一种基于集成学习的电压互感器绝缘故障辨识方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于集成学习的电压互感器绝缘故障辨识方法及系统，其方法包括：获取电压互感器的运行数据，并根据其构建第一数据集；对所述第一数据集进行清洗、特征提取得到第二数据集；根据样本的余弦距离，筛选出多种迁移学习方法，并利用其迁移第二数据集，得到训练集；利用训练集分别使用多个有监督学习方法进行训练得到多个有监督学习模型，构建迁移学习评价指标并结合正确率确定每个有监督学习模型的权重，对其进行融合，得到集成学习模型；利用所述集成学习模型辨识待测电压互感器的故障。本发明专利技术通过迁移学习结合集成学习将多个有监督学习模型融合，实现了使用少量数据即可高准确率地识别变电站单台或多台电压互感器绝缘故障。器绝缘故障。器绝缘故障。

【技术实现步骤摘要】
一种基于集成学习的电压互感器绝缘故障辨识方法及系统


[0001]本专利技术属于电力设备检测与深度学习
，具体涉及一种基于集成学习的电压互感器绝缘故障辨识方法及系统。

技术介绍

[0002]电压互感器是电力系统信息采集的关键设备之一，作为电力系统中应用广泛的高电压测量设备，其输出电压是电力系统中电能计量、系统状态监控以及继电保护等多种电力系统应用的依据，是加快能源互联网推进的重要设备之一。
[0003]电压互感器在长期过程中受到环境因素影响元件逐渐老化，某些绝缘薄弱点易发生击穿，引起一次设备故障接地，导致保护跳闸，影响一次设备和电力系统的稳定运行。因此及时获取电力互感器绝缘运行状态以便于及时运维故障电压互感器以保证电力系统正常运行十分重要。
[0004]传统的电压互感器绝缘状态检测方法为定周期离线检测，需使用到电容电桥、介损电桥等装置，需计划性停电配合，无法及时掌握电压互感器的绝缘运行状态。因此为摆脱计划性停电配合的束缚，专利CN110988636B提出了一种电容式电压互感器绝缘检测方法及装置，通过外接电流互感器采集电流，比本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于集成学习的电压互感器绝缘故障辨识方法，其特征在于，包括：获取电压互感器的运行数据，并根据其构建第一数据集；所述运行数据至少包括二次电压数据；对所述第一数据集进行清洗，从清洗后的第一数据集中提取组间特征和相间特征，并将其进行聚类，得到包含多个类别特征的第二数据集；利用多种迁移学习方法将所述多个第二数据集进行迁移，得到多个第三数据集；利用每个第三数据集分别训练多个有监督学习模型，并根据准确率确定每个有监督学习模型的权重，对所述多个有监督学习模型进行融合，得到集成学习模型；利用所述集成学习模型辨识待测电压互感器的故障。2.根据权利要求1所述的基于集成学习的电压互感器绝缘故障辨识方法，其特征在于，所述从清洗后的第一数据集中提取组间特征和相间特征，并将其进行聚类，得到包含多个类别特征的第二数据集包括：采用独立成分分析法剔除第一数据集中的测量真值信息，获得第一数据集中的无故障数据集与绝缘故障数据集的误差信息；利用所述误差信息构建组间特征量，利用三相二次电压构建相间特征量；将所述组间特征量和相间特征量作为样本，构建特征数据集；将所述特征数据集进行聚类，得到包含多个类别特征的第二数据集。3.根据权利要求2所述的基于集成学习的电压互感器绝缘故障辨识方法，其特征在于，所述将所述组间特征量和相间特征量作为样本，构建特征数据集包括：根据相同故障类型数据样本的相似性，将多个样本合并为一个样本。4.根据权利要求1所述的基于集成学习的电压互感器绝缘故障辨识方法，其特征在于，所述利用多种迁移学习方法将所述多个第二数据集进行迁移，得到多个第三数据集包括：从多个第二数据集中选取一个由仿真平台测量得到的第二数据集，并将其作为源域，并以余下的变电站测量得到的第二数据集作为目标域；利用多种迁移学习方法将所述源域的第二数据集迁移到目标域，得到多个第三数据集。5.根据权利要求4所述的基于集成学习的电压互感器绝缘故障辨识方法，其特征在于，所述利用每个第三数据集分别训练多个有监督学习模型，并根据准确率确定每个有监督学习模型的权重，对所述多个有监督学习模型进行融合，得到集成学习模型包括：利用d种迁移学习方法对多个第二数据集进行迁移，得到d个迁移后的第三数据集，并从其中筛选出符合预设条件的b个迁移后的第三数据集;其中，1＜b≤d;利用b个迁移后的第三数据集训练a种有监督学习模型，得到a
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b个有监督学习模型，a＞1；根据每个有监督学习模型的准确率确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：李红斌，郭盼盼，张传计，陈庆，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：