【技术实现步骤摘要】
断路器故障诊断方法、装置、设备以及存储介质
[0001]本公开涉及电力系统
,尤其涉及一种断路器故障诊断方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]断路器作为电力系统中的重要设备,其可靠性影响着电力系统的稳定性。断路器机构故障是断路器的主要故障类型,在断路器使用过程中对断路器的机构状态进行检测可随时了解断路器机构当前的运行情况,为断路器机构故障的诊断提供依据。对断路器机构进行状态检测以及故障诊断需要采集断路器的不同信号,并通过不同的故障识别方法对断路器状态进行评估。目前,通常采用断路器分合闸线圈电信号进行故障诊断,分合闸线圈电信号包括线圈电流电压信号,可以反映断路器分合闸电磁铁的工作状态,确定断路器是否有效分闸或合闸,但无法反映机构本体的运动情况,无法对断路器的运行状态、故障类型进行具体分析,可能会使得断路器长期在故障状况下工作,进而影响断路器的设备寿命和正常工作。
[0003]针对当前断路器故障的诊断方式无法反映机构本体的运动情况,难以对断路器的运行状态进行具体分析的技术问题,目前尚未提出有效的解决 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种断路器故障诊断方法,包括:获取待诊断断路器的行程曲线,其中,所述行程曲线为断路器触头的行程随时间变化的关系曲线;提取所述行程曲线的特征参数,作为目标特征参数;将所述目标特征参数输入预先训练得到的故障诊断模型,得到所述待诊断断路器对应的运行状态,其中,所述运行状态的种类包括正常状态和至少一种类型的故障状态。2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述故障诊断模型是通过以下步骤训练得到的:获取断路器在多种运行状态下的行程曲线作为样本行程曲线;提取所述样本行程曲线的特征参数,作为样本;将所述样本行程曲线对应的运行状态作为样本的标注,构建样本集;利用所述样本集,训练所述故障诊断模型。3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述故障诊断模型为包括输入层、模式层、求和层以及输出层的概率神经网络模型,所述输入层的输入神经元个数为所述特征参数中的特征数量,所述模式层的每个模式神经元对应一个样本,所述求和层的每个求和神经元对应一种运行状态,所述输出层的输出神经元与所述求和层的求和神经元一一对应,所述模式神经元与所述求和神经元之间的联系是按照所述模式神经元对应样本的标注、所述求和神经元对应的运行状态建立的。4.根据权利要求2所述的方法,其中,所述样本集包括训练集、测试集和验证集。5.根据权利要求3所述的方法,其中,所述将所述目标特征参数输入预先训练得到的故障诊断模型,得到所述待诊断断路器对应的运行状态,包括:将所述目标特征参数输入所述故障诊断模型的输入层;按照以下公式计算模式神经元的输出值:其中,X为所述目标特征参数对应的输入向量,所述输入向量中的每个向量分量对应所述目标特征参数中的一个特征值,X
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为所述模式神经元对应的样本中的特征值,d为所述特征参数中的特征数量,δ为平滑因子;按照以下公式计算所述求和神经元的输...
【专利技术属性】
技术研发人员:张拓,马天祥,赵明伟,段昕,李丹,张姿姿,李小玉,姜义虎,
申请(专利权)人:国家电网有限公司国网河北能源技术服务有限公司,
类型:发明
国别省市:
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