CN105044567A - 一种gis局部放电在线监测模式识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种GIS局部放电在线监测模式识别方法及系统，方法的具体步骤为：对接收到的局部放电数据进行处理，获得局部放电数据的幅值、放电次数和相位；根据放电次数、幅值、相位生成PRPS三维谱图，进一步生成PRPD谱图、v-φ谱图和n-φ谱图；针对PRPD谱图、v-φ谱图和n-φ谱图，提取局部放电数据的特征量；将局部放电数据的特征量与样本库中的每个局部放电类型的特征量逐一进行person相关计算，识别出局部放电类型。本发明GIS局部放电在线监测模式识别系统包括采集单元、数据处理单元。本发明的方法及系统识别过程简单，识别率高，具有极大的现场工程应用价值。

Description

一种GIS局部放电在线监测模式识别方法及系统

技术领域

本发明涉及高压设备智能化领域，具体涉及一种GIS局部放电在线监测模式识别方法及系统。

背景技术

GIS局部放电监测是GIS智能化和状态监测的重要技术领域之一，能够及时发现GIS设备运行中出现的绝缘故障，为GIS正常运行和状态检修提供数据和参考，减少事故停电和检修停电带来的巨大损失。GIS局部放电信号的检测是通过检测伴随放电产生的电、声、光、温度和气体等各种理化现象为依据，电检测方法包括脉冲电流法，UHF超高频法，放电能量法等。UHF超高频法由于优越的抗干扰性成为局部放电在线监测的首选方法。

针对GIS局部放电信号的模式识别问题，目前主要有神经网络、聚类算法等方法，名称为《基于朴素贝叶斯分类的局部放电诊断方法》(申请号：201410768520.7)提出了一种基于朴素贝叶斯分类的局部放电诊断方法，上述方法对GIS局部放电诊断问题提出了很好的研究思路和解决策略，取得了一定的效果。但是此类算法的实现都是分布式局部放电模式识别的解决方法，即首先通过前端的局放采集单元采集UHF信号，进行初步的滤波等数据处理，然后通过网络通信等方式把数据传输到局放监测主机进行处理。而GIS局部放电在线监测相继进行工程试点以来，此种监测方法带来了很大的问题：首先GIS局部放电监测系统要求分级诊断、就地预警技术，即采集处理、模式识别及对外通讯工作都需要在就地化装置中完成，由一台在线监测装置取代原有的分布式监测系统；其次，局部放电在线监测装置为嵌入式的硬件架构和实时操作系统的软件平台的结构，其软硬件性能与以前的局放监测主机有很大的差别。这为GIS局部放电的工程应用及模式识别的准确率带来了较大的问题。所以，目前急需对目前的GIS局部放电监测模式识别方法进行改进，并寻找一种合适的GIS局部放电监测系统硬件配套设施，以提高GIS局部放电模式识别的准确率和识别效率。

发明内容

本发明的目的是提供一种GIS局部放电在线监测模式识别方法及系统，以解决目前GIS局部放电在线监测就地化诊断应用的问题，以提高GIS局部放电模式识别的准确率和识别效率。

本发明为解决上述技术问题而提供一种GIS局部放电在线监测模式识别方法，该方法的步骤如下：

1)对接收到的局部放电数据进行处理，获得局部放电数据的幅值、放电次数和相位；

2)根据放电次数、幅值、相位生成PRPS三维谱图，并在PRPS三维谱图的基础上生成PRPD谱图、v-φ谱图和n-φ谱图；

3)针对PRPD谱图、v-φ谱图和n-φ谱图，提取局部放电数据的特征量；

4)将局部放电数据的特征量与样本库中的每个局部放电类型的特征量逐一进行person相关计算，根据person相关计算得到的相关系数的大小，识别出局部放电类型。

所述局部放电数据的幅值、放电次数的获取及PRPS三维谱图生成过程为：对每个周波的局部放电数据的幅值进行归一化，生成幅值的二维数组；将每个周波的局部放电数据离散化，计算每个周波的放电次数，根据相位，把所有周波的放电次数叠加到一个周波内，生成放电次数的一维数组；将幅值的二维数组和放电次数的一维数组进一步处理生成PRPS谱图。

所述person相关计算公式为：

${\mathrm{\ρ}}_{X,Y}=\frac{E(X,Y)-E\left(X\right)E\left(Y\right)}{\sqrt{E\left(X^2\right)-E^2\left(X\right)}\sqrt{E\left(Y^2\right)-E^2\left(Y\right)}}$

其中，X为待识别局部放电数据对应的特征向量，Y为样本库中某一放电类型的特征向量，ρ_X,Y为相关系数，ρ_X,Y的绝对值越大，相关性越强。

本发明的GIS局部放电在线监测模式识别系统，包括采集单元、数据处理单元，所述采集单元用于GIS局部放电信号的接收与预处理，数据处理单元用于完成局部放电数据的幅值、放电次数的计算、谱图生成、特征量提取及模式识别。

所述采集单元包括用于对放电信号进行包络检波、带通滤波和低噪放大的高频调理电路、AD器件、FPGA模块和ARM数据处理模块。

系统还包括通信单元，用传输数据处理单元产生的过程参数和文件及模式识别结果。

所述数据处理单元产生的过程参数和文件为放电相位、放电次数、放电幅值、PRPD谱图、PRPS谱图及放电类型。

本发明GIS局部放电在线监测模式识别方法及系统的识别过程简单，识别效率高，可以方便的在嵌入式软硬件平台上实现。根据优化局放特征量，使GIS局部放电模式识别的准确率达到96％，而person相关计算方式的应用，极大的提高了放电类型的识别效率，具备极大的现场工程应用价值。

附图说明

图1是GIS局部放电在线监测系统结构图；

图2是局部放电三维谱图；

图3是GIS局部放电在线监测模式识别方法软件流程图；

图4是PRPD谱图示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。

GIS局部放电在线监测模式识别方法实施例

如图3所示，该方法的实现步骤包括：

1)对接收到的局部放电数据进行处理，获得局部放电数据的幅值、放电次数和相位；

2)根据放电次数、幅值、相位生成PRPS三维谱图，并在PRPS三维谱图的基础上生成PRPD谱图、v-φ谱图和n-φ谱图；

3)针对PRPD谱图、v-φ谱图和n-φ谱图，提取局部放电数据的特征量；

4)将局部放电数据的特征量与样本库中的每个局部放电类型的特征量逐一进行person相关计算，根据person相关计算得到的相关系数的大小，识别出局部放电类型。

下面对上述每个步骤的实现过程进一步详细阐述。

步骤1)中统计每个周波的放电数据，数据处理单元对统计50个周波的检波处理后的数据进行幅值归一化，每个周波为640个数据，最终生成一个50*640的二维数组；

统计50个周波的数据，把幅值分为64份，且每个周波分为100个相窗，计算每个周波的放电次数，根据相位，将50个周波的放电次数叠加到一个周波内，生成一个有6400个数据的一维数组。

步骤2)中根据幅值的二维数组和放电次数的一维数组，得到相位区间、幅值区间、放电次数，并使相位区间、幅值区间、放电次数分别对应三维图的XYZ轴，最终生成PRPS三维谱图，如图2所示，通过对PRPS三维谱图的进一步处理生成PRPD灰度图、v-φ图和n-φ图，如图4所示；

步骤3)中针对PRPD灰度图、v-φ图和n-φ图，提取放电数据的特征量，经过优化处理后提取了21个特征量，如表1所示；

步骤4)中将提取得到的放电数据的特征量与样本库中的每个放电类型的特征量逐一进行person相关计算，根据person相关计算得到的相关系数的大小，识别出局部放电类型。

表1基于PRPD谱图、v-φ谱图和n-φ谱图提取的特征量

上述实施例中对放电数据周波个数的统计、每个周波幅值数据的个数、对所有周波放电数据幅值的等分的份数及对每个周波数据离散化时相窗的个数优选为50、640、64、100.但是并不局限于上述数字，根据实际需要选择即可。

下面给出了一种应用上述GIS局部放电在线监测模式识别方法的GIS局部放电在线监测模式识别系统的实施例。

如附图1所示，GIS局部放电在线监测模式识别系统，包括采集单元、数据处理单元，所述采集单元用于GIS局部放电信号的接收与预处理，数据处理单元用于完成局部放电数据的幅值、放电次数的计算、谱图生成、特征量提取及模式识别。

其中，采集单元包括高频调理电路、AD器件、FPFA模块及ARM数据处理模块。采集单元对经UHF天线通过高频同轴传输电缆传入的局部放电UHF信号进行包络检波、带通滤波和低噪放大，然后经过每个通道配置独立的AD器件实现信号的同步采集，然后经过FPGA完成高频信号、同步信号的采集、滤波及预处理，最后ARM实现对信号的初步提取及与数据处理单元的通讯。

数据处理单元采用高性能的PowerPC处理器实现。数据处理单元分为软件平台和应用程序设计两部分。数据处理单元通过TCP/IP方式接收采集卡模块传输的每周波的采集数据，统计50个周波的数据后对其幅值进行归一化处理，然后统计出放电次数，从而得到GIS局部放电的放电幅值、放电次数、放电相位等参量。通过对统计数据进一步分析处理得到PRPD谱图、v-φ谱图和n-φ谱图，并在其基础上进行特征量的提取和Person相关性运算，最终得到放电类型。

为了方便站端单元及其他监测系统对识别过程参数和识别结果的获取，本实施例中的模式识别系统还包括通信单元，数据处理单元将数据处理的结果通过内部光口传输到通信单元，通信单元通过DL/T860标准规约把数据处理单元的过程参数、分析结果与站端单元交互。

以上给出了具体的实施方式，但本发明不局限于所描述的实施方式。本发明的基本思路在于上述基本方案，对本领域普通技术人员而言，根据本发明的教导，设计出各种变形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本发明的原理和精神的情况下对实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种GIS局部放电在线监测模式识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)对接收到的局部放电数据进行处理，获得局部放电数据的幅值、放电次数和相位；

2)根据放电次数、幅值、相位生成PRPS三维谱图，并在PRPS三维谱图的基础上生成PRPD谱图、v-φ谱图和n-φ谱图；

3)针对PRPD谱图、v-φ谱图和n-φ谱图，提取局部放电数据的特征量；

4)将局部放电数据的特征量与样本库中的每个局部放电类型的特征量逐一进行person相关计算，根据person相关计算得到的相关系数的大小，识别出局部放电类型。

2.根据权利要求1所述一种GIS局部放电在线监测模式识别方法，其特征在于，所述局部放电数据的幅值、放电次数的获取及PRPS三维谱图生成过程为：对每个周波的局部放电数据的幅值进行归一化，生成幅值的二维数组；将每个周波的局部放电数据离散化，计算每个周波的放电次数，根据相位，把所有周波的放电次数叠加到一个周波内，生成放电次数的一维数组；将幅值的二维数组和放电次数的一维数组进一步处理生成PRPS谱图。

3.根据权利要求1所述一种GIS局部放电在线监测模式识别方法，其特征在于，所述person相关计算公式为：

${\mathrm{\ρ}}_{X,Y}=\frac{E(X,Y)-E\left(X\right)E\left(Y\right)}{\sqrt{E\left(X^2\right)-E^2\left(X\right)}\sqrt{E\left(Y^2\right)-E^2\left(Y\right)}}$

其中，X为待识别局部放电数据对应的特征向量，Y为样本库中某一放电类型的特征向量，ρ_X,Y为相关系数，ρ_X,Y的绝对值越大，相关性越强。

4.一种利用权利要求1所述方法的GIS局部放电在线监测模式识别系统，其特征在于，该系统包括采集单元、数据处理单元，所述采集单元用于GIS局部放电信号的接收与预处理，数据处理单元用于完成局部放电数据的幅值、放电次数的计算、谱图生成、特征量提取及模式识别。

5.根据权利要求4所述一种GIS局部放电在线监测模式识别系统，其特征在于，所述采集单元包括用于对放电信号进行包络检波、带通滤波和低噪放大的高频调理电路、AD器件、FPGA模块和ARM数据处理模块。

6.根据权利要求4所述一种GIS局部放电在线监测模式识别系统，其特征在于，系统还包括通信单元，用传输数据处理单元产生的过程参数和文件及模式识别结果。

7.根据权利要求6所述一种GIS局部放电在线监测模式识别系统，其特征在于，所述数据处理单元产生的过程参数和文件为放电相位、放电次数、放电幅值、PRPD谱图、PRPS谱图及放电类型。