一种局部放电类型高精度检测识别装置、方法和设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及电变量测量技术领域，具体而言，涉及一种局部放电类型高精度检测识别装置、方法和设备，装置包括：信号接收装置，用于捕捉接收电力设备中局部放电产生的超高频电信号，并发送接收后的信号；所述电力设备包括高压配电盘、高压电缆、变压器、气体绝缘开关装置中的任意一种或多种；信号处理装置，用于将从信号接收装置的传过来的信号进行采样并转换为数字信号，然后发送转换后的数字信号；信号识别装置，用于将从信号处理装置发送的数字信号进行变换生成时频图，并提取特征，将特征和内置分类特征比较，识别出局部放电类型。本发明专利技术为识别局部放电类型提供了有效的工具和方法。方法。方法。

【技术实现步骤摘要】
一种局部放电类型高精度检测识别装置、方法和设备


[0001]本专利技术涉及电变量测量领域，具体而言，涉及局部放电类型高精度检测识别装置、方法和设备。

技术介绍

[0002]在电力系统中，当高压设备出现绝缘缺陷时，往往会出现局部放电现象。局部放电对绝缘介质都会有一些影响，轻微的局部放电对电力设备绝缘的影响较小，绝缘强度的下降较慢；而强烈的局部放电，则会使绝缘强度很快下降。这是使高压电力设备绝缘损坏的一个重要因素。当局部放电超过一定程度时，应将设备退出运行，进行检修或更换。局部放电主要有四种类型，电晕放电、沿面放电、气隙放电和悬浮放电，不同的电力设备，局部放电的类型有所区别，识别局部放电类型有助于对电力设备进行快速检修定位。
[0003]电力设施的异常检测、绝缘子劣化程度的监测非常重要，通过测量和监测局部放电，对进行故障预测和检修管理。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种局部放电类型高精度检测识别装置、方法和设备，采集局部放电产生的超高频电信号，利用深度学习算法智能检测识别局部放电类型。
[0005]为了实现上述目的，本申请实施例提供了如下技术方案：一方面，本申请实施例提供了一种局部放电类型高精度检测识别装置，包括信号接收装置、信号处理装置和信号识别装置，所述信号接收装置用于捕捉接收电力设备中局部放电产生的超高频电信号，并发送接收后的信号；所述电力设备包括高压配电盘、高压电缆、变压器、气体绝缘开关装置中的任意一种或多种；信号处理装置，用于将从信号接收装置的传过来的信号进行采样并转换为数字信号，然后发送转换后的数字信号；信号识别装置，用于将从信号处理装置发送的数字信号进行变换生成时频图，并提取特征，将特征和内置分类特征比较，识别出局部放电类型。
[0006]可选地，所述信号处理装置包括依次连接的采样模块和AD转换模块；所述采样模块包括依次串联的放大器、第一二极管和第一电容器，所述第一二极管正极连接放大器输出和第二二极管的负极，电阻两端分别连接第二二极管的正极和第一二极管的负极，第二电容两端分别连接第二二极管的正极和第一二极管的负极，电源连接第一二极管的负极，第二二极管的正极接地；第一电容记录的数据是局部放电信号处理后的脉冲峰值保持图，作为采样信号。
[0007]可选地，信号接收装置包括至少一个信号接收模块，所述信号接收模块是天线，安装在被测电力设备不同位置。
[0008]可选地，所述信号处理装置还包括信号处理模块，信号处理模块有时钟功能；每个信号接收模块的信号经过采样和转换成数字信号后，信号处理模块将多个信号接收模块的信号合成多个并行数字信号。
[0009]可选地，信号转换模块，将数字信号进行信号过滤并使用小波变换输出二维数据；特征提取模块，将信号转换模块输出的二位数据进行卷积神经网络提取特征，并输出特征信息；信号识别模块，将特征提取模块输出的特征信息和分类模块预先训练好的每种局部放电信号类型的分类特征进行匹配，识别出待测的局部放电类型。
[0010]第二方面，本实施例提供了一种局部放电类型高精度检测识别方法，所述方法包括：接收信号，捕捉接收电力设备中局部放电产生的超高频电信号；所述电力设备包括高压配电盘、高压电缆、变压器、气体绝缘开关装置中的任意一种或多种；处理信号，将超高频电信号进行采样和AD转换，得到数字信号；识别信号，将数字信号进行降噪，再小波变换生成二维图，随后提取特征，将该特征和内置的预先训练好每种局部放电类型的特征进行匹配，识别出局部放电类型。
[0011]可选地，所述内置的预先训练好每种局部放电类型的特征提取方法包括：模拟每种局部放电类型得到对应的模拟数据；扩充训练样本集，通过深度卷积生成对抗网络的生成器，混合模拟数据和随机生成的假数据，生成每种局部放电对应的比较数据；提取分类特征，通过深度卷积生成对抗网络的判别器对比较数据进行判断，判断的结果反馈给生成器和判别器，经过训练提取每种局部放电类型的特征。
[0012]可选地，所述降噪过程是使用Butterworth带通滤波器滤除数字信号中的高频噪声；所述小波变换过程是使用Morlet小波对过滤后的信号进行交叉小波变换形成二维数据。
[0013]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于在执行存储器上所存放的程序时，实现了上述局部放电类型高精度检测识别方法的步骤。
[0014]第四方面，本专利技术实施例提供了一种介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现了上述局部放电类型高精度检测识别方法的步骤。
[0015]本专利技术实施例提供的局部放电类型高精度检测识别装置，包括信号接收装置、信号处理装置和信号识别装置，所述信号接收装置用于捕捉接收电力设备中局部放电产生的超高频电信号，并发送接收后的信号；所述电力设备包括高压配电盘、高压电缆、变压器、气体绝缘开关装置中的任意一种或多种；信号处理装置，用于将从信号接收装置的传过来的信号进行采样并转换为数字信号，然后发送转换后的数字信号；信号识别装置，用于将从信号处理装置发送的数字信号进行变换生成时频图，并提取特征，将特征和内置分类特征比较，识别出局部放电类型。
[0016]本专利技术的有益效果为：本专利技术通过采集局部放电产生的超高频电信号，利用深度算法来识别局部放电类型，减少了人工识别的工作量和工作难度。
[0017]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0019]图1是本专利技术实施例一所述的局部放电类型高精度检测识别装置结构示意图；图2是本专利技术实施例一所述的信号处理装置结构示意图；图3是本专利技术实施例一所述的采样模块电路图；图4是本专利技术实施例一所述的信号识别装置结构示意图；图5是本专利技术实施例二所述的局部放电类型高精度检测识别方法流程示意图；图6是本专利技术实施例三所述的局部放电类型高精度检测识别设备的结构示意图。
具体实施方式
[0020]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种局部放电类型高精度检测识别装置，其特征在于，包括：信号接收装置100，用于捕捉接收电力设备中局部放电产生的超高频电信号，并发送接收后的信号；所述电力设备包括高压配电盘、高压电缆、变压器、气体绝缘开关装置中的任意一种或多种；信号处理装置200，用于将从信号接收装置100的传过来的信号进行采样并转换为数字信号，然后发送转换后的数字信号；信号识别装置300，用于将从信号处理装置200发送的数字信号进行变换生成时频图，并提取特征，将特征和内置分类特征比较，识别出局部放电类型。2.根据权利要求1所述的一种局部放电类型高精度检测识别装置，其特征在于，所述信号处理装置200包括依次连接的采样模块210和AD转换模块220；所述采样模块210包括依次串联的放大器211、第一二极管212和第一电容器213，所述第一二极管212正极连接放大器211输出和第二二极管216的负极，电阻215两端分别连接第二二极管216的正极和第一二极管的负极，第二电容214两端分别连接第二二极管216的正极和第一二极管212的负极，电源连接第一二极管212的负极,第二二极管216的正极接地；第一电容123记录的数据是局部放电信号处理后的脉冲峰值保持图，作为采样信号。3.根据权利要求1所述的一种局部放电类型高精度检测识别装置，其特征在于，信号接收装置100包括至少一个信号接收模块101，所述信号接收模块101是天线，安装在被测电力设备不同位置。4.根据权利要求3所述的一种局部放电类型高精度检测识别装置，其特征在于，所述信号处理装置200还包括信号处理模块230，信号处理模块230有时钟功能；每个信号接收模块101的信号经过采样和转换成数字信号后，信号处理模块230将多个信号接收模块101的信号合成多个并行数字信号。5.根据权利要求1至4任一所述的一种局部放电类型高精度检测识别装置，其特征在于，所述信号识别装置300包括：信号转换模块310，将数字信号进行信号过滤并使用...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓奕，刘嘉政，王磊，祝季楹，陈佳文，谢铨，朱奎虎，赵国瑾，乐展鹏，余烈，万仁卓，刘海，
申请(专利权)人：武汉纺织大学，
类型：发明
国别省市：