CN109001601A - 电缆局部放电在线监测方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电缆局部放电在线监测方法和装置。提供了一种电缆局部放电在线监测方法，其包括：实时采集电缆的局部放电信号；根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别；根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别；根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别；以及根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别。使用本申请的上述方法能够更准确地进行局部放电预警，进而使得能够及时发现故障隐患、保障电力传输线可靠运行。本申请还提供了一种电缆局部放电在线监测装置以及一种计算机可读存储介质。
Description
技术领域
本发明涉及电缆局部放电的在线监测领域，尤其涉及电缆局部放电在线监测方法和装置。
背景技术
电气设备在高电压、高电场的作用下，运行过程中的放电、电磁力、热应力、湿热环境、有害的活性气体、油污、粉尘等都会造成绝缘材料性能的逐步劣化，同时这种劣化是不可逆的并且不断加速。因此在局部高电场作用下的高压设备中某些绝缘薄弱环节会发生局部放电。电力传输线是电力系统中的重要部分之一，其线路绝缘状况的好坏直接影响着电力系统是否能够安全运行，一旦发生故障，有可能发生大面积停电事故，给点力系统和国民经济带来巨大损失，因此电力系统非常重视电力传输线的状态，尤其是其绝缘介质的健康状况。随着电力系统的发展和电压等级的提高，局部放电已经成为电力线路绝缘劣化的主要原因之一，因而测量电力传输线的局部放电是及时发现故障隐患、保障电力传输线可靠运行的重要方法。
局部放电监测能够及时发现变压器、高压开关、电缆等高压设备运行中出现的绝缘故障，为高压设备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，是高压设备智能化和状态监测的重要技术领域之一。
然而，目前在线监测系统多采用简单的放电量、放电频次阈值预警的方法。由于电缆局部放电严重程度的评估不仅仅取决于放电幅值、频次等基本参量，还取决于其他参数。因此，目前的电缆局部放电在线监测的准确率较低，这为局部放电监测的工程应用及局部放电监测的准确率带来了较大的问题。
发明内容
基于此，有必要提供一种能够提高电缆局部放电在线监测的准确率的电缆局部放电在线监测方法和装置。
根据本发明的一个方面，提供了一种电缆局部放电在线监测方法，其包括：实时采集电缆的局部放电信号；根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别；根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别；根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别；以及根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别。
在其中一个实施例中，预设阈值包括预先设定的放电量阈值、放电频次阈值、放电相位分布阈值和放电脉冲主振频率阈值。根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别，包括：根据采集到的局部放电信号，获取局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率；将局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率与设定的放电量阈值、放电频次阈值、放电相位分布阈值和放电脉冲主振频率阈值分别进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电阈值预警级别。
在其中一个实施例中，电缆局部放电包括多种局部放电类型，预设的放电特征库中存储了与多种局部放电类型对应的放电特征。根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别，包括：对采集到的局部放电信号进行放电特征提取；将提取的放电特征与预设的放电特征库中的与多种局部放电类型对应的放电特征进行比较，以确定采集到的局部放电信号与多种局部放电类型的放电相似度；以及将经确定的放电相似度和预设的放电相似度阈值进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电相似度预警级别。
在其中一个实施例中，放电特征包括：相位分布峰度、相位分布陡度、相位分布对称度和正负半周相关系数。
在其中一个实施例中，多种局部放电类型包括：电晕放电、表面放电和内部放电。
在其中一个实施例中，根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别，包括：根据预设时间段内采集到的局部放电信号获取局部放电的放电量平均增长率和放电频次平均增长率；将经确定的放电量平均增长率和放电频次平均增长率分别与预设的放电量平均增长率阈值和放电频次平均增长率阈值进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电趋势预警级别。
在其中一个实施例中，根据预设时间段内采集到的局部放电信号获取局部放电的放电量平均增长率和放电频次平均增长率，包括：使用移动平均法来计算放电量平均增长率和放电频率平均增长率。
在其中一个实施例中，根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别，包括：根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个以及预设条件，确定采集到的局部放电信号对应的综合预警级别。
根据本发明的另一个方面，提供了一种电缆局部放电在线监测装置，其包括：局放信号采集模块，用于实时采集电缆的局部放电信号；放电阈值预警确定模块，用于根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别；放电相似度预警确定模块，用于根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别；放电趋势预警确定模块，用于根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别；以及综合预警确定模块，用于根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别。
根据本发明的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现根据上述任意实施例中所述的电缆局部放电在线监测方法的步骤。
根据本发明的再一个方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器，处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现根据上述任意实施例中所述的电缆局部放电在线监测方法的步骤。
上述电缆局部放电在线监测方法、装置、计算机可读存储介质以及计算机设备，由于根据采集到的局部放电信号分别确定对应的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别，并根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个来确定对应的综合预警级别，从而能够更准确地进行局部放电预警，进而使得能够及时发现故障隐患、保障电力传输线可靠运行。
附图说明
将参考附图通过示例方式来描述本发明的优选而非限制的实施例，其中：
图1示出了根据本申请一实施方式的电缆局部放电在线监测方法的流程图。
图2示出了图1中所示的电缆局部放电在线监测方法的步骤S120的流程图。
图3示出了图1中所示的电缆局部放电在线监测方法的步骤S130的流程图。
图4示出了图1中所示的电缆局部放电在线监测方法的步骤S140的流程图。
图5示出了根据本申请一实施方式的电缆局部放电在线监测装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
需要说明的是，当元件被称为“形成于”另一个元件，它可以直接形成于另一个元件上或者也可以存在居中的元件。本文所使用的术语“上”、“下”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施例。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体地实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和的所有的组合。
本申请提供了一种用于分布式光纤测温系统的电缆局部放电在线监测方法，包括：实时采集电缆的局部放电信号；根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别；根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别；根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别；以及根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别。
在本申请中，上述电缆局部放电在线监测方法，由于根据采集到的局部放电信号分别确定对应的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别，并根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个来确定对应的综合预警级别，从而能够更准确地进行局部放电预警，进而使得能够及时发现故障隐患、保障电力传输线可靠运行。
基于以上方案，下面结合附图，对具体实施例进行详细说明。
本申请提供了一种电缆局部放电在线监测方法，如图1所示，示出了电缆局部放电在线监测方法的一个实施方式的流程图。该电缆局部放电在线监测方法包括：
步骤S110，实时采集电缆的局部放电信号。
具体地，可以使用高频电流传感器来采集电缆上的局部放电信号，局部放电信号可以是高频电流信号。
步骤S120，根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别。
具体地，可以根据局部放电信号获取局部放电的一些参数值，然后再根据局部放电的参数值和预设的阈值来确定放电阈值预警级别。预设阈值可以根据实际需求来设定。
步骤S130，根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别。
具体地，根据采集到的局部放电信号的放电特征和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别。
步骤S140，根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别。
具体地，可以根据采集到的局部放电信号所反映的放电恶化趋势，确定放电趋势预警级别。
步骤S150，根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别。
具体地，可以根据经确定的放电阈值预警级别和放电相似度预警级别来确定综合预警级别；也可以根据经确定的放电阈值预警级别和放电趋势预警级别来确定综合预警级别；也可以根据经确定的放电相似度预警级别和放电趋势预警级别来确定综合预警级别；还可以根据放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别三者来确定综合预警级别，具体取决于实际需求。
应用本发明上述电缆局部放电在线监测方法，由于根据采集到的局部放电信号分别确定对应的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别，并根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个来确定对应的综合预警级别，从而能够更准确地进行局部放电预警，进而使得能够及时发现故障隐患、保障电力传输线可靠运行。
在一个实施方式中，预设阈值包括预先设定的放电量阈值、放电频次阈值、放电相位分布阈值和放电脉冲主振频率阈值，并且如图2所示，示出了图1中所示的电缆局部放电在线监测方法的步骤S120的流程图。步骤S120，根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别，包括：
步骤S121，根据采集到的局部放电信号，获取局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率。
采集到的局部放电信号可以是高频电流信号。具体地，将采集到的高频电流信号转换成电压信号，并进行模数转换，从而得到局部放电的放电量、放电频次、放点相位分布和放电脉冲主振频率。
步骤S122，将局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率与设定的放电量阈值、放电频次阈值、放电相位分布阈值和放电脉冲主振频率阈值分别进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电阈值预警级别。
具体地，放电量阈值、放电频次阈值、放电相位分布阈值和放电脉冲主振频率阈值可以根据实际需求进行设定。将局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率与设定的放电量阈值、放电频次阈值、放电相位分布阈值和放电脉冲主振频率阈值分别进行比较，然后根据比较结果确定采集到的局部放电信号对应的放电阈值预警级别。在一个实施例中，放电量阈值设定为500pC，放电频次阈值设定为1000pps，放电相位分布阈值设定为30°，放电脉冲主振频率阈值设定为1M-3MHz。
在一个实施例中，由于采集到的局部放电信号数量很多，将放电量与放电量阈值进行比较时，可以取95％的置信区间，以免突变信号的干扰，即去掉5％幅值最大的放电量，取剩下数据样本中的最大放电量与设定的放电量阈值进行比较。在一个实施例中，放电频次为平均1秒钟内的放电脉冲个数，将其与预设的放电频次阈值进行比较。在一个实施例中，放电相位分布取PRPD(相位分辩的脉冲序列，Phase Resolved Pluse Sequence)图谱的相位均方差，代表放电相位分布的集中程度，再将其与设定的放电相位分布阈值进行比较。在一个实施例中，放电脉冲主振频率设定上下限区间及分布概率阈值，计算一轮采集脉冲信号的主振频率，得出在设定区间内的分布概率，将该概率与放电脉冲主振频率阈值进行比较。放电脉冲主振频率阈值是放电脉冲主振频率处于设定区间的概率阈值。
在非限制性实施例中，放电阈值预警级别可以分为四级预警，具体如下：
一级放电阈值预警L1：局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率中的任一个大于对应的阈值。
二级放电阈值预警L2：局部放电的放电量大于对应的阈值，并且放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率中的任一个大于对应的阈值。
三级放电阈值预警L3：局部放电的放电量大于对应的阈值，并且放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率中的任两个大于对应的阈值。
四级放电阈值预警L4：局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率均大于对应的阈值。
例如，采集到的局部放电的放电量大于对应的放电量阈值并且放电频次大于对应的放电频次阈值，则判定为二级预警L2。在不同的应用场合，根据用户关注的侧重点不同，可以设置多个阈值，并根据该多个阈值设置对应的多个放电阈值预警级别。
在一个实施方式中，电缆局部放电包括多种局部放电类型，预设的放电特征库中存储了与多种局部放电类型对应的放电特征，并且如图3所示，示出了图1中所示的电缆局部放电在线监测方法的步骤S130的流程图。步骤S130，根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别，包括：
步骤S131，对采集到的局部放电信号进行放电特征提取。
具体地，通过数理统计方法对采集到的局部放电信号进行处理，从而提取对应的放电特征。在一个实施例中，放电特征包括：相位分布峰度、相位分布陡度、相位分布对称度和正负半周相关系数。
步骤S132，将提取的放电特征与预设的放电特征库中的与多种局部放电类型对应的放电特征进行比较，以确定采集到的局部放电信号与多种局部放电类型的放电相似度。
具体地，局部放电有多种类型，需要确定局部放电信号与多种局部放电类型中的每一种的相似度。在一个实施例中，多种局部放电类型包括：电晕放电、表面放电和内部放电。
步骤S133，将经确定的放电相似度和预设的放电相似度阈值进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电相似度预警级别。
具体地，在非限制性实施例中，放电相似度预警级别可以分为三级预警，具体如下：
一级放电相似度预警U1：局部放电信号与电晕放电、表面放电和内部放电三种局部放电类型的相似度之和大于20％。
二级放电相似度预警U2：局部放电信号与电晕放电、表面放电和内部放电三种局部放电类型的相似度之和大于40％。
三级放电相似度预警U3：局部放电信号与电晕放电、表面放电和内部放电三种局部放电类型的相似度之和大于60％。
例如，局部放电信号与电晕放电的相似度为20％，与表面放电的相似度为15％，与内部放电的相似度为10％，则判定为三级预警U3。相似度越高，局部放电信号中的噪声越小，局部放电越强。
在一个实施方式中，如图4所示，示出了图1中所示的电缆局部放电在线监测方法的步骤S140的流程图。步骤S140，根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别，包括：
步骤S141，根据预设时间段内采集到的局部放电信号获取局部放电的放电量平均增长率和放电频次平均增长率。
具体地，预设时间段可以分为短期、中期和长期三种类型，例如，短期1天、中期1周和长期1月。可以根据实际需求和用户需要来设定时间长短。在一个实施例中，首先根据预设时间段内采集到的局部放电信号获取局部放电的放电量和放电频次，然后计算出预设时间段内的局部放电的放电量平均增长率和放电频次平均增长率。
步骤S142，将经确定的放电量平均增长率和放电频次平均增长率分别与预设的放电量平均增长率阈值和放电频次平均增长率阈值进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电趋势预警级别。
具体地，预设的放电量平均增长率阈值和放电频次平均增长率阈值可以根据实际需求来设定。将经确定的放电量平均增长率和放电频次平均增长率分别与预设的放电量平均增长率阈值和放电频次平均增长率阈值进行比较，然后根据比较结果来确定采集到的局部放电信号对应的放电趋势预警级别。
在非限制性实施例中，放电趋势预警级别可以分为两级预警，具体如下：
一级放电趋势预警T1：放电量平均增长率和放电频次平均增长率中的任一个大于对应的阈值。
二级放电趋势预警T2：放电量平均增长率和放电频次平均增长率均大于对应的阈值。
在不同的应用场合，根据用户关注的侧重点不同，可以设置多个放电量增长率阈值和多个放电频次增长率阈值，并根据该多个阈值设置对应的放电趋势预警级别。
在一个实施方式中，根据预设时间段内采集到的局部放电信号获取局部放电的放电量平均增长率和放电频次平均增长率，包括：使用移动平均法来计算放电量平均增长率和放电频率平均增长率。
具体地，移动平均是选择一定的平均项数(常用N表示，N越大则平滑作用越强)，采用逐项递移的方法对原时间序列计算一系列序时平均值，可以消除或削弱原序列中的不规则变动，更能体现长期的基本变化趋势。
在一个实施方式中，步骤S150，根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别，包括：根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个以及预设条件，确定采集到的局部放电信号对应的综合预警级别。
具体地，预设条件是指判断综合预警级别的条件，例如，放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个满足某一预设条件，就可以判定为对应的综合预警级别。
在一个实施例中，根据放电阈值预警级别和放电相似度预警级别来确定综合预警级别。例如，综合预警级别Z分为四级，可以根据下表来确定。
例如，当确定的放电阈值预警为三级，确定的放电相似度预警为二级，则确定综合预警级别为二级。上表中的预设条件根据实际需求来设定。
在一个实施例中，根据放电阈值预警级别和放电趋势预警级别来确定综合预警级别。例如，综合预警级别Z分为四级，可以根据下表来确定。
例如，当确定的放电阈值预警为三级，确定的放电趋势预警为二级，则确定综合预警级别为三级。上表中的预设条件根据实际需求来设定。
在一个实施例中，根据放电相似度预警级别和放电趋势预警级别来确定综合预警级别。例如，综合预警级别Z分为三级，可以根据下表来确定。
例如，当确定的放电相似度预警为三级，确定的放电趋势预警为二级，则确定综合预警级别为三级。上表中的预设条件根据实际需求来设定。
在一个实施方式中，根据放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别三者来确定综合预警级别。例如，综合预警级别Z分为六级，具体如下：
一级综合预警Z1，放电阈值预警级别和放电相似度预警级别均为一级预警或二级预警，放电趋势预警级别为一级预警。
二级综合预警Z2，放电阈值预警级别和放电相似度预警级别均为一级预警或二级预警，放电趋势预警级别为二级预警。
三级综合预警Z3，放电阈值预警级别和放电趋势预警级别均为一级预警或二级预警，放电相似度预警级别为一级预警。
四级综合预警Z4，放电阈值预警级别为三级预警或四级预警，放电相似度预警级别为一级预警，并且放电趋势预警级别为一级预警或二级预警。
五级综合预警Z5，放电阈值预警级别为三级预警或四级预警，放电相似度预警级别为二级预警，并且放电趋势预警级别为一级预警或二级预警。
六级综合预警Z6，放电阈值预警级别为三级预警或四级预警，放电相似度预警级别为三级预警，并且放电趋势预警级别为一级预警或二级预警。
例如，当确定的放电相似度预警为三级，确定的放电趋势预警为二级，并且确定的放电相似度预警为二级，则确定综合预警级别为五级。上表中的预设条件根据实际需求来设定。
上述电缆局部放电在线监测方法，根据采集到的局部放电信号来确定对应的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别，并根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个来确定对应的综合预警级别，综合预警级别可以根据需要设置成多个级别，从而能够更准确地进行局部放电预警，进而使得能够及时发现故障隐患、保障电力传输线可靠运行。
本申请还提供了一种电缆局部放电在线监测装置，如图5所示，示出了本申请的一个实施例中的电缆局部放电在线监测装置1000的示意图。电缆局部放电在线监测装置1000包括：
局放信号采集模块100，其实时采集电缆的局部放电信号。
放电阈值预警确定模块200，用于根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别。
放电相似度预警确定模块300，用于根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别。
放电趋势预警确定模块400，用于根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别。
综合预警确定模块500，用于根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别。
在一个实施方式中，预设阈值包括预先设定的放电量阈值、放电频次阈值、放电相位分布阈值和放电脉冲主振频率阈值。放电阈值预警确定模块200具体用于：根据采集到的局部放电信号，获取局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率；将局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率与设定的放电量阈值、放电频次阈值、放电相位分布阈值和放电脉冲主振频率阈值分别进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电阈值预警级别。
在一个实施方式中，电缆局部放电包括多种局部放电类型，预设的放电特征库中存储了与多种局部放电类型对应的放电特征。放电相似度预警确定模块300具体用于：对采集到的局部放电信号进行放电特征提取；将提取的放电特征与预设的放电特征库中的与多种局部放电类型对应的放电特征进行比较，以确定采集到的局部放电信号与多种局部放电类型的放电相似度；以及将经确定的放电相似度和预设的放电相似度阈值进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电相似度预警级别。
在一个实施方式中，放电特征包括：相位分布峰度、相位分布陡度、相位分布对称度和正负半周相关系数。
在一个实施方式中，多种局部放电类型包括：电晕放电、表面放电和内部放电。
在一个实施方式中，放电趋势预警确定模块400具体用于：根据预设时间段内采集到的局部放电信号获取局部放电的放电量平均增长率和放电频次平均增长率；将经确定的放电量平均增长率和放电频次平均增长率分别与预设的放电量平均增长率阈值和放电频次平均增长率阈值进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电趋势预警级别。
在其一个实施方式中，根据预设时间段内采集到的局部放电信号获取局部放电的放电量平均增长率和放电频次平均增长率，包括：使用移动平均法来计算放电量平均增长率和放电频率平均增长率。
在其一个实施方式中，综合预警确定模块500具体用于：根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个以及预设条件，确定采集到的局部放电信号对应的综合预警级别。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：实时采集电缆的局部放电信号；根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别；根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别；根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别；以及根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别。
在一个实施例中，预设阈值包括预先设定的放电量阈值、放电频次阈值、放电相位分布阈值和放电脉冲主振频率阈值。根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别，包括：根据采集到的局部放电信号，获取局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率；将局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率与设定的放电量阈值、放电频次阈值、放电相位分布阈值和放电脉冲主振频率阈值分别进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电阈值预警级别。
在一个实施例中，电缆局部放电包括多种局部放电类型，预设的放电特征库中存储了与多种局部放电类型对应的放电特征。根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别，包括：对采集到的局部放电信号进行放电特征提取；将提取的放电特征与预设的放电特征库中的与多种局部放电类型对应的放电特征进行比较，以确定采集到的局部放电信号与多种局部放电类型的放电相似度；以及将经确定的放电相似度和预设的放电相似度阈值进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电相似度预警级别。
在一个实施例中，放电特征包括：相位分布峰度、相位分布陡度、相位分布对称度和正负半周相关系数。
在一个实施例中，多种局部放电类型包括：电晕放电、表面放电和内部放电。
在一个实施例中，根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别，包括：根据预设时间段内采集到的局部放电信号获取局部放电的放电量平均增长率和放电频次平均增长率；将经确定的放电量平均增长率和放电频次平均增长率分别与预设的放电量平均增长率阈值和放电频次平均增长率阈值进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电趋势预警级别。
在其一个实施例中，根据预设时间段内采集到的局部放电信号获取局部放电的放电量平均增长率和放电频次平均增长率，包括：使用移动平均法来计算放电量平均增长率和放电频率平均增长率。
在其一个实施例中，根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别，包括：根据经确定的放电阈值预警级别、放电相似度预警级别和放电趋势预警级别中的至少两个以及预设条件，确定采集到的局部放电信号对应的综合预警级别。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种电缆局部放电在线监测方法，其特征在于，所述方法包括：
实时采集电缆的局部放电信号；
根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别；
根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别；
根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别；以及，
根据经确定的所述放电阈值预警级别、所述放电相似度预警级别和所述放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别。
2.根据权利要求1所述的电缆局部放电在线监测方法，其特征在于，所述预设阈值包括预先设定的放电量阈值、放电频次阈值、放电相位分布阈值和放电脉冲主振频率阈值；
所述根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别，包括：
根据采集到的局部放电信号，获取局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率；
将所述局部放电的放电量、放电频次、放电相位分布和放电脉冲主振频率与设定的放电量阈值、放电频次阈值、放电相位分布阈值和放电脉冲主振频率阈值分别进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电阈值预警级别。
3.根据权利要求1所述的电缆局部放电在线监测方法，其特征在于，所述电缆局部放电包括多种局部放电类型，所述预设的放电特征库中存储了与多种局部放电类型对应的放电特征；
所述根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别，包括：
对采集到的局部放电信号进行放电特征提取；
将提取的所述放电特征与所述预设的放电特征库中的与多种局部放电类型对应的放电特征进行比较，以确定采集到的局部放电信号与多种局部放电类型的放电相似度；以及
将经确定的所述放电相似度和预设的放电相似度阈值进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电相似度预警级别。
4.根据权利要求3所述的电缆局部放电在线监测方法，其特征在于，所述放电特征包括：相位分布峰度、相位分布陡度、相位分布对称度和正负半周相关系数。
5.根据权利要求3所述的电缆局部放电在线监测方法，其特征在于，所述多种局部放电类型包括：电晕放电、表面放电和内部放电。
6.根据权利要求书1所述的电缆局部放电在线监测方法，其特征在于，所述根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别，包括：
根据预设时间段内采集到的局部放电信号获取局部放电的放电量平均增长率和放电频次平均增长率；
将经确定的所述放电量平均增长率和放电频次平均增长率分别与预设的放电量平均增长率阈值和放电频次平均增长率阈值进行比较，以确定采集到的局部放电信号对应的放电趋势预警级别。
7.根据权利要求书6所述的电缆局部放电在线监测方法，其特征在于，所述根据预设时间段内采集到的局部放电信号获取局部放电的放电量平均增长率和放电频次平均增长率，包括：使用移动平均法来计算所述放电量平均增长率和所述放电频率平均增长率。
8.根据权利要求书1-7中任一项所述的电缆局部放电在线监测方法，其特征在于，所述根据经确定的所述放电阈值预警级别、所述放电相似度预警级别和所述放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别，包括：
根据经确定的所述放电阈值预警级别、所述放电相似度预警级别和所述放电趋势预警级别中的至少两个以及预设条件，确定采集到的局部放电信号对应的综合预警级别。
9.一种电缆局部放电在线监测装置，其特征在于所述装置包括：
局放信号采集模块，用于实时采集电缆的局部放电信号；
放电阈值预警确定模块，用于根据采集到的局部放电信号和预设阈值，确定放电阈值预警级别；
放电相似度预警确定模块，用于根据采集到的局部放电信号和预设的放电特征库，确定放电相似度预警级别；
放电趋势预警确定模块，用于根据采集到的局部放电信号的变化趋势，确定放电趋势预警级别；以及
综合预警确定模块，用于根据经确定的所述放电阈值预警级别、所述放电相似度预警级别和所述放电趋势预警级别中的至少两个，确定综合预警级别。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1-8所述的电缆局部放电在线监测方法的步骤。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111862569A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-10-30 | 国网河南省电力公司邓州市供电公司 | 一种智能局放监测数据传输的算法 |
| CN112162181A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-01-01 | 北京南洋思源智能科技有限公司 | 一种监测方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN112763875A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-07 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种气体绝缘开关柜内部局部放电量监控方法及系统 |
| CN113533910A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-10-22 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种适用于换流变压器局部放电预警的方法及系统 |
| CN113706840A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-11-26 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 局部放电特高频监测分级报警电路及其报警装置和方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103513169A (zh) * | 2013-10-18 | 2014-01-15 | 国网上海市电力公司 | 一种高压电缆局部放电检测方法 |
| CN105301453A (zh) * | 2015-08-14 | 2016-02-03 | 许继集团有限公司 | 一种局部放电在线监测预警方法 |
| CN105548832A (zh) * | 2015-12-10 | 2016-05-04 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 高压电力电缆故障识别方法 |
| CN106501695A (zh) * | 2017-01-06 | 2017-03-15 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种高压电缆局部放电信号采集处理系统及方法 |
-
2018
- 2018-08-09 CN CN201810902705.0A patent/CN109001601A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103513169A (zh) * | 2013-10-18 | 2014-01-15 | 国网上海市电力公司 | 一种高压电缆局部放电检测方法 |
| CN105301453A (zh) * | 2015-08-14 | 2016-02-03 | 许继集团有限公司 | 一种局部放电在线监测预警方法 |
| CN105548832A (zh) * | 2015-12-10 | 2016-05-04 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 高压电力电缆故障识别方法 |
| CN106501695A (zh) * | 2017-01-06 | 2017-03-15 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种高压电缆局部放电信号采集处理系统及方法 |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111862569A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-10-30 | 国网河南省电力公司邓州市供电公司 | 一种智能局放监测数据传输的算法 |
| CN111862569B (zh) * | 2020-08-12 | 2021-07-06 | 国网河南省电力公司邓州市供电公司 | 一种智能局放监测数据传输的算法 |
| CN112162181A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-01-01 | 北京南洋思源智能科技有限公司 | 一种监测方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN112162181B (zh) * | 2020-09-27 | 2024-06-04 | 北京南洋思源智能科技有限公司 | 一种监测方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN112763875A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-07 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种气体绝缘开关柜内部局部放电量监控方法及系统 |
| CN113533910A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-10-22 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种适用于换流变压器局部放电预警的方法及系统 |
| CN113706840A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-11-26 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 局部放电特高频监测分级报警电路及其报警装置和方法 |
| CN113706840B (zh) * | 2021-08-12 | 2023-08-08 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 局部放电特高频监测分级报警电路及其报警装置和方法 |
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