【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种高压电流互感器运行故障判别方法，属于电力设备监测。
技术介绍
1、电流互感器作为一次系统的测量元件，其稳定可靠运行是继电保护、测控、电能计量的重要保证。电流互感器运行过程中，受站内高温、低温、振动、电磁干扰及自身老化等因素影响，测量结果会发生偏移，性能会发生劣化甚至导致运行事故。
2、针对互感器等变电站测量设备的误差评估和检测，目前所采用的方法是标准设备比对校准的方法。因为标准设备对运行环境要求较高，与标准设备比对校准的方法需要定期在变电站停电条件下进行开展，因而无法及时检测出互感器状态，对电流互感器的误差、故障检测存在滞后性。
技术实现思路
1、为了克服上述问题，本专利技术提供一种高压电流互感器运行故障判别方法，该方法通过电流互感器的二次电流数据进行故障判别，可以实时在线检测电流互感器状态，提高了电流互感器检测的时效性，避免停机检测，降低了监测成本。
2、本专利技术的技术方案如下：
3、第一方面
4、一种高压电流互感器运行故障判别方法，包括以下步骤：
5、采集若干测量点全部电流互感器的故障类型和二次电流数据；
6、通过主成分分析法对所述二次电流数据进行分解，得到第一残差量；
7、根据所述二次电流数据计算得到第二残差量；
8、对所述第一残差量和所述第二残差量均进行残差分解、相关性分析和聚类分析，得到各故障类型对应的第一故障分量和第二故障分量；
9、对所述第一
10、通过所述二次电流数据a和各故障类型对应的特征得到电流互感器的特征向量；
11、通过图卷积神经网络构建电流互感器故障分类模型；
12、通过所述电流互感器故障分类模型对待评估互感器进行故障判断。
13、进一步的，采集若干测量点全部电流互感器的故障类型和二次电流数据具体为：
14、s1、获取测量点上所有电流互感器的状态类型；
15、s2、采集同一时刻该测量点上所有电流互感器的二次电流数据；
16、s3、重复步骤s2 n次。
17、进一步的，通过主成分分析法对所述二次电流数据进行分解，得到第一残差量，第一残差量为：
18、；
19、其中，为第 o台电流互感器第 n次采样时的二次电流数据。
20、进一步的，根据所述二次电流数据计算得到第二残差量，包括：
21、获取第 o台电流互感器的第二残差量：
22、；
23、其中，为第 o台电流互感器第 n次采样时的二次电流数据，为同测量点其余电流互感器的二次电流数据均值，计算如下：
24、；
25、其中， tb为同测量点电流互感器数量，为同测量点其余电流互感器中第 i个电流互感器的二次电流数据。
26、进一步的，对所述第一残差量和所述第二残差量均进行残差分解、相关性分析和聚类分析，得到各故障类型对应的第一故障分量和第二故障分量，包括：
27、对所述第一残差量和所述第二残差量分别进行memd分解：
28、；
29、；
30、其中，、分别为所述第一残量、所述第二残差量分解得到的第 l个第一残差分量和第二残差分量，、分别为所述第一残差量、所述第二残差量分解的剩余残量， l为残差分量的数量；
31、将所述电流互感器的二次电流数据与所述第一残差分量、所述第二残差分量进行相关性分析，得到相关性指标：
32、；
33、其中，为对第 o台电流互感器的二次电流数据与第 l个残差分量进行相关性分析，第 l个残差分量；
34、根据所述相关性指标构建特征向量：
35、；
36、通过聚类分析，得到所述第一残差分量与各故障类型相关的残差分量，并拼接，得到所述第一残差量与各类故障相关的第一故障分量：
37、；
38、其中，为拼接操作，为与该故障类型相关的第 l个第一残差分量， m为与该故障类型相关的第一残差分量数量；
39、通过聚类分析，得到所述第二残差分量与各故障类型相关的残差分量，并拼接，得到所述第二残差量与各类故障相关的第二故障分量。
40、进一步的，对所述第一故障分量和所述第二故障分量进行拼接，并通过cnn-lstm模型提取特征，得到各故障类型对应的特征，具体为：
41、对所述第一故障分量和所述第二故障分量进行拼接，得到融合分量 ft：
42、；
43、通过cnn-lstm对所述融合分量 ft进行特征提取，得到各故障类型的特征，分别为第 o个电流互感器的固定偏差故障特征、变比偏差故障特征、完全失效故障特征、漂移偏差故障特征、精度失真故障特征。
44、进一步的，通过所述二次电流数据a和各故障类型对应的特征得到电流互感器的特征向量，具体为：
45、通过所述二次电流数据a得到所述电流互感器的零序不平衡度和负序不平衡度：
46、；
47、其中，运算子，运算子，，，为三相电流，、、为对应的a相零序分量；
48、计算得到零序不平衡度 m1：
49、；
50、计算得到负序不平衡度 m2：
51、；
52、对所述零序不平衡度进行方差、均值、波形因子和排列熵的计算，得到零序不平衡特征：
53、方差：
54、；
55、其中，为所述电流互感器第 n次采集的二次电流数据计算得到的零序不平衡度；
56、均值：
57、；
58、波形因子：
59、；
60、排列熵：
61、；
62本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，采集若干测量点全部电流互感器的故障类型和二次电流数据具体为：
3.根据权利要求2所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，通过主成分分析法对所述二次电流数据进行分解，得到第一残差量，第一残差量为：
4.根据权利要求3所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，根据所述二次电流数据计算得到第二残差量，包括：
5.根据权利要求4所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，对所述第一残差量和所述第二残差量均进行残差分解、相关性分析和聚类分析，得到各故障类型对应的第一故障分量和第二故障分量，包括：
6.根据权利要求5所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，对所述第一故障分量和所述第二故障分量进行拼接，并通过CNN-LSTM模型提取特征，得到各故障类型对应的特征，具体为：
7.根据权利要求6所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，通过所述二次电流数据A和各故
8.根据权利要求7所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，通过图卷积神经网络构建电流互感器故障分类模型，包括：
9.根据权利要求8所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，根据特征向量构建图结构数据G=(V，E)，其中，V为节点集合，；为相邻节点相连的边集合；
10.一种存储介质，其特征在于，其中存储的计算机程序在被运行时，实现如权利要求1-9任一所述的高压电流互感器运行故障判别方法，对输入的数据源进行处理，实现对电流互感器故障类型的判断。
...【技术特征摘要】
1.一种高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，采集若干测量点全部电流互感器的故障类型和二次电流数据具体为：
3.根据权利要求2所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，通过主成分分析法对所述二次电流数据进行分解，得到第一残差量，第一残差量为：
4.根据权利要求3所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，根据所述二次电流数据计算得到第二残差量，包括：
5.根据权利要求4所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，对所述第一残差量和所述第二残差量均进行残差分解、相关性分析和聚类分析，得到各故障类型对应的第一故障分量和第二故障分量，包括：
6.根据权利要求5所述高压电流互感器运行故障判别方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：赖国书，黄春竹，黄天富，吴志武，张颖，王春光，黄汉斌，林彤尧，涂彦昭，伍翔，曹舒，陈适，郭银婷，王文静，陈子琳，童承鑫，林雨欣，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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