【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及放电信号处理领域，特别是涉及一种基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法及系统。
技术介绍
1、局部放电(partial discharge，简称pd)是指在绝缘系统中出现的局部放电现象，通常由于绝缘材料的缺陷或损伤引起。局部放电信号的特征提取是电力设备状态监测和故障诊断的重要任务之一，通过对局部放电信号进行分析和特征提取，可以判断绝缘系统的健康状况，预测潜在故障，并采取相应的维护措施。
2、架空电缆因其稳定性高的优势，将电从一个地区传输到另一个地区，为生产、生活提供有必要的保障。而实际运行时，当被树枝击中或者暴露在复杂的环境过久后，电缆的绝缘层可能产生不确定的缺陷。这些缺陷，如果不及时发现并维护，久而久之，最终会导致停电或引发火灾，造成不良社会影响。由于电缆的传输距离过于远，使得手工检查电力线是否存在损坏变得困难和昂贵，手工检查是不现实的。当电缆的绝缘子损坏时，会产生局部放电现象，伴随绝缘材料微观缺陷产生，绝缘体局部区域的电场强度达到击穿场强时，该区域就发生放电，这也是判断是否发生故障的重要指标。局部放电一般不会引起绝缘的穿透性击穿，但是可以导致有机电介质的局部损坏。若局部放电长期存在，则在一定条件下造成绝缘装置的破坏。其中局部放电信号相关特征的有效提取，是判断信号是否发生局部放电，电缆是否需要后期维修的关键。
3、研究局部放电的方法主要包括脉冲电流法、气相色谱法、超声波检测法和特高频检测法。局部放电发生时会造成电荷的移动，移动电荷可在外围回路产生脉冲电流，通过检测该脉冲电流可以实现局部放
4、然而，由于局部放电信号的采样频率高，单位时间内采集到的数据点数量多，如果采样率为1mhz，那么每秒钟就会采集到1百万个数据点。如果信号的时间长度很长，比如几秒钟或几分钟，那么会产生非常大的数据文件，存储和处理这些数据将非常耗时和耗资源。在深度挖掘过程中，需要将数据加载到内存中进行计算和分析，如果数据量过大，超出了计算机的内存容量，就无法进行快速和高效的数据挖掘。
5、高采样率的局部放电信号因为数据量大、内存需求高、计算复杂度高等原因，使用原始数据进行深度挖掘会面临计算量过大和实现困难的问题。因此，需要采取适当的数据处理和算法优化方法，以降低计算量、提高效率，并从时序信号中提取出最重要和最相关的信号特征。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法及系统，可对局部放电信号进行特征提取，降低计算量、提高效率。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，所述基于多尺度分析的局部放电信号处理方法包括：
4、获取局部放电信号；
5、将局部放电信号按照窗口进行划分，得到每个窗口的信号；
6、提取每个窗口的信号的统计特征数据；
7、将所有窗口的信号的统计特征数据进行组合，得到局部放电信号的时序特征；
8、利用二阶段有效峰值点定位法对局部放电信号的时序特征进行提取，得到多个局部放电信号的有效峰值；
9、利用改进的kl-means算法对每个局部放电信号的有效峰值进行聚类分析，得到表征局部放电信号的空间特征。
10、一种基于多尺度分析的局部放电信号特征提取系统，所述基于多尺度分析的局部放电信号特征提取系统应用于上述所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，所述基于多尺度分析的局部放电信号特征提取系统包括：
11、获取模块，用于获取局部放电信号；
12、划分模块，用于将局部放电信号按照窗口进行划分，得到每个窗口的信号；
13、特征提取模块，用于提取每个窗口的信号的统计特征数据；
14、局部放电信号的时序特征确定模块，用于将所有窗口的信号的统计特征数据进行组合，得到局部放电信号的时序特征；
15、有效峰值提取模块，用于利用二阶段有效峰值点定位法对局部放电信号的时序特征进行提取，得到多个局部放电信号的有效峰值；
16、局部放电信号的空间特征确定模块，用于利用改进的kl-means算法对每个局部放电信号的有效峰值进行聚类分析，得到表征局部放电信号的空间特征。
17、一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法。
18、一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如上述所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法。
19、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
20、本专利技术公开一种基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法及系统，该方法包括：获取局部放电信号；将局部放电信号按照窗口进行划分，得到每个窗口的信号；提取每个窗口的信号的统计特征数据；将所有窗口的信号的统计特征数据进行组合，得到局部放电信号的时序特征；利用二阶段有效峰值点定位法对局部放电信号的时序特征进行提取，得到多个局部放电信号的有效峰值；利用改进的kl-means算法对每个局部放电信号的有效峰值进行聚类分析，得到表征局部放电信号的空间特征。本专利技术对局部放电信号进行特征提取，降低计算量、提高效率。
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1.一种基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，其特征在于，所述基于多尺度分析的局部放电信号处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，其特征在于，将局部放电信号按照窗口进行划分，得到每个窗口的信号之前还包括：
3.根据权利要求1所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，其特征在于，利用二阶段有效峰值点定位法对局部放电信号的时序特征进行提取，得到多个局部放电信号的有效峰值，之前还包括：
4.根据权利要求1所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，其特征在于，利用二阶段有效峰值点定位法对局部放电信号的时序特征进行提取，得到多个局部放电信号的有效峰值，之后还包括：
5.根据权利要求3所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，其特征在于，扁平化的公式为：
6.根据权利要求1所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，其特征在于，利用改进的KL-means算法对每个局部放电信号的有效峰值进行聚类分析，得到表征局部放电信号的空间特征，具体包括：
7.根据权利
8.一种基于多尺度分析的局部放电信号特征提取系统，其特征在于，所述基于多尺度分析的局部放电信号特征提取系统应用于所述权利要求1-7中任意一项所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，所述基于多尺度分析的局部放电信号特征提取系统包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，其特征在于，所述基于多尺度分析的局部放电信号处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，其特征在于，将局部放电信号按照窗口进行划分，得到每个窗口的信号之前还包括：
3.根据权利要求1所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，其特征在于，利用二阶段有效峰值点定位法对局部放电信号的时序特征进行提取，得到多个局部放电信号的有效峰值，之前还包括：
4.根据权利要求1所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，其特征在于，利用二阶段有效峰值点定位法对局部放电信号的时序特征进行提取，得到多个局部放电信号的有效峰值，之后还包括：
5.根据权利要求3所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，其特征在于，扁平化的公式为：
6.根据权利要求1所述的基于多尺度分析的局部放电信号特征提取方法，其特征在于，利用改进的kl-means算法对每个局部放电信号的有效峰值进行聚类分析，得到表征局部放电...
【专利技术属性】
技术研发人员：张建磊，张春燕，李昂，
申请(专利权)人：爱科特科技海南有限公司，
类型：发明
国别省市：
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