【技术实现步骤摘要】
一种权重自适应的电力设备外绝缘声光协同诊断方法
[0001]本专利技术属于电力设备绝缘状态诊断领域,具体地,涉及一种权重自适应的电力设备外绝缘声光协同诊断方法。
技术介绍
[0002]随着电力系统电压等级的提高和设备接入量的增加,对设备和系统的运行可靠性也越来越高。如何更精准、更高效、更快捷地进行在线监测或状态评估,是设备运行维护工作的核心目标,也是保障供电可靠性的关键。
[0003]设备或线路外绝缘的异常电晕放电通常由绝缘子表面脏污、绝缘开裂、电接触不良、局部电场异常等潜在绝缘缺陷引起,其不但是绝缘加速老化的重要诱因,也是过电压下引起设备外绝缘失效的前期征兆。因此对异常电晕放电的有效检测是设备和线路故障预防的重要环节。电晕放电常伴随有一系列声、光等现象,因而相应地产生了超声检测法和紫外检测法。为提高巡检的效率和直观性,日盲紫外成像技术和声成像技术也应用于设备和线路外绝缘的可视化检测中。紫外成像技术通过紫外光学镜头收集日盲波段放电的紫外光子,最终采用光电面阵进行灰度成像,与可见光视场叠加,获得了放电源的位置。此方法虽有坚实的理论依据,已经有研究量化了放电量与紫外光子数的关系,但受光学成像原理的限制,日盲紫外成像在实际应用中存在一定的局限性,如放电源被遮挡或存在于视觉明场范围之外的情况,紫外光子难以被有效捕捉,导致形成检测盲区或定位失败。近年来,声成像技术因具有较强的聚焦能力,高分辨率和宽频段灵敏度被引入超声定位领域。声学信号具有较强的固体媒介穿透能力,其受视场遮挡影响较小,有效弥补了紫外成像检测的不足。但超声 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种权重自适应的电力设备外绝缘声光协同诊断方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:S1、通过超声检测、紫外检测对电力设备外绝缘状态进行评估,获取超声图像和紫外图像;同时检测环境的信噪比SNR;S2、将步骤S1中所得的超声图像和紫外图像进行加权融合得到局部放电融合信息,融合后作为前景图像,并将可见光相机拍摄的可见光图像作为背景图像,对前景图像和背景图像进行局部放电检测图像融合,得到局部放电位置信息图,从而评价电力设备外绝缘状态;其中,步骤S2中超声图像和紫外图像融合权重随环境信噪比的不同而改变;超声图像和紫外图像融合权重的计算是通过费舍尔准则实现的,具体过程为:
①
假设数据集中有n个样本属于p类,每类包含n
i
个样本,类间方差为类内方差为则数据集内特征k的计算表达式为:则数据集内特征k的计算表达式为:其中x
(k)
是特征为k的样本;是类i的平均值;m
(k)
是特征k的所有样本平均值,x表示样本,共有n个样本,n
i
表示每一类里面的样本数;
②
特征k的J
F
值为:
③
计算不同信噪比情况下的J
F
(k)值,则不同信噪比下的权重为:其中i=1,2分别代表超声图像和紫外图像;指的是图像i在信噪比SNR下的权重;J
F
(i,SNR)是指图像i在信噪比SNR下的J
F
值。2.根据权利要求1所述的权重自适应的电力设备外绝缘声光协同诊断方法,其特征在于:步骤S2中,超声图像和紫外图像进行加权融合得到局部放电融合信息,融合后作为前景图像,并将可见光相机拍摄的可见光图像作为背景图像,对前景图像和背景图像进行局部放电检测图像融合,得到局部放电位置信息图的具体过程包括:
①
构建两个BP神经网络,两个BP神经网络分别用于输入超声检测、紫外检测的样本,输出超声、紫外的局部放电融合信息Y
ul
、Y
uv
;
②
超声图像、紫外图像和可见光相机拍摄的可见光图像经图像处理、特征提取后分别
得到超声声强U
S
、紫外光子数v
...
【专利技术属性】
技术研发人员:列剑平,杨代勇,刘赫,李易,任明,矫立新,刘俊博,栾靖尧,高昌龙,司昌建,李守学,杨明,朱大铭,林海丹,赵春明,刘座铭,刘春搏,姜浩,刘丹,姜露,董洪达,许文燮,于群英,张赛鹏,葛志成,陈捷元,崔天城,翟冠强,邰宇峰,李嘉帅,白羽,张雷,
申请(专利权)人:吉林省电力科学研究院有限公司西安交通大学,
类型:发明
国别省市:
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