本发明专利技术公开了一种断路器故障特征信息提取方法及系统，涉及断路器故障处理技术领域。该断路器故障特征信息提取方法，将获取得到的断路器的电压信号转换为待确定频谱图；基于训练好的频谱识别模型对待确定频谱图进行识别，获取待确定频谱图与分类频谱图的相似程度，所述分类频谱图包括正常断路器的电压信号对应的正常频谱图和故障断路器的电压信号对应的故障频谱图；基于待确定频谱图与分类频谱图的相似程度确定断路器的故障类型，并获取待确定频谱图对应的故障特征信息，通过分析电压信号的频谱图，并利用训练好的模型，可以在发生故障时及时发现问题，并提供有关故障类型的详细信息，如峰值、能量分布和持续时间。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及断路器故障处理，具体为一种断路器故障特征信息提取方法及系统。
技术介绍
1、断路器是指能够关合、承载和开断正常回路条件下的电流并能关合、在规定的时间内承载和开断异常回路条件下的电流的开关位置，在电力输送的过程中，起到重要作用。如此，在我国大型电网企业管理信息系统中，由各变电站节点输入的有关断路器故障描述文本形成了规模庞大的资料库。作为电力系统中最重要的开关设备之一，断路器由多个子部件组成，结构复杂，了解和掌握其常见的故障类型和表征信息，及其与部件之间的关联关系，可以帮助实现对断路器健康状态的实时监测，保证电力系统的安全与稳定运行，具有重要的经济和实际意义。
2、授权公告号为cn105677833b的中国专利技术专利公开了一种基于文本挖掘技术提取断路器故障特征信息的方法，利用文本挖掘技术从这些断路器故障半结构化文本资料中提取特征信息，准确建立故障类型和各部件之间的关联关系，实现断路器故障智能化分析成为供电企业信息系统需要解决的现实技术问题。基于相似度的计算和比较，对断路器的故障类型进行聚类和标准化，并以此为依据对文本进行分组处理；设计正向最大匹配分词算法对分组后的文本进行分词，基于词典匹配方法标注词性，结合排除法，识别和提取各类型故障的常见表征信息；基于共现准则和统计方法，分别建立各故障表征与断路器部件之间、以及部件与部件之间的关联关系，有利于发现和提取导致故障发生的深层原因，为预防断路器故障提供依据。
3、但是现有技术不便在发生故障时及时发现问题，并提供有关故障类型的详细信息的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种断路器故障特征信息提取方法及系统，解决了现有技术不便在发生故障时及时发现问题，并提供有关故障类型的详细信息的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种断路器故障特征信息提取方法，包括以下步骤：将获取得到的断路器的电压信号转换为待确定频谱图；基于训练好的频谱识别模型对待确定频谱图进行识别，获取待确定频谱图与分类频谱图的相似程度，所述分类频谱图包括正常断路器的电压信号对应的正常频谱图和故障断路器的电压信号对应的故障频谱图；基于待确定频谱图与分类频谱图的相似程度确定断路器的故障类型，并获取待确定频谱图对应的故障特征信息，所述故障特征信息包括峰值、能量分布和故障持续时间。
3、进一步地，将获取得到的断路器的电压信号转换为待确定频谱图的过程如下：将采集得到的电压信号的离散数据进行预处理；对预处理后的离散数据应用窗函数，减少电压信号在窗口边缘处的不连续性；对经过窗函数处理后的离散数据进行快速傅里叶变换，将电压信号从时域转换到频域，得到电压信号在频域中的频率信息；将频域信息可视化为频谱图。
4、进一步地，基于训练好的频谱识别模型对待确定频谱图进行识别，获取待确定频谱图与分类频谱图的相似程度的过程如下：将待确定频谱图与正常频谱图进行比对，获取待确定频谱图与正常频谱图的相关系数，所述相关系数用于表示待确定频谱图与正常频谱图的相似程度；相关系数的计算公式为：
5、，
6、式中，为相关系数，为待确定频谱图中随机采样点的编号，，为待确定频谱图中随机采样点的总次数，为待确定频谱图中第个随机采样点的待确定频率，为待确定频谱图中个随机采样点的待确定频率均值，为正常频谱图中与待确定频谱图中第个随机采样点的对应的正常频率，为正常频谱图中与待确定频谱图中个随机采样点的对应的正常频率均值；将待确定频谱图分别与各个故障频谱图进行比对，获取待确定频谱图分别与各个故障频谱图的互信息，所述互信息用于表示待确定频谱图分别与各个故障频谱图的相似程度。
7、进一步地，基于待确定频谱图与分类频谱图的相似程度确定断路器的故障类型的过程如下：判断相关系数是否大于设定的断路器正常判断阈值，若是则断路器无故障；获取各类型故障对应的断路器故障判断阈值，将待确定频谱图分别与各个故障频谱图的互信息分别与对应的断路器故障判断阈值进行对比；若待确定频谱图与故障频谱图的互信息大于对应的断路器故障判断阈值，则确定断路器故障类型为断路器故障判断阈值对应的故障类型。
8、进一步地，频谱识别模型的训练过程如下：将准备好的训练频谱图集输入至频谱识别模型，获取频谱识别模型每次在训练频谱图集上的训练数据；基于每次的训练数据，并结合每次的训练数据对应的比对数据评估频谱识别模型每次训练的熟练指数，所述熟练指数用于表示频谱识别模型训练后对训练频谱图集的识别能力；熟练指数的计算公式为：
9、 ，
10、式中，为训练次数的编号，为第次训练的熟练指数，为第次训练的准确性系数，为第次训练的及时性系数，为准确性系数的权重因子，为及时性系数的权重因子；判断熟练指数是否大于设定的熟练阈值，若是则将准备好的验证频谱图集输入至频谱识别模型，对频谱识别模型进行验证，若验证成功，则训练结束，若否则对频谱识别模型进行调整。
11、进一步地，基于每次的训练数据，并结合每次的训练数据对应的比对数据评估频谱识别模型每次训练的熟练指数的过程如下：获取每次训练的训练数据，所述每次训练的训练数据包括每次的训练准确率和每次的故障识别成功时间；获取每次训练的训练数据对应的比对数据，所述比对数据包括训练比对准确率和识别成功比对时间；基于每次的训练准确率和每次的训练准确率对应的训练比对准确率计算每次训练对应的准确性系数，基于每次的故障识别成功时间和每次的故障识别成功时间对应的识别成功比对时间计算每次训练对应的及时性系数；准确性系数的计算公式为：
12、；
13、式中，为故障类型的编号，，为故障类型的总个数，为第次训练的第个故障类型的识别成功的训练准确率，为与对应的训练比对准确率；及时性系数的计算公式为：
14、，
15、式中，为第个故障类型的样本中故障识别成功个数的编号，，为故障识别成功的总个数，为第次训练的第个故障类型的第个成功识别的样本的故障识别成功时间，为与对应的识别成功比对时间，为第次训练的第个故障类型的识别成功时间的权重因子；基于每次训练对应的准确性系数和及时性系数计算得到每次训练的熟练指数。
16、进一步地，每次训练的训练数据对应的比对数据中的首次训练的训练数据对应的比对数据为预先设定的，非首次训练的训练数据对应的比对数据基于上一次训练的准确性系数和及时性系数获取，获取过程如下：将每次训练的准确性系数和及时性系数与比对数据库中存储的每个比对区间对应的准确性比对系数和及时性比对系数进行一一比对，获取比对参数，所述比对参数用于表示每次训练的准确性系数和及时性系数与比对数据库中存储的每个比对区间的对应程度；将比对参数与设定的比对阈值对比，若比对参数小于比对阈值，则获取该比对参数对应的比对区间对应的训练比对准确率和识别成功比对时间作为下一次训练的训练数据对应的比对数据。
17、进一步地，所述比对参数的计算公式如下：
18、；式中，为训练次数的编号，，为训练本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，将获取得到的断路器的电压信号转换为待确定频谱图的过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，基于训练好的频谱识别模型对待确定频谱图进行识别，获取待确定频谱图与分类频谱图的相似程度的过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，基于待确定频谱图与分类频谱图的相似程度确定断路器的故障类型的过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，频谱识别模型的训练过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，基于每次的训练数据，并结合每次的训练数据对应的比对数据评估频谱识别模型每次训练的熟练指数的过程如下：
7.根据权利要求6所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，每次训练的训练数据对应的比对数据中的首次训练的训练数据对应的比对数据为预先设定的，非首次训练的训练数据对应的比对数据基于上一次训练的准确性系数和及时性系数获取，获取过程如下：
8.根据权利要求7所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于：所述比对参数的计算公式如下：
9.根据权利要求1所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，对频谱识别模型进行验证的过程为：获取频谱识别模型在验证频谱图集上的准确率和精确度，若准确率和精确度均符合设定的要求，则完成验证。
10.一种断路器故障特征信息提取系统，用于权利要求1-9任一项所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，包括频谱图转换模块、相似程度确定模块和故障特征信息获取模块，其中：
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【技术特征摘要】
1.一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，将获取得到的断路器的电压信号转换为待确定频谱图的过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，基于训练好的频谱识别模型对待确定频谱图进行识别，获取待确定频谱图与分类频谱图的相似程度的过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，基于待确定频谱图与分类频谱图的相似程度确定断路器的故障类型的过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，频谱识别模型的训练过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种断路器故障特征信息提取方法，其特征在于，基于每次的训练数据，并结合每次的训练数据对应的比对数据评估频谱识别模型每...
【专利技术属性】
技术研发人员：王庆全，
申请(专利权)人：北京索弗电气科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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