油纸绝缘PRPD图谱识别方法技术

一种基于3

【技术实现步骤摘要】
油纸绝缘PRPD图谱识别方法


[0001]本专利技术属于输变电设备状态监测
，具体涉及一种基于3
‑
sigma原则的油纸绝缘PRPD图谱识别方法。

技术介绍

[0002]准确高效地评估电力变压器的运行工作状态，全面提高输变电设备的智能化运维水平是保障电力供应可靠性的基础，也是推动电力系统向清洁低碳方向转型的重要保障。然而，由于电力变压器的生产和装配过程工序十分复杂，油纸绝缘中不可避免的引入金属微粒和水分等绝缘缺陷；这些缺陷将引发不同类型的局部放电，甚至可能间接导致绝缘劣化和失效。由于局部放电是定量描述绝缘劣化水平的关键指征，局部放电检测也成为了电力变压器出厂试验和预防性试验中的重要项目。由于不同缺陷引发的局部放电相位和放电量都有显著差异，因此通过局部放电检测对绝缘缺陷类型进行识别能够为电力变压器状态检修提供重要参考。
[0003]局部放电检测获得的局部放电脉冲相位分布(phase resolved partial discharge,PRPD)图谱能够客观全面地描述局部放电量化特征，包括放电相位视在放电量q和放电次数n信息，因此以PRPD图谱作为研究对象开展模式识别研究是电力变压器状态监测领域的重要研究分支之一，现有研究通常采用硬阈值或模型识别方法解决这一问题。硬阈值法的计算负担较轻，但泛化能力与自适应性难以满足现场状态监测要求；模型识别方法的泛化能力强，但训练模型所占用的计算资源过于庞大，难以在廉价的硬件上进行实现。因此，工程应用当前对计算负担轻、准确高效的油纸绝缘PRPD图谱识别方法的需求极为迫切。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于3
‑
sigma原则的油纸绝缘PRPD图谱识别方法。该方法能够从各类模式所对应的PRPD图谱中提取指纹特征并设置自适应判据，接着根据自适应判据确定待识别的PRPD图谱所对应的模式。所述方法步骤简单、实现方便，同时具备识别准确率高、自适应性强、鲁棒性良好的明显技术优势。
[0005]本专利技术提供了一种基于3
‑
sigma原则的油纸绝缘PRPD图谱识别方法，包括以下步骤：
[0006]S1，确定指纹判据，其中，
[0007]S1.1，确定待分类的总模式数s，模式为引发油纸局部放电的原因；
[0008]S1.2，初始化计数变量i＝1，计数变量i代表当前计算的模式编号；
[0009]S1.3，从局放检测仪获得模式i对应的PRPD图谱；
[0010]S1.4，从PRPD图谱中提取指纹特征，从模式i对应的每张PRPD图谱中提取和三个二维向量，分别计算各个二维向量的正向偏斜度S
k+
、负向偏斜度S
k
‑
、正向峭度K
u+
、负向峭度K
u
‑
、不对称度Asy和互相关系数CC，从每张PRPD图谱共计提取18
个指纹特征x
ij
，其中角标j代表指纹特征编号，j＝1,2,
…
,18，为放电相位、q
max
为最大放电量、q
ave
为平均放电量、n为放电次数；
[0011]S1.5，计算模式i对应的各个指纹特征的平均值μ
ij
和方差σ
ij
；
[0012]S1.6，基于3
‑
sigma原则模式i的各个指纹判据：μ
ij
‑
3σ
ij
≤λ
ij
≤μ
ij
+3σ
ij
；
[0013]S1.7，计数变量i自增1循环，若计数变量i大于s，跳出循环；否则回到S1.3；
[0014]S1.8，获得各种模式所对应的各种指纹判据λ
ij
，其中，i＝1,2,
…
,s；j＝1,2,
…
,18；
[0015]S2，识别PRPD图谱，其中，
[0016]S2.1，从局放检测仪获得待识别的PRPD图谱；
[0017]S2.2，生成并初始化s个计分变量，k1＝k2＝
…
＝k
s
＝0，计分变量用于量化表征待识别PRPD图谱与各类模式的相似程度；
[0018]S2.3，初始化计数变量i＝1；
[0019]S2.4，计算指纹特征x
j
中满足指纹判据λ
ij
的个数a
i
，k
i
＝k
i
+a
i
；
[0020]S2.5，计数变量i自增1循环，若计数变量i大于s，跳出循环；否则回到S2.4；
[0021]S2.6，从计分变量中提取最大值及其对应的模式b，模式b为待识别的PRPD图谱所对应的模式。
[0022]所述的基于3
‑
sigma原则的油纸绝缘PRPD图谱识别方法中，所述模式包括金属微粒、受潮和无缺陷。
[0023]本专利技术的有益效果是：
[0024](1)自适应性强。该方法首先从各类模式所对应的PRPD图谱中提取指纹特征，接着基于3
‑
sigma原则设计各类模式所对应的指纹特征判据，避免了主观设置阈值带来的偏差。同时利用该方法设计的判据能够根据商业局部放电检测仪输出的PRPD图谱特征进行动态调整，有较强的自适应性。
[0025](2)计算简单，识别准确率高。相较于机器学习或深度学习等模式识别方法，该方法避免了复杂的模型训练过程，对于实现硬件的计算能力要求极低。
附图说明
[0026]图1为本专利技术的整体结构示意图；
[0027]图2为步骤S1流程图；
[0028]图3为步骤S2流程图；
[0029]图4为金属微粒模式PRPD图谱；
[0030]图5为严重受潮模式PRPD图谱；
[0031]图6为无缺陷模式PRPD图谱。
具体实施方式
[0032]为了使本专利技术的目的和技术方案更加清晰和便于理解。以下结合附图1至图6和实施例，对本专利技术进行进一步的详细说明，此处所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术。
[0033]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、
“
前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本专利技术的描述中，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于3
‑
sigma原则的油纸绝缘PRPD图谱识别方法，其特征在于，包括：S1，确定指纹判据，其中，S1.1，确定待分类的总模式数s，模式为引发油纸局部放电的原因；S1.2，初始化计数变量i＝1，计数变量i代表当前计算的模式编号；S1.3，从局放检测仪获得模式i对应的PRPD图谱；S1.4，从PRPD图谱中提取指纹特征，从模式i对应的每张PRPD图谱中提取和三个二维向量，分别计算各个二维向量的正向偏斜度S
k+
、负向偏斜度S
k
‑
、正向峭度K
u+
、负向峭度K
u
‑
、不对称度Asy和互相关系数CC，从每张PRPD图谱共计提取18个指纹特征x
ij
，其中角标j代表指纹特征编号，j＝1,2,
…
,18，为放电相位、q
max
为最大放电量、q
ave
为平均放电量、n为放电次数；S1.5，计算模式i对应的各个指纹特征的平均值μ
ij
和方差σ
ij
；S1.6，基于3
‑
sigma原则模式i的各个指纹判据：μ
ij
‑
3σ
ij
≤λ

【专利技术属性】
技术研发人员：沙致远，文韬，赵毅，张乔根，朱鸿，张广金，李佳迅，靳铭凯，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：