。基于此，本专利技术采用多混沌特征指标提取电抗器振动信号的特征量，并构建具有实际应用价值的多混沌特征识别空间。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供基于混沌特征空间的高压并联电抗器状态判断系统及方法，通过将振动信号的多混沌特征值投射至多混沌特征识别空间，实现高压并联电抗器在线运行监测和诊断。
[0006]为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种基于混沌特征空间的高压并联电抗器状态判断方法，包括：
[0008]获取电抗器箱体表面的振动信号；
[0009]判断振动信号是否具备混沌特性；
[0010]响应于振动信号具备混沌特性时，计算振动信号的多混沌特征值；
[0011]将多混沌特征值投射至多混沌特征识别空间；
[0012]判定多混沌特征识别空间内所述多混沌特征值对应的电抗器状态。
[0013]进一步的，判断振动信号是否具备混沌特性，包括：
[0014]通过相关积分法计算振动信号的K熵值；
[0015]响应于K熵值不大于0时，所述振动信号不具备混沌特性；
[0016]响应于K熵值大于0时，所述振动信号具备混沌特性；
[0017]响应于振动信号具备混沌特性时，计算振动信号的多混沌特征值，包括：
[0018]通过改进的G
‑
P算法计算振动信号的关联维数，通过小数据量法求解振动信号的最大Lyapunov指数，所述多混沌特征值包括最大Lyapunov指数、K熵值和关联维数。
[0019]进一步的，改进的G
‑
P算法包括递推公式，所述递推公式为：
[0020][0021][0022][0023]其中，r
ij
为欧氏距离，x(i)为振动信号时间序列，m为嵌入维数；τ为延迟时间，X
i(m)
为m维空间的第i个时间序列向量，X
j(m)
为m维空间的第j个时间序列向量，i、j分别为第i、j时刻；
[0024][0025][0026][0027]其中，C(m,r)为关联函数，D(m)为关联维数，H(x)为阶跃函数，r为临界距离，N为时间序列长度，x即x(i)。
[0028]进一步的，所述多混沌特征识别空间中最大Lyapunov指数、K熵与关联维数分别作为x轴、y轴和z轴，且各坐标轴按顺序排列。
[0029]进一步的，判定多混沌特征识别空间内所述多混沌特征值对应的电抗器状态，包括：
[0030]判断多混沌特征指标值是否均处于多混沌特征识别空间中某一状态对应的多混沌特征指标阈值范围内；
[0031]响应于多混沌特征指标值均处于某一状态对应的多混沌特征指标阈值范围内时，确定电抗器状态为该多混沌特征指标阈值对应的电抗器状态；
[0032]响应于多混沌特征指标值不均处于某一状态对应的多混沌特征指标阈值范围内时，确定电抗器状态为新故障。
[0033]进一步的，所述多混沌特征指标阈值范围通过重复计算同一状态不同时段的振动信号混沌特征值后，在特征识别空间内划分确定。
[0034]进一步的，所述电抗器状态包括电抗器绕组铁芯正常状态、绕组铁芯轴向松动
50％状态、绕组铁芯轴向松动100％状态、绕组铁芯径向松动30％状态、绕组铁芯径向松动60％状态和绕组铁芯径向松动100％状态。
[0035]第二方面，本专利技术提供了基于混沌特征空间的高压并联电抗器状态判断系统，包括：
[0036]信号采集模块：用于获取电抗器箱体表面的振动信号；
[0037]混沌特性判断模块：用于判断振动信号是否具备混沌特性；
[0038]混沌特征计算模块：用于响应于振动信号具备混沌特性时，计算振动信号的多混沌特征值；
[0039]特征投射模块：用于将多混沌特征值投射至多混沌特征识别空间；
[0040]状态判定模块：用于判定多混沌特征识别空间内所述多混沌特征值对应的电抗器状态。
[0041]第三方面，本专利技术提供了基于混沌特征空间的高压并联电抗器状态判断装置，包括处理器及存储介质；
[0042]所述存储介质用于存储指令；
[0043]所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据上述任一项所述方法的步骤。
[0044]第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
[0045]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果：
[0046]本专利技术依据电抗器振动信号的混动特性，利用多混沌特征指标对电抗器内部绕组铁芯微弱机械故障灵敏的优点，进行特征量提取之后，利用多混沌特征空间识别电抗器绕组铁芯机械故障，无需监督学习和大量训练数据即可完成在线故障识别和诊断，具有较高的故障识别能力。本专利技术能够有效诊断高压并联电抗器铁芯绕组机械状态故障，提高电抗器运行的可靠性和安全性，有重要的理论和实际工程应用价值。
附图说明
[0047]图1是本专利技术实施例一提供的高压并联电抗器绕组铁芯机械故障在线诊断流程图；
[0048]图2是本专利技术实施例一提供的电抗器表面振动测点布局图；
[0049]图3是本专利技术实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于混沌特征空间的高压并联电抗器状态判断方法，其特征是，包括：获取电抗器箱体表面的振动信号；判断振动信号是否具备混沌特性；响应于振动信号具备混沌特性时，计算振动信号的多混沌特征值；将多混沌特征值投射至多混沌特征识别空间；判定多混沌特征识别空间内所述多混沌特征值对应的电抗器状态。2.根据权利要求1所述的基于混沌特征空间的高压并联电抗器状态判断方法，其特征是，判断振动信号是否具备混沌特性，包括：通过相关积分法计算振动信号的K熵值；响应于K熵值不大于0时，所述振动信号不具备混沌特性；响应于K熵值大于0时，所述振动信号具备混沌特性；响应于振动信号具备混沌特性时，计算振动信号的多混沌特征值，包括：通过改进的G
‑
P算法计算振动信号的关联维数，通过小数据量法求解振动信号的最大Lyapunov指数，所述多混沌特征值包括最大Lyapunov指数、K熵值和关联维数。3.根据权利要求2所述的基于混沌特征空间的高压并联电抗器状态判断方法，其特征是，改进的G
‑
P算法包括递推公式，所述递推公式为：P算法包括递推公式，所述递推公式为：P算法包括递推公式，所述递推公式为：其中，r
ij
为欧氏距离，x(i)为振动信号时间序列，m为嵌入维数；τ为延迟时间，X
i(m)
为m维空间的第i个时间序列向量，X
j(m)
为m维空间的第j个时间序列向量，i、j分别为第i、j时刻；刻；刻；其中，C(m,r)为关联函数，D(m)为关联维数，H(x)为阶跃函数，r为临界距离，N为时间序列长度，x即x(i)。4.根据权利要求2所述的基于混沌特征空间的高压并联电抗器状态判断方法，其特征是，所述多混沌特征识别空间中最大Lyapunov指数、K熵与关联维数分别作为x轴、y轴和z轴，且各坐标轴按顺序排列。5.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯鹏飞，马宏忠，李楠，崔嘉佳，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：