一种配网避雷器状态监测方法技术

本发明专利技术公开了一种配网避雷器状态监测方法

【技术实现步骤摘要】
一种配网避雷器状态监测方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及避雷器检测
，更具体的说是涉及一种配网避雷器状态监测方法
、
系统及存储介质
。

技术介绍

[0002]避雷器是用于保护配网系统中线路及电气设备免受雷击时高瞬态过电压
、
操作过电压
、
工频暂态过电压的危害，并限制续流时间，也常限制续流赋值的一种电器，避雷器有时也称为过电压保护器或过电压限制器
。
避雷器连接在线缆和大地之间，通常与被保护设备并联，可以有效地保护电气设备
。
当电气设备在正常工作电压下运行时，避雷器不会产生作用，对地面来说视为断路；当出现高电压且危及被保护设备绝缘时，避雷器立即动作，将高电压冲击电流导向大地，从而限制电压幅值，保护电力线路和设备；当过电压消失后，避雷器迅速恢复原状，使电气设备正常工作
。
[0003]避雷器作为配网系统重要的过电压保护设备，其本身运行状况的优劣将直接影响到配网系统的安全
。
由于长期在高电压等级以及户外的环境下运行，避雷器的工作性能会出现变化，并且易发生损坏，而避雷器发生故障的后果很严重，不仅会丧失保护设备及线路的基本功能，甚至还会造成配网系统过电压事故
。
因此，对配网系统中避雷器进行带电检测显得尤为重要
。
[0004]而传统的对避雷器状态监测技术中仅通过阻性电流这一因素进行绝缘性的判断，具有判断结果不准确，不全面的缺陷
。
>如专利号
CN114660387A
，公开了一种基于泄漏电流传感器和
BP
神经网络算法的避雷器监控方法，但是该方法是通过分析得到单独由避雷器引起的三次谐波电流分量，并建立阻性电流三次谐波与总的阻性电流之间的关系，未涉及到环境温度以及待测避雷器表面测量温度之间的关系，也没有涉及到测避雷器表面测量温度与泄漏电流之间的关系，无法全面反映配网避雷器的状态，最终得到状态结果也就无法在配网系统运行时，给予准确的数据支持
。
[0005]因此，如何提供一种配网避雷器状态监测方法
、
系统及存储介质是本领域技术人员亟需解决的问题
。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术提供了一种配网避雷器状态监测方法
、
系统及存储介质，用以解决上述现有技术中存在的技术问题
。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]一方面，本专利技术提供了一种配网避雷器状态监测方法，包括以下步骤：
[0009]采集待测避雷器的表面测量温度以及对应的泄漏电流；
[0010]建立初始深度置信网络模型，并对所述初始深度置信网络模型训练及优化，得到最终的深度置信网络模型；
[0011]将避雷器表面目标温度以及对应的泄漏电流作为输入量输入至所述深度置信网
络模型，输出故障状态；
[0012]整合配电网中所有避雷器的故障状态，得到配网避雷器状态评估结果，对配网避雷器进行在线监测
。
[0013]可选的，所述采集待测避雷器的表面测量温度以及对应的泄漏电流，包括：
[0014]采集当前环境温度以及待测避雷器当前表面测量温度，计算当前环境温度以及待测避雷器当前表面测量温度之间的关系系数；
[0015]基于关系系数，采用补偿法得到待测避雷器表面测量温度下对应的泄漏电流
。
[0016]可选的，所述采集当前环境温度以及待测避雷器当前表面测量温度，计算当前环境温度以及待测避雷器当前表面测量温度之间的关系系数，包括：
[0017][0018]式中，
δ
p
为关系系数，
T
ε
为当前环境温度，
T
moa
待测避雷器当前表面测量温度，
t
为变化时间，
P
为温度调节输出功率
。
[0019]可选的，基于关系系数，采用补偿法得到待测避雷器表面测量温度下对应的泄漏电流，包括：
[0020]T
C
＝
I+
δ
p
(T0+T
b
)
；
[0021]式中，
T
C
为温度补偿后的待测避雷器表面测量温度下对应的泄漏电流，
I
为在当前环境温度下实际测量得到的泄漏电流，
δ
p
为关系系数，
T0为归算温度，
T
b
为实际测量的当前环境温度
。
[0022]可选的，所述建立初始深度置信网络模型，并对所述初始深度置信网络模型训练及优化，得到最终的深度置信网络模型，包括：
[0023]设置所述初始深度置信网络模型的输入层
、
可视层
、
隐含层
、
多层前馈神经网络层以及输出层；
[0024]采用逐层地无监督贪婪学习来训练初始深度置信网络模型中的可视层及隐含层；
[0025]采用监督学习对最后一层的多层前馈神经网络进行训练，得到最终的深度置信网络模型
。
[0026]可选的，设置所述初始深度置信网络模型的输入层
、
可视层
、
隐含层
、
多层前馈神经网络层以及输出层，其中，依据调整后的待测避雷器表面测量温度以及对应的泄漏电流，列出避雷器运行状态类型；
[0027]根据输出状态类型确定输入层节点个数，并设置输出层节点数唯一，表示故障状态，其中，0表示正常，1表示故障
。
[0028]可选的，采用逐层地无监督贪婪学习来训练初始深度置信网络模型中的可视层及隐含层，包括：
[0029]计算可视层
h
j
及隐含层
v
i
单元的状态：
[0030][0031][0032]式中，
b
j
表示可视层偏置量
、c
i
表示隐含层偏置量，
(w
，
b
，
c)
为参数空间，通过
CD
算法进行更新
。
[0033]可选的，采用监督学习对最后一层的多层前馈神经网络进行训练，得到最终的深度置信网络模型，包括：将最后一层
RBM
的输出由
BP
输入端传到输出端，然后根据前向传播的输出结果与预期值的误差从输出端到输入端进行反向传播，对整个深度置信网络模型的参数进行微调，直到迭代次数达到设定值为止，结束训练，得到最终的深度置信网络模型
。
[0034]另一方面，本专利技术提供了一种配网避雷器状态监测系统，包括：
[0035]采集模块，用于采集避雷器的表面测量温度以及对应的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种配网避雷器状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集待测避雷器的表面测量温度以及对应的泄漏电流；建立初始深度置信网络模型，并对所述初始深度置信网络模型训练及优化，得到最终的深度置信网络模型；将避雷器表面目标温度以及对应的泄漏电流作为输入量输入至所述深度置信网络模型，输出故障状态；整合配电网中所有避雷器的故障状态，得到配网避雷器状态评估结果，对配网避雷器进行在线监测
。2.
根据权利要求1所述的一种配网避雷器状态监测方法，其特征在于，所述采集待测避雷器的表面测量温度以及对应的泄漏电流，包括：采集当前环境温度以及待测避雷器当前表面测量温度，计算当前环境温度以及待测避雷器当前表面测量温度之间的关系系数；基于关系系数，采用补偿法得到待测避雷器表面测量温度下对应的泄漏电流
。3.
根据权利要求2所述的一种配网避雷器状态监测方法，其特征在于，所述采集当前环境温度以及待测避雷器当前表面测量温度，计算当前环境温度以及待测避雷器当前表面测量温度之间的关系系数，包括：式中，
δ
p
为关系系数，
T
ε
为当前环境温度，
T
moa
为待测避雷器当前表面测量温度，
t
为变化时间，
P
为温度调节输出功率
。4.
根据权利要求3所述的一种配网避雷器状态监测方法，其特征在于，基于关系系数，采用补偿法得到待测避雷器表面测量温度下对应的泄漏电流，包括：
T
C
＝
I+
δ
p
(T0+T
b
)
；式中，
T
C
为温度补偿后的待测避雷器表面测量温度下对应的泄漏电流，
I
为在当前环境温度下实际测量得到的泄漏电流，
δ
p
为关系系数，
T0为归算温度，
T
b
为实际测量的当前环境温度
。5.
根据权利要求1所述的一种配网避雷器状态监测方法，其特征在于，所述建立初始深度置信网络模型，并对所述初始深度置信网络模型训练及优化，得到最终的深度置信网络模型，包括：设置所述初始深度置信网络模型的输入层
、
可视层
、
隐含层
、
多层前馈神经网络层以及输出层；采用逐层地无监督贪婪学习来训练初始深度置信网络模型中的可视层及...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗毅，李东生，丁海波，马益鑫，曾博，李刚，朱朝平，常宽，张元月，庞伟生，杨振宇，魏中，李亮，陈凯，陈苹苹，庞磊，曹有锦，代珍山，郑高洁，许宝宏，柳强明，马明忠，刘一帆，朱锦伟，黄腾，李振兴，孙永柯，张雁君，
申请(专利权)人：国网青海省电力公司，
类型：发明
国别省市：