CN110672988A - 一种基于分层式诊断的局部放电模式识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于分层式诊断的局部放电模式识别方法，具体步骤如下：（1）提取不同局部放电信号的放电模式谱图的特征参数；（2）构建分层神经网络模型；（3）基于提取的局部放电信号的大量特征参数样本训练分层神经网络模型；（4）基于经训练的分层神经网络模型确定待识别的局部放电信号的模式，得到每层诊断的结果。本发明采用分层式放电类型诊断方法，降低每一层诊断用的网络规则的复杂性；充分利用不同类别间的差异性；一些层次的诊断只需进行简单的二分类，提高诊断准确的概率。

Description

一种基于分层式诊断的局部放电模式识别方法
技术领域
本发明涉及电力设备监控技术领域，尤其是涉及一种基于分层式诊断的局部放电模式识别方法。
背景技术
气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)在电力系统中得到大量的应用，其设备绝缘状态与电网安全息息相关。局部放电可以有效反映电力设备内部绝缘缺陷的特征，对GIS设备进行局部放电检测可以有效获取设备的绝缘状况，从而及时消除隐患，避免重大事故的发生。因此GIS局部放电检测技术得到了大力推广，针对GIS现场局部放电检测数据也呈海量增长的趋势。
现场GIS设备常见的局部放电类型有：高压导体上的金属尖刺、盆式绝缘子上金属颗粒、高压导体接触不良、接地体或屏蔽之间接触不良、绝缘子气隙等。不同的绝缘缺陷往往对应不同的局部放电信号模式，因此通常通过识别局部放电信号的模式来判断相应的设备绝缘缺陷。
由于GIS设备现场运行环境复杂多样，现场局部放电检测数据中不可避免的包含各种类型的干扰信号，与实验检测信号存在较大差异。因此，针对大数据情况下的局部放电模式识别，传统的分析方法已经难以满足需求。
对于局部放电的现场检测，局部放电检测系统耦合到的信号可能为GIS内部缺陷产生的放电信号，也可能为外部环境各种干扰信号，所以可将检测信号分为干扰信号和局部放电信号两大类。而对于GIS内部的典型绝缘故障缺陷类型，绝缘子气隙放电与绝缘子沿面放电的特征具有一定相似性，放电发生的位置也都是位于绝缘子固体绝缘材料上，基于此可将GIS内部典型绝缘故障缺陷分为气体绝缘中的放电和固体绝缘中的放电两大类。其中，气体绝缘中的放电包括金属尖端放电、悬浮放电和自由金属颗粒放电等，固体绝缘中的放电则分为绝缘子沿面放电和固体绝缘气隙放电等。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于分层式诊断的局部放电模式识别方法，该方法能提高各种放电类型的诊断识别准确率。
本发明的目的是这样实现的：
一种基于分层式诊断的局部放电模式识别方法，特征是：具体步骤如下：
A、提取不同局部放电信号的放电模式谱图的特征参数；
B、构建分层神经网络模型；
C、基于步骤A提取的局部放电信号的大量特征参数样本训练分层神经网络模型；
D、基于经训练的分层神经网络模型确定待识别的局部放电信号的模式，得到每层诊断的结果。
进一步地，所述步骤A中，所述放电模式谱图的特征参数包括统计特征参数、分形特征参数和图像特征参数。
进一步地，所述步骤B中，第一层诊断为：对放电信号和干扰信号的识别区分；第二层诊断为：对放电信号，区分气体绝缘中的放电类型和固体绝缘中的放电类型；对干扰信号，诊断具体干扰信号类型；第三层诊断为：对气体绝缘中的放电或固体绝缘中的放电，识别具体的放电类型。
进一步地，所述步骤C中，提取金属尖端放电、悬浮放电、自由金属颗粒放电、固体绝缘气隙放电、绝缘子沿面放电这五种典型放电类型的局部放电信号作为训练样本。
进一步地，所述步骤C中，以统计特征参数、分形和图像特征参数、统计和分形特征参数、统计和图像特征参数以及所有特征参数这5种不同特征组合作为训练特征量。
本发明采用分层式放电类型诊断方法的优点有：
(1)降低每一层诊断用的网络规则的复杂性；
(2)充分利用不同类别间的差异性；
(3)一些层次的诊断只需进行简单的二分类，提高诊断准确的概率。
附图说明
图1是分层识别的流程示意图；
图2是BP神经网络的原理图。
具体实施方式
下面结合实施例并对照附图对本发明作进一步的说明。
一种基于分层式诊断的局部放电模式识别方法，具体步骤如下：
(1)、提取局部放电信号的放电模式谱图的特征参数，包括统计特征参数、分形特征参数和图像特征参数；
不同放电故障类型的放电特征可由放电模式谱图的特征参数来表示，为了分析不同放电故障类型的放电模式谱图之间的差异以及同一放电类型不同放电发展阶段放电模式谱图之间的差异，提取放电模式谱图的统计特征参数、分形特征参数、图像特征参数，包括统计参数、威布尔分布参数、放电幅值分布特征参数以及局部放电灰度图像的图像特征参数等30个特征参量，主要内容如下所示：
1.统计特征参数：
在特征量构造中选用的统计量有均值、标准差、信息熵以及威布尔参数，基于这几种统计量提取了24个特征参数，如表1所示。
表1
Figure BDA0002183580530000031
Figure BDA0002183580530000041
2.分形特征参数：
分形维数是描述分形集合复杂性的一个重要的特征数，根据不同的定义和计算方法，目前常用的分形维数有盒维数、信息盒维数、豪斯多夫维数、相似维数和关联维数等。本发明根据构造的Δt灰度图像提取盒维数DB、信息盒维数DI两个分析特征量，如表2所示。
表2
Figure BDA0002183580530000042
3.图像特征参数：
图像特征是图像模式识别中应用最为广泛的表征图像分布形态的特征参数，能相当有效的描述灰度图像中像素点的整体分布状况。本发明针对Δt灰度图像，提取小梯度优势、灰度分布不均匀性和灰度平均三个图像纹理特征参数，如表3所示。
表3
Figure BDA0002183580530000043
Figure BDA0002183580530000051
(2)、构建分层神经网络模型：
为了提高各种放电类型的诊断识别准确率，本发明采用分层式诊断识别策略，如图1所示，流程图中的测试数据为待诊断的局部放电数据；特征量提取为提取不同局部放电信号的放电模式谱图的特征参数过程；之后经过第一层诊断，第一层诊断首先实现对放电信号和干扰信号的识别区分；然后在进行第二层诊断，第二层诊断中对放电信号来说，要区分放电信号为气体绝缘中的放电类型还是固体绝缘中的放电类型，确定干扰放电类型和局部放电类型，而对于干扰信号来说则是直接诊断具体的信号类型，如通讯干扰、雷达干扰、马达干扰、日光灯干扰等；最后进行第三层诊断，第三层诊断则是完成对气体绝缘(SF6)中的放电或固体绝缘中的放电进行具体的放电类型的区分及识别，确定是气体中放电类型还是固体中放电类型，气体中放电类型分为金属尖端放电、悬浮放电和自由金属颗粒放电，固体中放电类型分为固体绝缘气隙放电、绝缘子沿面放电。
采用分层式放电类型诊断策略的优点主要有：(1)降低每一层诊断用的网络规则的复杂性；(2)充分利用不同类别间的差异性；(3)一些层次的诊断只需进行简单的二分类，提高诊断准确的概率。
(3)、基于步骤1提取的局部放电信号的大数据特征样本训练分层神经网络模型：
基于分层式诊断的BP神经网络，在每一种特征量计算方式下，分别以统计特征参数、分形和图像特征参数、统计和分形特征参数、统计和图像特征参数以及所有特征参数等5种不同特征组合作为训练特征量。BP神经网络如图2所示，输入层用于计算局部放电样本，样本用X表示，样本个数为n；隐含层用于计算局部放电样本的特征参数，特征参数采用H表示，特征参数个数用k表示；输出层用于计算诊断的分类结果，分类结果用Y表示，分类结果的个数用m表示。输入层的局部放电样本计算得到的结果作为隐含层的输入量，隐含层计算得到的结果作为输出层的输入量。
提取金属尖端放电、悬浮放电、自由金属颗粒放电、固体绝缘气隙放电、绝缘子沿面放电等5种典型放电类型的各5000个训练样本数的特征参数，并采用5种不同特征组合作为训练特征量。
(4)、基于经训练的分层神经网络模型确定待识别的局部放电信号的模式：
本发明在每一种特征量计算方式下，将统计特征参数、分形和图像特征参数、统计和分形特征参数、统计和图像特征参数以及所有特征参数共5种特征参数组合分别作为BP神经网络的输入向量进行识别，察看其诊断识别准确率，比较不同特征参数及其组合的分类识别能力的优劣。
为了便于比较，将同一种特征量计算方式下不同特征输入量的分类识别率列于同一个表格之中，其中，正确分类识别率定义为：
Figure BDA0002183580530000061
表4给出了基于神经网络的分层模式识别的结果。统计特征参数与统计和分形特征参数组合在整体上具有较好的分类识别能力，其中，在统计特征参数下，金属尖端放电的识别率达到100％，各类放电的识别率也都在95％以上。
表4
Figure BDA0002183580530000062

Claims (5)

1.一种基于分层式诊断的局部放电模式识别方法，其特征在于：具体步骤如下：
A、提取不同局部放电信号的放电模式谱图的特征参数；
B、构建分层神经网络模型；
C、基于步骤A提取的局部放电信号的大量特征参数样本训练分层神经网络模型；
D、基于经训练的分层神经网络模型确定待识别的局部放电信号的模式，得到每层诊断的结果。
2.根据权利要求1所述的基于分层式诊断的局部放电模式识别方法，其特征在于：所述步骤A中，所述放电模式谱图的特征参数包括统计特征参数、分形特征参数和图像特征参数。
3.根据权利要求2所述的基于分层式诊断的局部放电模式识别方法，其特征在于，所述步骤B中，第一层诊断为：对放电信号和干扰信号的识别区分；第二层诊断为：对放电信号，区分气体绝缘中的放电类型和固体绝缘中的放电类型；对干扰信号，诊断具体干扰信号类型；第三层诊断为：对气体绝缘中的放电或固体绝缘中的放电，识别具体的放电类型。
4.根据权利要求3所述的基于分层式诊断的局部放电模式识别方法，其特征在于：所述步骤C中，提取金属尖端放电、悬浮放电、自由金属颗粒放电、固体绝缘气隙放电、绝缘子沿面放电这五种典型放电类型的局部放电信号作为训练样本。
5.根据权利要求4所述的基于分层式诊断的局部放电模式识别方法，其特征在于：所述步骤C中，以统计特征参数、分形和图像特征参数、统计和分形特征参数、统计和图像特征参数以及所有特征参数这五种不同特征组合作为训练特征量。
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