CN103558484B - 一种变电站电缆受雷击干扰检测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种变电站电缆受雷击干扰检测装置及方法，属于电力系统变电站电磁兼容领域，本发明针对雷电冲击对变电站电缆干扰及其它干扰源造成干扰的识别，提出了一种利用H-S变换技术提取干扰电压信号的各频段能量和最值及其对应的特征频率，相对于以往用小波包提取特征值，H-S变换能有效滤除噪声等干扰；通过支持向量机实现对干扰源类型及干扰方式自动识别，与神经网络相比，所需训练样本少，训练时间短，不存在全局最优解问题，收敛性较好，因而识别率较高；为及时采取有效措施控制和消除二次电缆中的干扰信号提供依据，避免造成与电缆连接的二次设备误操作或设备损坏。

Description

一种变电站电缆受雷击干扰检测装置及方法

技术领域

本发明属于电力系统变电站电磁兼容领域，具体涉及一种变电站电缆受雷击干扰检测装置及方法。

背景技术

当前我国电力系统正朝着高电压、大容量、智能化方向发展。而变电站作为电力系统输配电的集结点，在有限的空间内汇集了众多如断路器、互感器、避雷器等一次设备及数据采集系统、通信系统、继电保护系统等二次设备，电磁环境复杂，电力系统中变电站的电磁兼容问题成为确保电力系统安全可靠运行的一个重要因素。随着变电站综合自动化技术日益提高，二次设备的微型化、数字化、网络化，也增加了二次设备对电磁干扰的敏感性。尤其是变电站采用分层分布式的保护和控制系统后，一些二次设备被直接下放到变电站高压开关场内，由于一次系统趋向于高压大容量运行，反过来会对二次回路产生更加强烈的电磁干扰，造成二次设备误操作或设备损坏，进而影响到电力系统的安全运行，对电网安全构成严重的威胁。在国家电力调度通信中心，主编的《电力系统继电保护典型故障分析》中有215个事故案例，其中因二次系统问题引起的保护不正确动作有92次，占42%，二次电缆实际上构成了变电站安全运行的主要隐患。雷击、开关操作、系统短路故障等产生的瞬态电磁场会通过二次电缆在下放的二次设备端口产生干扰电压和电流，严重时影响二次设备的正常工作，甚至威胁整个系统的安全运行。而雷击作为唯一的自然干扰源，其特点是冲击电流大，放电瞬间电流峰值可达几十～几百千安，雷电流变化梯度大，且整个放电过程不会超过60μs。只有快速、准确识别二次电缆雷电干扰，才能采取有效措施控制和消除二次设备中的干扰信号，以提高二次设备的抗干扰能力，满足人们对系统运行安全、电能质量及供电可靠性的要求；因此，最优化方式为故障时过剩功率提供路径并同时稳定直流母线电压的研究工作显得极其重要。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明一种变电站电缆受雷击干扰检测装置及方法，以达到快速、准确检测干扰信类型的目的。

一种变电站电缆受雷击干扰检测装置，包括分压电路、电压比较器、电压保持器、A/D转换电路、上位机和计算机，其中，分压电路输出端连接电压比较器的输入端和A/D转换电路的一路输入端，电压比较器的输出端连接电压保持器的输入端，电压保持器的输出端连接A/D转换电路的另一路输入端，A/D转换电路的输出端连接上位机的输入端，上位机的输出端连接计算机的输入端。

所述的分压电路包括第一电阻、第二电阻和稳压二极管，所述的第一电阻的一端作为变电站电缆受雷击干扰检测装置的输入端，第一电阻的另一端同时连接第二电阻的一端、稳压二极管的阴极和电压比较器的输入端，第二电阻的另一端连接二极管的阳极，并接地。

采用变电站电缆受雷击干扰检测装置进行检测的方法，包括以下步骤：

步骤1、采集大量历史数据，包括变电站电缆的雷击干扰电压信号、短路故障干扰电压信号和开关操作干扰电压信号；

步骤2、对采集的历史数据进行H-S转换，建立模时频矩阵，具体如下：

步骤2-1、对采集的历史数据进行特征提取，即根据采集信号的采样频率和采样时间段，确定每个采样时间段内的电压信号；

步骤2-2、根据采样时间段中每个采样点所对应的电压值，通过比较确定电压峰值所在采样时间段，并确定当前信号频率；

步骤2-3、反复执行步骤2-1至步骤2-2进行多次特征提取；

步骤2-4、根据电压峰值所在采样时间段内采集点的个数和特征提取的次数建立模时频矩阵，该矩阵的行数为特征提取的次数，矩阵的列数为采样时间段内采集点的个数，矩阵中的元素为该采样点所对应的电压值；

步骤3、计算模时频矩阵每行数据的能量值，通过比较确定能量值最大值并确定该行数据所对应的信号频率值；

步骤4、反复执行步骤2至步骤3直至获得全部历史数据的能量值最大值及对应信号频率值；

步骤5、根据所有历史数据的最大能量值构建样本集，并对样本集进行分类，构建分类器，具体如下：

步骤5-1、随机建立一个三维坐标系，并在该坐标系中建立分类超平面，根据该分类超平面的法向量和坐标系原点到该分类超平面的距离构建目标函数，并结合约束条件，即分类超平面的法向量取最小值和目标函数关于样本值所获结果最小为1，获得最优分类超平面的法向量和坐标系原点到该分类超平面的距离，进而获取最优分类超平面函数；

步骤5-2、构建一级分类器，即将所有样本的最大能量值代入所获得的最优超平面函数中，判断其所获函数值是否在设定范围内，即当所获函数值大于等于1，则该样本为雷击干扰电压信号，并执行步骤5-3；当所获函数值小于等于-1，则该样本为短路故障干扰电压信号或开关操作干扰电压信号；

步骤5-3、构建二级分类器，即将属于雷击干扰电压信号的样本的最大能量值代入所获得的最优超平面函数中，判断其所获函数值是否在设定范围内，即当所获函数值大于等于1，则该样本为直击雷击干扰电压信号，并执行步骤5-4；当所获函数值小于等于-1，则该样本为感应雷击干扰电压信号；

步骤5-4、构建三级分类器，即将属于直击雷击干扰电压信号的样本的最大能量值代入所获得的最优超平面函数中，判断其所获函数值是否在设定范围内，即当所获函数值大于等于1，则该样本为雷击地网干扰电压信号；当所获函数值小于等于-1，则该样本为雷击电压互感器干扰电压信号；

步骤5-5、完成分类器的构建；

步骤6、当被测变电站二次电缆电压信号超过设定电压值时，采集被测变电站电缆多个周期内的干扰电压信号；

步骤7、重复步骤2至步骤3，获得采集干扰电压信号的能量值最大值和对应的信号频率值，并将上述值送入构建的分类器中进行分类；

步骤8、若被测变电站电缆的干扰电压信号为短路故障干扰电压信号或开关操作干扰电压信号，则计算机显示结果；若被测变电站电缆的干扰电压信号为感应雷击干扰电压信号，则计算机显示结果，并建议检测是否导致设备故障并更换电缆；若被测变电站电缆的干扰电压信号为雷击地网干扰电压信号，则计算机显示结果，并建议更改电缆布线及接地方式；若被测变电站电缆的干扰电压信号为雷击电压互感器干扰电压信号，则计算机显示结果，并建议检测是否导致设备故障及检测电压互感器是否损坏。

步骤6所述的设定电压值为0.15倍的稳定运行电压值。

步骤5-1所述的根据该分类超平面的法向量和坐标系原点到该分类超平面的距离构建目标函数，并结合约束条件，具体公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\ω}\·x+b=0\\ s.t.\\ \min \frac{1}{2}{\left|\right|\mathrm{\ω}\left|\right|}^2\\ \min |(\mathrm{\ω}\·x_i)+b|=1\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，ω为分类超平面的法向量；b为坐标系原点到该分类超平面的距离；x为函数变量；x_i为第i个样本值。

本发明优点：

本发明一种变电站电缆受雷击干扰检测装置及方法，针对雷电冲击对变电站电缆干扰及其它干扰源造成干扰的识别，提出了一种利用H-S变换技术提取干扰电压信号的各频段能量和最值及其对应的特征频率，相对于以往用小波包提取特征值，H-S变换能有效滤除噪声等干扰；通过支持向量机实现对干扰源类型及干扰方式自动识别，与神经网络相比，所需训练样本少，训练时间短，不存在全局最优解问题，收敛性较好，因而识别率较高；为及时采取有效措施控制和消除二次电缆中的干扰信号提供依据，避免造成与电缆连接的二次设备误操作或设备损坏。

附图说明

图1是本发明一种实施例的整体装置结构框图；

图2是本发明一种实施例的分压电路、电压比较器、电压保持器和A/D转换电路装置电路原理图；

图3是本发明一种实施例的变电站电缆受雷击干扰检测方法流程图；

图4是本发明一种实施例的分类超平面坐标示意图；

图5是本发明一种实施例的标准雷电冲击压波形图；

图6是本发明一种实施例的感应雷击电缆末端芯线电压时域波形图；

图7是本发明一种实施例的雷击电压互感器电压干扰信号时，电缆末端芯线电压时域波形图；

图8是本发明一种实施例的雷击地网电压干扰信号时，电缆末端电压时域波形图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明一种实施例做进一步说明。

如图1和图2所示，一种变电站电缆受雷击干扰检测装置，包括分压电路、电压比较器、电压保持器、A/D转换电路、上位机和计算机，本发明实施例中，A/D转换电路采用TOP2812DSP开发板上的A/D转换模块，上位机采用CCS3.3软件；所述的数据采集装置包括分压电路1、电压比较器2和电压保持器3，分压电路1输出端连接电压比较器2的输入端和A/D转换电路的输入端31，电压比较器2的输出端连接电压保持器3的输入端，电压保持器3的输出端连接A/D转换电路4内供电电路的输入端，本发明实施例中通过XDS100仿真器送给上位机，该仿真器一端与上位机的USB口相连，另一端插在TOP2812开发板CPLDJTAG接口上，上位机的输出端连接计算机的输入端。

如图2所示，分压电路1包括一个1kΩ电阻、一个10Ω电阻和IN47273V0.5w型稳定二极管DW，所述的1kΩ电阻的一端作为变电站电缆受雷击干扰检测装置的输入端，1kΩ电阻的另一端同时连接10Ω电阻的一端、稳压二极管DW的阴极和电压比较器的输入端，10Ω电阻的另一端连接二极管的阳极，并接地。电压比较器2和电压保持器3内部均采用放大器。

采用变电站电缆受雷击干扰检测装置进行检测的方法，方法流程图如图3所示，包括以下步骤：

步骤1、采集大量历史数据，包括变电站电缆的雷击干扰电压信号、短路故障干扰电压信号和开关操作干扰电压信号；

本发明实施例中，每种干扰电压信号采集80组历史数据，一共240组数据；

步骤2、对采集的历史数据进行H-S转换，具体如下：

对采集到的数据进行H-S变换，得到模时频矩阵S_ab。雷电冲击通常为一单极性脉冲波，GB/T17626.5-2008规定标准雷电波的波头时间为1.2μs，半波时间为50μs。雷击产生的干扰电压频谱主要集中在10MHz以下。直击雷高频含量高，雷电压幅值越大，高频含量越多，高频部分的能量也就越大。感应雷击高频含量也较高，但因感应雷击在二次电缆上产生的干扰电压幅值比直击雷干扰小，约为十几伏，高频含量相对来说较低。变电站隔离开关等开关动作时，变电站二次电缆上干扰电压干扰主频段0.1～2MHz，频谱密度最大值出现在0.5MHz附近，干扰电压峰值近400V。而短路故障对二次电缆电压信号造成的干扰高频含量最小，低频含量最大，原因是短路故障主要包含短路点的附加工频电源和系统的工频分量，属于低频故障。由于各频段内频率点能量和最大值对应的频率与能量最集中的频率一致，这一频率处干扰信号能量特征最明显。因此，提出利用不同干扰源及干扰方式产生的干扰电压信号能量集中处的频率不同，通过计算H-S变换后电缆干扰电压信号暂态能量最值及其对应的干扰特征频率，来判别干扰源类型及干扰源对变电站电缆的干扰方式。

步骤2-1、对采集的历史数据h(t)进行特征提取，即根据采集信号的采样频率和采样时间段，确定每个采样时间段内的电压信号；

本发明实施例中，采用双曲窗函数确定采样时间段和采集频率，实现对h(t)信号提取分析，双曲双窗函数w_HY的表达示为

$w_{\mathrm{HY}}=\frac{2\left|f\right|}{\sqrt{2\mathrm{\π}}({\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^F+{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^B)}\×\exp \left\{\frac{-f^2{\left[X(\mathrm{\τ}-t,\{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^F,{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^B,{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{HY}}^2\left\}\right)\right]}^2}{2}\right\}---\left(2\right)$

其中， $X(\mathrm{\τ}-t,\{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^F,{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^B,{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{HY}}^2\left\}\right)=\left(\frac{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^F+{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^B}{2{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^F{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^B}\right)(\mathrm{\τ}-t-\mathrm{\ζ})+\left(\frac{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^F-{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^B}{2{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^F{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{HY}}^B}\right)\sqrt{{(\mathrm{\τ}-t-\mathrm{\ζ})}^2+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{HY}}^2},$ 是时域窗口前半部的衰减参数，是时域窗口后半部的衰减参数，λ_HY是窗函数的曲率（取正值）；f为所采集的电压信号的频率，t是时间，参数τ用来控制高斯窗在时间轴上的位置，上式中ζ定义保证了高斯窗在提取电压信号的峰值时所对应的位置出现在τ-t=0处。如果窗函数中的减小，则时域窗口变宽（即采样时间段变长），相应的频率窗口变窄（采集频率变小），相反当增大，时域窗口变窄。

步骤2-2、根据采样时间段中每个采样点所对应的电压值，通过比较确定电压峰值所在采样时间段，并确定当前信号频率；

步骤2-3、反复执行步骤2-1至步骤2-2进行多次特征提取，直至240组数据特征值全部提取；

步骤2-4、根据电压峰值所在采样时间段内采集点的个数和特征提取的次数建立模时频矩阵，该矩阵的行数为特征提取的次数，矩阵的列数为采样时间段内采集点的个数，矩阵中的元素为该采样点所对应的电压值；

本发明实施例中，模时频矩阵S_ab公式如下：

$S_{\mathrm{ab}}=\left[\begin{array}{ccc}{U}_{11}& ...& U_{1M}\\ ...& ...& ...\\ U_{N1}& ...& U_{\mathrm{NM}}\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中，N为特征提取的次数，即矩阵行数；M为采样时间段内采集点的个数，即矩阵列数；U_NM表示第N次提取中的第M个采样点的电压值；

步骤3、计算模时频矩阵每行数据的能量值，通过比较确定能量值最大值并确定该行数据所对应的信号频率值；

步骤4、反复执行步骤2至步骤3直至获得全部历史数据的能量值最大值及对应信号频率值；

步骤5、根据所有历史数据的最大能量值构建样本集，并对样本集进行分类，构建分类器，具体如下：

本发明实施例中，给定样本集合{(x_i,y_i)}，(i=1,2,...,m)，其中m为样本容量，x_i为输入的样本特征值，y_i∈{1,-1}为相应的样本类别。

步骤5-1、随机建立一个三维坐标系，并在该坐标系中建立分类超平面（如图4所示），根据该分类超平面的法向量和坐标系原点到该分类超平面的距离构建目标函数，并结合约束条件，即分类超平面的法向量取最小值和目标函数关于样本值所获结果最小为1，利用对偶原理及Lagrange乘数法对ω和b求偏导并置0，获得最优分类超平面的法向量ω和坐标系原点到该分类超平面的距离b的最优解，进而获取最优分类超平面函数；

具体公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\ω}\·x+b=0\\ s.t.\\ \min \frac{1}{2}{\left|\right|\mathrm{\ω}\left|\right|}^2\\ \min |(\mathrm{\ω}\·x_i)+b|=1\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，ω为分类超平面的法向量；b为坐标系原点到该分类超平面的距离；x为函数变量；x_i为第i个样本值。

步骤5-2、构建一级分类器，即将所有样本的最大能量值代入所获得的最优超平面函数中，判断其所获函数值是否在设定范围内，即当所获函数值大于等于1，则该样本为雷击干扰电压信号，并执行步骤5-3；当所获函数值小于等于-1，则该样本为短路故障干扰电压信号或开关操作干扰电压信号；

则分类结果为

H₁:(ω·x_i)+b≥1,y_i=+1

H₂:(ω·x_i)+b≤1,y_i=-1

步骤5-3、构建二级分类器，即将属于雷击干扰电压信号的样本的最大能量值代入所获得的最优超平面函数中，判断其所获函数值是否在设定范围内，即当所获函数值大于等于1，则该样本为直击雷击干扰电压信号，并执行步骤5-4；当所获函数值小于等于-1，则该样本为感应雷击干扰电压信号；

步骤5-4、构建三级分类器，即将属于直击雷击干扰电压信号的样本的最大能量值代入所获得的最优超平面函数中，判断其所获函数值是否在设定范围内，即当所获函数值大于等于1，则该样本为雷击地网干扰电压信号；当所获函数值小于等于-1，则该样本为雷击电压互感器干扰电压信号；

步骤5-5、完成分类器的构建；

步骤6、当被测变电站二次电缆电压信号超过设定电压值时，采集被测变电站电缆多个周期内的干扰电压信号；

本发明实施例中，如图5所示，为峰值为400KV标准雷电冲击电压波形，波头时间1.2μs，半峰时间50μs。当变电站二次电缆电压信号超过0.15倍的U_r（U_r为系统稳定运行时电缆上电压）时，启动安装在电缆与二次设备连接端口处的TOP2812高速数据采集设备，对变电站电缆线路上的干扰电压信号进行采样记录，采样频率为10MHz，采样点数为600点。标记为h(t)，将采集到的数据通过XDS100仿真器送到上位机中。

步骤7、重复步骤2至步骤3，获得采集干扰电压信号的能量值最大值和对应的信号频率值，并将上述值送入构建的分类器中进行分类；

本发明实施例中，将被测电缆干扰信号各频段能量和最值向量及其对应的特征频率向量f_k（k=1,2,...n，n为频率的分段数）输入分类器中，根据它们的输出结果，进行三级分类识别。

步骤8、若被测变电站电缆的干扰电压信号为短路故障干扰电压信号或开关操作干扰电压信号，则变电站无需增设避雷器等防雷设备；若被测变电站电缆的干扰电压信号为感应雷击干扰电压信号并导致设备故障，则需要更换屏蔽性能更好的电缆；若被测变电站电缆的干扰电压信号为雷击避雷器，由于雷电流注入地网导致地电位差对电缆信号产生干扰并导致设备故障，则需要更改电缆布线及接地方式；若被测变电站电缆的干扰电压信号为雷击输电线路经电压互感器传导产生干扰电压信号并导致设备故障，则需要检测电压互感器是否损坏。

图6～图8为不同干扰方式下，采集到数据时域波形。雷电冲击通常为一单极性脉冲波，由雷击造成电缆上的干扰电压信号为高频振荡的衰减波。对采集到的数据进行H-S变换，得到模时频矩阵S_ab。由于各个频率点能量和最大值对应的频率与能量最集中的频率一致，这一频率处干扰信号能量特征最明显。因此利用干扰电压信号暂态能量和最值及其对应的特征频率f_k来判别，能量计算公式为N为矩阵的行数，M为矩阵的列数，E为H-S变换后的能量值。相对于以往用小波包提取特征值，H-S变换提取信号能有效滤除噪声等干扰。

Claims (3)

1.一种变电站电缆受雷击干扰检测方法，该方法采用变电站电缆受雷击干扰检测装置，该装置包括分压电路、电压比较器、电压保持器、A/D转换电路、上位机和计算机，其中，分压电路输出端连接电压比较器的输入端和A/D转换电路的一路输入端，电压比较器的输出端连接电压保持器的输入端，电压保持器的输出端连接A/D转换电路的另一路输入端，A/D转换电路的输出端连接上位机的输入端，上位机的输出端连接计算机的输入端；其特征在于，方法包括以下步骤：

步骤1、采集历史数据，包括变电站电缆的雷击干扰电压信号、短路故障干扰电压信号和开关操作干扰电压信号；

步骤2、对采集的历史数据进行H-S转换，建立模时频矩阵，具体如下：

步骤2-1、对采集的历史数据进行特征提取，即根据采集信号的采样频率和采样时间段，确定每个采样时间段内的电压信号；

步骤2-2、根据采样时间段中每个采样点所对应的电压值，通过比较确定电压峰值所在采样时间段，并确定当前信号频率；

步骤2-3、反复执行步骤2-1至步骤2-2进行多次特征提取；

步骤2-4、根据电压峰值所在采样时间段内采集点的个数和特征提取的次数建立模时频矩阵，该矩阵的行数为特征提取的次数，矩阵的列数为采样时间段内采集点的个数，矩阵中的元素为该采样点所对应的电压值；

步骤3、计算模时频矩阵每行数据的能量值，通过比较确定能量值最大值并确定该行数据所对应的信号频率值；

步骤4、反复执行步骤2至步骤3直至获得全部历史数据的能量值最大值及对应信号频率值；

步骤5、根据所有历史数据的最大能量值构建样本集，并对样本集进行分类，构建分类器，具体如下：

步骤5-1、随机建立一个三维坐标系，并在该坐标系中建立分类超平面，根据该分类超平面的法向量和坐标系原点到该分类超平面的距离构建目标函数，并结合约束条件，即分类超平面的法向量取最小值和目标函数关于样本值所获结果最小为1，获得最优分类超平面的法向量和坐标系原点到该分类超平面的距离，进而获取最优分类超平面函数；

步骤5-2、构建一级分类器，即将所有样本的最大能量值代入所获得的最优超平面函数中，判断其所获函数值是否在设定范围内，即当所获函数值大于等于1，则该样本为雷击干扰电压信号，并执行步骤5-3；当所获函数值小于等于-1，则该样本为短路故障干扰电压信号或开关操作干扰电压信号；

步骤5-3、构建二级分类器，即将属于雷击干扰电压信号的样本的最大能量值代入所获得的最优超平面函数中，判断其所获函数值是否在设定范围内，即当所获函数值大于等于1，则该样本为直击雷击干扰电压信号，并执行步骤5-4；当所获函数值小于等于-1，则该样本为感应雷击干扰电压信号；

步骤5-4、构建三级分类器，即将属于直击雷击干扰电压信号的样本的最大能量值代入所获得的最优超平面函数中，判断其所获函数值是否在设定范围内，即当所获函数值大于等于1，则该样本为雷击地网干扰电压信号；当所获函数值小于等于-1，则该样本为雷击电压互感器干扰电压信号；

步骤5-5、完成分类器的构建；

步骤6、当被测变电站二次电缆电压信号超过设定电压值时，采集被测变电站电缆多个周期内的干扰电压信号；

步骤7、重复步骤2至步骤3，获得采集干扰电压信号的能量值最大值和对应的信号频率值，并将上述值送入构建的分类器中进行分类；

步骤8、若被测变电站电缆的干扰电压信号为短路故障干扰电压信号或开关操作干扰电压信号，则计算机显示结果；若被测变电站电缆的干扰电压信号为感应雷击干扰电压信号，则计算机显示结果，并建议检测是否导致设备故障并更换电缆；若被测变电站电缆的干扰电压信号为雷击地网干扰电压信号，则计算机显示结果，并建议更改电缆布线及接地方式；若被测变电站电缆的干扰电压信号为雷击电压互感器干扰电压信号，则计算机显示结果，并建议检测是否导致设备故障及检测电压互感器是否损坏。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤6所述的设定电压值为0.15倍的稳定运行电压值。

3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤5-1所述的根据该分类超平面的法向量和坐标系原点到该分类超平面的距离构建目标函数，并结合约束条件，具体公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\ω}\·x+b=0\\ s.t.\\ min\frac{1}{2}{||\mathrm{\ω}||}^2\\ min|(\mathrm{\ω}\·x_i)+b|=1\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，ω为分类超平面的法向量；b为坐标系原点到该分类超平面的距离；x为函数变量；x_i为第i个样本值。