【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种配电站房局部放电缺陷检测方法，尤其是涉及一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法。
技术介绍
1、配电站房在城市配网中扮演着至关重要的角色，作为电力供应的关键节点，其稳定运行直接影响着城市的电力供应质量和可靠性。然而，尽管在设计和运维过程中采取了多重安全措施，但配电站房局部放电缺陷时有发生。局部放电缺陷可能源于设备的材料破损、污秽、电气绝缘劣化等原因，给电力系统带来了潜在的安全隐患。
2、局部放电缺陷的危害不容小觑，它可能导致设备的温升增加、绝缘性能下降，甚至引发设备的短路、爆炸等严重故障，对供电可靠性和设备寿命造成威胁。为确保配电站房的安全运行，局部放电缺陷的及早发现和预防显得尤为重要。超声检测作为一种无损检测技术，在一定程度上能够精准地探测设备内部微小的放电缺陷，有助于及早发现潜在问题。然而，超声检测在应用过程中也存在一些不足之处。首先，超声波的传播受到设备材料的影响，对于某些材料和结构，超声波的传播路径可能会受到阻碍，导致部分缺陷难以探测。
3、因此，基于智能数据处理手段，增强声信号中蕴含的局部放电信号，实现配电站房局部放电的高精度识别很重要。
技术实现思路
1、本专利技术主要解决现有配电站房局部放电检测精度不高的问题，提供了基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，实现配电站房局部放电的高准确度检测。
2、本专利技术的技术解决方案如下：
3、一种基于transformer的
4、步骤1，构造一种置信区间理论的局部放电信号增强方法；
5、步骤2，构造局部放电特征图；
6、步骤3，采用梅尔倒谱系数提取配电站房声信号的频域特征方法；
7、步骤4，构造基于transformer的放电时序信息特征提取模型；
8、步骤5，融合步骤2构造的局部放电特征图以及步骤4提取的时序特征，联合分析配电站房局部放电类型。
9、所述步骤1中，具体构造一种置信区间理论的局部放电信号增强方法是：
10、获取配电站房声信号的峰值，计算相邻两个脉冲之间的时间间隔δt，该时间间隔定义为两个峰之间的距离；考虑到局部放电随机性强，可能出现一些虚假的局部放电峰值，这一因素可能产生了异常的时间间隔δt。这些偶然数据可能造成严重的数据偏差，因此采用置信区间理论进行去噪处理，见式(1)
11、δti-average(δt)＞4st(δt) (1)
12、δti为第i次实测值；average(δt)为测量序列的平均值；st(δt)为标准差。如果两个局部放电峰值之间满足此关系，则认为是真正发生的局部放电，数据进行保留。
13、所述步骤2中，构造局部放电特征图的方法是，以放电量q的放电次数、脉冲时间间隔δt的放电次数为x，y轴，放电密度为z轴，构造局部放电特征图。
14、所述步骤3中，采用梅尔倒谱系数提取配电站房声信号的频域特征方法是：
15、步骤3.1，将音频信号切分成多段固定时间的帧，通常每帧持续时间为20-40毫秒，接着对原始信号切分出的固定时间帧进行加窗操作，以减少频谱泄露，见式(2)
16、
17、其中，w(n)是汉明窗在离散时间点n处的值，n是窗口长度。
18、步骤3.2，对对每帧处理后的时域信号进行fft变换，得到原始信号的频域。
19、步骤3.3，将频域信号通过一组梅尔滤波器，滤波器的中心频率按梅尔刻度分布，见式(3)，接着对每个梅尔滤波器输出取对数，以增强低频部分的信息，
20、
21、m(f)表示频率f对应的梅尔刻度值。
22、步骤3.4，对取对数后的信号进行离散余弦变换(discrete cosine transform，dct)，提取其频域的主要特征，然后取前10个dct系数作为mfcc特征。
23、所述步骤4中构造基于transformer的放电时序信息特征提取模型具体方法是：
24、首先将步骤3提取到的不同时间帧的特征拼成一个t×m维的矩阵，其中t代表抽取的帧数数目，m等于步骤3获取的特征数目，输入到编码-解码结构的transformer模型中。
25、所述步骤5中融合步骤2构造的局部放电特征图以及步骤4提取的时序特征，联合分析配电站房局部放电类型，具体方法是：
26、步骤5.1，将步骤4中transformer模型的输出与步骤2构造局部放电特征图进行拼接，其中在拼接前需要将步骤4中transformer模型的输出t×m维矩阵维数进行调整，使其和步骤2局部放电特征图具有相同的维度。
27、步骤5.2，将拼接后的矩阵作为卷积网络的输入，局部放电类型为输出，训练卷积网络，直到收敛。
28、本专利技术采用上述技术解决方案所能达到的有益效果是：实现配电站房局部放电的高准确度检测。
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1.一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤1的构造一种置信区间理论的局部放电信号增强方法中，采用置信区间理论进行去噪处理，见式(1)
3.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2的构造局部放电特征图中，以放电量q的放电次数、脉冲时间间隔Δt的放电次数为x，y轴，放电密度为z轴，构造局部放电特征图。
4.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3中的采用梅尔倒谱系数提取配电站房声信号的频域特征方法，取对数后的信号进行离散余弦变换DCT，提取其频域的主要特征，然后取前10个DCT系数作为MFCC特征。
5.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤4中构造基于transformer的放电时序信息特征提取模型
6.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤5中融合步骤2构造的局部放电特征图以及步骤4提取的时序特征，联合分析配电站房局部放电类型，具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤1的构造一种置信区间理论的局部放电信号增强方法中，采用置信区间理论进行去噪处理，见式(1)
3.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2的构造局部放电特征图中，以放电量q的放电次数、脉冲时间间隔δt的放电次数为x，y轴，放电密度为z轴，构造局部放电特征图。
4.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3中的采用梅尔倒谱系数提取配电站房...
【专利技术属性】
技术研发人员：张迎晨，王波，马恒瑞，马富齐，王雷雄，罗鹏，王红霞，朱胜龙，娄伟，胡若男，尚宇炜，周莉梅，杨冬冬，王伟，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：
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