CN111126496B - 变压器固体绝缘材料类型确定方法 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种变压器固体绝缘材料类型确定方法,通过对待测的变压器油纸绝缘材料的近红外光谱数据进行主成分分析,生成聚类结果分布图,并通过比对待测材料的聚类结果分布图与多个变压器固体绝缘材料样本的聚类结果分布图,从而确定待测材料是否归属于多个变压器固体绝缘材料样本,进而确定待测材料的材料类型,确定过程快速、准确,且通过近红外光谱数据分析的方式不破坏变压器固体绝缘材料本身,节省成本,操作简单。
Description
技术领域
本申请涉及绝缘材料老化状态评估技术领域,特别是涉及一种变压器固体绝缘材料类型确定方法。
背景技术
高电压、大容量电力变压器的绝缘结构主要是由绝缘纸等纤维材料以及矿物绝缘油两部分组成,其中绝缘油可以根据老化情况进行适时净化、再生或更换处理,而绝缘纸等固体绝缘材料一般无法直接更换。因此,固体绝缘材料的老化状态大大影响变压器的运行寿命,需要对油浸变压器的绝缘纸的老化状态进行检测。
传统的绝缘油纸的老化状态检测方法,一般是通过测量绝缘系统的理化参数或电气参数来对老化状态进行评估。传统的绝缘油纸的老化状态检测方法,存在一个很大的问题,即缺少一种快速、准确的确定变压器固体绝缘材料类型的方法。
发明内容
基于此,有必要针对传统绝缘油纸的状态检测法存在缺少一种快速、准确的确定变压器固体绝缘材料类型的方法的问题,提供一种变压器固体绝缘材料类型确定方法。
本申请提供一种变压器固体绝缘材料类型确定方法,包括:
选取待测的变压器固体绝缘材料,作为待测材料,并获取所述待测材料的近红外光谱数据;
基于主成成分析法,对所述待测材料的近红外光谱数据进行主成分分析,生成所述待测材料的聚类结果分布图;
获取本地存储的n个不同材料类型的变压器固体绝缘材料样本各自对应的聚类结果分布图,作为n个样本聚类结果分布图;n为正整数且n大于等于3;
对所述待测材料的聚类结果分布图和所述n个样本聚类结果分布图进行分析,判断所述待测材料的材料类型是否为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种;
若所述待测材料为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种,则进一步确定与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本,并将该变压器固体绝缘材料样本的材料类型作为所述待测材料的材料类型。
本申请涉及一种变压器固体绝缘材料类型确定方法,通过对待测的变压器油纸绝缘材料的近红外光谱数据进行主成分分析,生成聚类结果分布图,并通过比对待测材料的聚类结果分布图与多个变压器固体绝缘材料样本的聚类结果分布图,从而确定待测材料是否归属于多个变压器固体绝缘材料样本,进而确定待测材料的材料类型,确定过程快速、准确,且通过近红外光谱数据分析的方式不破坏变压器固体绝缘材料本身,节省成本,操作简单。
附图说明
图1为本申请一实施例提供的变压器固体绝缘材料类型确定方法的流程示意图;
图2为本申请一实施例提供的变压器固体绝缘材料类型确定方法中的原始近红外光谱数据图;
图3为本申请一实施例提供的变压器固体绝缘材料类型确定方法中,将待测材料的聚类结果分布图和n个样本聚类结果分布图融合后生成的聚类结果分析图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请提供一种变压器固体绝缘材料类型确定方法。
需要说明的是,本申请提供的变压器固体绝缘材料类型确定方法不限制其应用领域与应用场景。可选地,本申请提供的变压器固体绝缘材料类型确定方法应用于电力系统中的式电力变压器。
本申请提供的变压器固体绝缘材料类型确定方法并不限制其执行主体。可选地,所述变压器固体绝缘材料类型确定方法的执行主体可以为一种变压器固体绝缘材料类型分辨装置。可选地,所述变压器固体绝缘材料类型确定方法的执行主体可以为所述变压器固体绝缘材料类型分辨装置中的一个或多个处理器。
如图1所示,在本申请的一实施例中,所述变压器固体绝缘材料类型确定方法包括如下步骤S100至步骤S500:
S100,选取待测的变压器固体绝缘材料,作为待测材料。进一步地,获取所述待测材料的近红外光谱数据。
具体地,所述变压器固体绝缘材料可以为绝缘纸或绝缘板,由未经漂白的硫酸盐纤维素制备而成。
近红外光(Near Infrared)是指波长介于可见光区与中红外区之间的电磁波,其光谱区定义为780nm至2526nm的区域。在近红外光谱区,吸收带主要由低能电子跃迁、含氢化学键振动的泛频和组频所致,该光谱区可对待测材料中的物质进行定量分析。
本步骤中,可以通过近红外光谱仪对所述待测材料进行近红外光谱扫描,获取所述待测材料的近红外光谱数据。
S200,基于主成成分分析法,对所述待测材料的近红外光谱数据进行主成分分析,生成待测材料的聚类结果分布图。
具体地,所述聚类结果分布图可以表征所述待测材料的近红外光谱的主成成分。可选地,所述聚类结果分布图可以基于平面直角坐标系绘制,只展示所述待测材料的近红外光谱中变化信息最大的两个主成成分,记为第一主成成分和第二主成成分。所述聚类结果分布图的横坐标可以为第一主成成分的积分值。所述聚类结果分布图可以为第二主成成分的积分值。
在本步骤中,可以基于主成成分分析法,计算第一主成成分的积分值和第二主成成分的积分值,从而实现对所述待测材料的近红外光谱数据的主成分分析。
S300,获取本地存储的n个不同类型的变压器固体绝缘材料样本各自对应的聚类结果分布图,作为n个样本聚类结果分布图。n为正整数且n大于等于3。
可选地,n可以为3。所述变压器固体绝缘材料样本可以为58HC型绝缘纸样本,22HCC型绝缘纸样本和BZZ-75型绝缘纸样本。上述3种变压器固体绝缘材料样本为最具有代表性的绝缘纸。58HC型绝缘纸属于皱纹纸,常用于电力变压器引线绝缘绕包。22HCC型绝缘纸和BZZ-75型绝缘纸均常用于电力变压器的匝间及层间绝缘。22HCC型绝缘纸样本为热改性纸。通过设定这3种变压器固体绝缘材料样本,可以基本覆盖全部绝缘纸类型,具有代表性。
S400,对所述待测材料的聚类结果分布图和所述n个样本聚类结果分布图进行分析,判断所述待测材料的材料类型是否为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种。
具体地,可以对所述待测材料的聚类结果分布图进行分析,同时对n个样本聚类结果分布图逐一分析。通过上述分析的分析结果,可以判断所述待测材料的材料类型是否为n个不同类型的变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种。例如,可以依据所述待测材料的聚类结果分布图,22HCC型绝缘纸样本的聚类结果分布图,58HC型绝缘纸样本的聚类结果分布图和BZZ-75型绝缘纸样本的聚类结果分布图,从而判断所述待测材料的材料类型是否为22HCC型绝缘纸样本,58HC型绝缘纸样本和BZZ-75型绝缘纸样本中的一种。
S500,若所述待测材料为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种,则进一步确定与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本。进一步地,将该变压器固体绝缘材料样本的材料类型作为所述待测材料的材料类型。
具体地,若所述待测材料为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种,则在本步骤中,进一步确定与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本,具体是哪一种。例如,如果确定所述待测材料为22HCC型绝缘纸样本,则进一步将22HCC型绝缘纸样本作为所述待测材料的材料类型。
本实施例中,通过对待测的变压器油纸绝缘材料的近红外光谱数据进行主成分分析,生成聚类结果分布图,并通过比对待测材料的聚类结果分布图与多个变压器固体绝缘材料样本的聚类结果分布图,从而确定待测材料是否归属于多个变压器固体绝缘材料样本,进而确定待测材料的材料类型,确定过程快速、准确,且通过近红外光谱数据分析的方式不破坏变压器固体绝缘材料本身,节省成本,操作简单。
在本申请的一实施例中,所述步骤S100包括如下步骤S110至步骤S130:
S110,选取待测的变压器固体绝缘材料,作为待测材料。
具体地,所述待测材料可以为绝缘纸或绝缘板。
S120,获取近红外光谱仪采集的所述待测材料的原始近红外光谱数据。进一步地,基于所述原始近红外光谱数据,生成原始近红外光谱数据图。所述原始近红外光谱数据图的横坐标为波长,纵坐标为吸光度。
具体地,所述近红外光谱仪可以为NIR-DP10A型近红外光谱仪,包括光谱检测器、近红外光源和数据采集终端。所述数据采集终端可以为笔记本电脑。所述近红外光谱仪对所述待测材料的表面进行扫描,以获取所述待测材料的原始近红外光谱数据。进一步地,基于所述原始近红外光谱数据,生成原始近红外光谱数据图。如图2所示,所述原始近红外光谱数据图可以基于平面直角坐标系绘制,其横坐标为波长,纵坐标为吸光度。
S130,对所述原始近红外光谱数据图进行平滑处理,以去除所述原始近红外光谱数据中的噪声数据,生成去噪后的近红外光谱数据图。进一步地,将所述去噪后的近红外光谱数据图,作为所述待测材料的近红外光谱数据,执行后续步骤。
具体地,平滑处理具体指,对所述原始近红外光谱数据图中的光谱曲线进行平滑处理。平滑处理的方式可以为多种,例如计算光谱曲线中每一个数据点的均方差。本步骤的目的是为了去除因近红外光谱仪仪器引起和环境因素引起的噪声点。进行平滑处理后,所述待测材料的近红外光谱数据为包含一条平滑光谱曲线的近红外光谱数据图。
本实施例中,通过获取所述待测材料的原始近红外光谱数据,生成近红外光谱数据图,并对近红外光谱数据图中的曲线进行平滑处理,实现对所述原始近红外光谱数据的去噪处理,提高数据的可用性。
在本申请的一实施例中,当所述原始近红外光谱数据图仅包括一条光谱曲线时,所述步骤S130包括如下步骤:
S131,对所述原始近红外光谱数据图中的光谱曲线进行平滑处理,生成去噪后的近红外光谱数据图。
具体地,本实施例中,所述原始近红外光谱数据图包括一条光谱曲线。即,每一个横坐标对应唯一的一个纵坐标。可以理解,本实施例中,仅通过近红外光谱仪采集所述待测材料的一个位置的近红外光谱数据。生成所述原始近红外光谱数据。因此,本实施例中,只需要对该光谱曲线进行平滑处理即可。
本实施例中,在所述原始近红外光谱数据图仅包括一条光谱曲线时,通过对所述原始近红外光谱数据图中的光谱曲线进行平滑处理,实现了对光谱曲线中的数据点的去噪处理,提高数据的可用性。
在本申请的一实施例中,当所述原始近红外光谱数据图包括多条光谱曲线时,所述步骤S130包括如下步骤S132至步骤S134:
S132,对所述原始近红外光谱数据图中的多条光谱曲线整合为一条光谱曲线。
具体地,本实施例中,所述原始近红外光谱数据图包括多条光谱曲线。本实施例中,通过近红外光谱仪采集所述待测材料的多个位置的近红外光谱数据,因此会产生多条光谱曲线。本步骤中,通过将多条光谱曲线整合为一条光谱曲线,可以使得数据大大简化,便于后续的数据处理与数据分析工作。
S134,对整合后的光谱曲线进行平滑处理,生成去噪后的近红外光谱数据图。
具体地,步骤S134的原理与步骤S131的原理相同,此处不再赘述。
本实施例中,在所述原始近红外光谱数据图包括多条光谱曲线时,通过先对所述原始近红外光谱数据图中的多个光谱曲线整合为一条光谱曲线,再对整合后的光谱曲线进行平滑处理,不但实现了数据的简化过程,而且实现了对光谱曲线中的数据点的去噪处理,提高数据的可用性。
在本申请的一实施例中,所述步骤S132包括如下步骤S132a至步骤S132d:
S132a,选定一个波长,获取每一条光谱曲线中该波长对应的吸光度,得到该波长对应的多个吸光度。
具体地,本实施例中,所述原始近红外光谱数据图包括多条光谱曲线。即,每一个横坐标对应多个纵坐标。例如,若所述原始近红外光谱数据图包括3条光谱曲线,则每一个横坐标(波长)对应3个纵坐标(吸光度)。
S132b,计算所述多个吸光度的平均值,得到该波长对应的吸光度平均值。
具体地,本步骤是为了将多条光谱曲线整合成一条光谱曲线,整合后的一条光谱曲线可以代表多条光谱曲线的数据特征,可以达到简化数据的目的。例如,第一条光谱曲线中,1000波长对应的吸光度为0.27。第二条光谱曲线中,1000波长对应的吸光度为0.28,第三条光谱曲线中,1000波长对应的吸光度为0.29。则1000波长对应的吸光度平均值为0.27,0.28和0.29的平均值,即0.28。
S132c,反复执行所述步骤S132a至步骤S132b,计算每一个波长对应的吸光度平均值,得到多个吸光度平均值。
具体地,对每一个波长执行所述步骤S132a至步骤S132b,以计算每一个波长对应的吸光度平均值,得到多个吸光度平均值。
S132d,将所述多个吸光度平均值连成一条直线,生成整合后的光谱曲线。
具体地,通过执行前述步骤S132a至步骤S132c,可以得到每一个波长对应的吸光度平均值。将多个吸光度平均值连成一条直线,即可得到整合后的光谱曲线。
本实施例中,通过将多个光谱曲线通过求取纵坐标平均值的方式整合为一条光谱曲线,不但大大简化了光谱数据,而且使得整合后的光谱曲线可以代表多条光谱曲线的数据特征,不会失去数据的准确性。
在本申请的一实施例中,所述待测材料的聚类结果分布图包括所述待测材料的一个成分坐标点。所述样本聚类结果分布图包括,所述变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点。
具体地,所述待测材料的聚类结果分布图,是基于所述待测材料的近红外光谱数据生成的,这一点在步骤S200已经作出过说明。所述待测材料的聚类结果分布图包括所述待测材料的一个成分坐标点,该成分坐标点表征所述待测材料的主成成分的聚类结果。所述n个不同材料类型的变压器固体绝缘材料样本各自对应的聚类结果分布图可以预先生成,生成原理与所述待测材料的聚类结果分布图的生成原理相同。为了保证变压器固体绝缘材料样本的聚类结果分布图的准确性足够高,可以多次取样,多次进行主成成分分析,使得每一个样本聚类结果分布图包括多个成分坐标点。
本实施例中,通过设置每一个样本聚类结果分布图包括多个成分坐标点,使得每一种变压器固体绝缘材料样本的聚类结果分布形成一个分布范围,便于后续对待测材料的主成分进行聚类分析,分析结果更准确化。
在本申请的一实施例中,所述步骤S400包括如下步骤S411至步骤419:
S411,将所述待测材料的聚类结果分布图和所述n个样本聚类结果分布图融合,生成聚类结果分析图。
具体地,为了对待测材料的主成分进行聚类分析,判定所述待测材料的材料类型,本步骤中,将所述待测材料的聚类结果分布图和所述n个样本聚类结果分布图融合,便于比对所述待测材料的聚类结果分布图和n个样本聚类结果分布图,以确定所述待测材料的成分坐标点归属的分布范围。
S412,基于所述聚类结果分析图,获取每一个变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点所覆盖区域的中心坐标点。
具体地,如图3所示,每一个变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点,形成了一个覆盖区域。该覆盖区域的物理中心,即该覆盖区域的中心坐标点。可选地,计算一个变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点所覆盖区域的中心坐标点的方法是:通过计算多个成分坐标点的横坐标的平均值,得到该中心坐标点的横坐标。通过计算多个成分坐标点的纵坐标的平均值,得到该中心坐标点的纵坐标。
S413,选取一个变压器固体绝缘材料样本,计算该变压器固体绝缘材料样本的每一个成分坐标点与所述中心坐标点的欧式距离值。进一步地,选取最大欧式距离值作为极限欧式距离值。
具体地,本步骤的目的是为了寻找该变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点所覆盖区域的一个边界值。距离所述中心坐标点最远的成分坐标点,与所述中心坐标点的欧式距离值,即所述极限欧式距离值。
S414,反复执行步骤S413,得到每一个变压器固体绝缘材料样本的极限欧式距离值。
具体地,通过本步骤,可以确定每一个变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点所覆盖区域的边界值。
S415,选取一个变压器固体绝缘材料样本,计算所述待测材料的成分坐标点与该变压器固体绝缘材料样本的中心坐标点的欧式距离值,作为待测材料欧式距离值。
具体地,本步骤可以计算得到所述待测材料的成分坐标点与该变压器固体绝缘材料样本的中心坐标点的欧式距离值。
S416,判断所述待测材料欧式距离值是否小于或等于该变压器固体绝缘材料样本的极限欧式距离值。
具体地,将所述待测材料欧式距离值与极限欧式距离值进行数值比对,判断所述待测材料欧式距离值是否小于或等于极限欧式距离值。
S417,若所述待测材料欧式距离值小于或等于该变压器固体绝缘材料样本的极限欧式距离值,则确定所述待测材料的主成分处于该变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
具体地,若所述待测材料欧式距离值大于该变压器固体绝缘材料样本的极限欧式距离值,则确定所述待测材料的主成分偏离该变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
举例说明,58HC型绝缘纸样本的极限欧式距离值为25,所述待测材料欧式距离值为21,则确定所述待测材料的主成分处于该变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
S418,反复执行步骤S415至步骤S417,并判断所述待测材料的主成分是否处于至少一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
具体地,举例说明,所述待测材料的成分坐标点与58HC型绝缘纸样本的中心坐标点的欧式距离值为11.1255(即待测材料欧式距离值),58HC型绝缘纸样本的极限欧式距离值为18,11.1255小于18。所述待测材料的主成分处于58HC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围。
所述待测材料的成分坐标点与22HCC型绝缘纸样本的中心坐标点的欧式距离值为20.2157(即待测材料欧式距离值),22HCC型绝缘纸样本的极限欧式距离值为21,20.2157小于21。所述待测材料的主成分处于22HCC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围。
所述待测材料的成分坐标点与BZZ-75型绝缘纸样本的中心坐标点的欧式距离值为21.821(即待测材料欧式距离值),BZZ-75型绝缘纸样本的极限欧式距离值为21,21.821大于21。所述待测材料的主成分不处于22HCC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围。
可见,所述待测材料与每一个变压器固体绝缘材料样本,均计算一个待测材料欧式距离值。每一个变压器固体绝缘材料样本还计算各自的极限欧式距离值。因此,比对时,需要逐一比对。
通过上述列举的例子可知,所述待测材料的主成分处于58HC型绝缘纸样本和22HCC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围,不处于BZZ-75型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围。可以确定所述待测材料的主成分处于至少一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
S419,若所述待测材料的主成分处于至少一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围,则确定所述待测材料的材料类型为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种。
具体地,若所述待测材料的主成分处于至少一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围,则确定所述待测材料的材料类型归属于n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型。
本实施例中,通过计算待测材料的成分坐标点与变压器固体绝缘材料样本的中心坐标点的欧式距离值,作为待测材料欧式距离值,并将该待测材料欧式距离值与变压器固体绝缘材料样本的极限欧式距离值进行比对,可以确定所述待测材料的主成分的归属,从而确定所述待测材料的材料类型的归属,计算过程简便,判断结果准确。
在本申请的一实施例中,在所述步骤S418之后,所述步骤S400还包括如下步骤:
S421,若所述待测材料的主成分不处于任何一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围,则确定所述待测材料的材料类型不为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的任何一种。
具体地,前述内容提及到,n个不同变压器固体绝缘材料样本选取的都是具有代表性的变压器固体绝缘材料,如果通过本步骤确定所述待测材料的材料类型不为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的任何一种,可以通过其他方式确定所述待测材料的材料类型,通过本步骤已经排除掉全部具有代表性的材料类型,通过其他方式确定材料类型就比较简单了。其他方式可以为化学测定的方式或通过其他仪器进行定量分析。当然,这种情况比较少见。
本实施例中,通过确定所述待测材料的材料类型不为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的任何一种,可以排除掉全部具有代表性的变压器固体绝缘材料的材料类型,为后续通过其他方式确定所述待测材料的材料类型提供极大便利,大大减轻工作量。
在本申请的一实施例中,所述步骤S500包括如下步骤S510至步骤S520:
S510,判断所述待测材料的主成分是否处于唯一一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
具体地,通过步骤S100至步骤S400,已经确定所述待测材料的材料类型为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种。本实施例中,需要进一步确定所述待测材料的材料类型。首先通过执行本步骤,判断所述待测材料的主成分是否处于唯一一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
S520,若所述待测材料的主成分处于唯一一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围,则将该变压器固体绝缘材料样本的材料类型,作为所述待测材料的材料类型。
举例说明,如果通过执行步骤S100至步骤S400后,确定所述待测材料的主成分处于58HC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围,不处于22HCC型绝缘纸样本和BZZ-75型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围,则直接确定所述待测材料的材料类型为58HC型绝缘纸。
本实施例中,通过在所述待测材料的主成分处于唯一一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围时,可以快速且准确的直接确定所述待测材料的材料类型。
在本申请的一实施例中,所述步骤S500还包括如下步骤:
S530,若所述待测材料的主成分处于多个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围,则选取最小待测材料欧式距离值对应的变压器固体绝缘材料样本,将该变压器固体绝缘材料样本的材料类型,作为所述待测材料的材料类型。
具体地,承接上述列举的例子。
本实施例中,所述待测材料的成分坐标点与58HC型绝缘纸样本的中心坐标点的欧式距离值为11.1255(即待测材料欧式距离值)。58HC型绝缘纸样本的极限距离值为18,11.1255小于18。所述待测材料的主成分处于58HC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围。
所述待测材料的成分坐标点与22HCC型绝缘纸样本的中心坐标点的欧式距离值为20.2157(即待测材料欧式距离值)。22HCC型绝缘纸样本的极限距离值为21,20.2157小于21。所述待测材料的主成分处于22HCC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围。
此时,所述待测材料的主成分处于多个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。而11.1255小于20.2157,可以确定11.1255为最小待测材料欧式距离值。则确定所述待测材料的材料类型为58HC型绝缘纸。这是因为待测材料欧式距离值越小,可以认为所述待测材料的成分坐标点距离变压器固体绝缘材料样本的中心坐标点越近,所述待测材料与该变压器固体绝缘材料样本的主成分越相似。
本实施例中,通过在所述待测材料的主成分处于多个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围时,可以通过选取最小待测材料欧式距离值对应的变压器固体绝缘材料样本,确定所述待测材料的材料类型,简单快速准确,科学合理。
以上所述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本申请专利范围的限制。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,本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种变压器固体绝缘材料类型确定方法,其特征在于,包括:
S100,选取待测的变压器固体绝缘材料,作为待测材料,并获取所述待测材料的近红外光谱数据;
S200,基于主成分分析法,对所述待测材料的近红外光谱数据进行主成分分析,生成所述待测材料的聚类结果分布图;所述聚类结果分布图的横坐标为第一主成分的积分值,所述聚类结果分布图的纵坐标为第二主成分的积分值;
S300,获取本地存储的n个不同材料类型的变压器固体绝缘材料样本各自对应的聚类结果分布图,作为n个样本聚类结果分布图;n为正整数且n大于等于3;
S400,对所述待测材料的聚类结果分布图和所述n个样本聚类结果分布图进行分析,判断所述待测材料的材料类型是否为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种;
S500,若所述待测材料为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种,则进一步确定与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本,并将该变压器固体绝缘材料样本的材料类型作为所述待测材料的材料类型;
其中,所述待测材料的聚类结果分布图包括所述待测材料的一个成分坐标点,所述样本聚类结果分布图包括所述变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点,所述步骤S400包括:
S411,将所述待测材料的聚类结果分布图和所述n个样本聚类结果分布图融合,生成聚类结果分析图;
S412,基于所述聚类结果分析图,获取每一个变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点所覆盖区域的中心坐标点;
S413,选取一个变压器固体绝缘材料样本,计算该变压器固体绝缘材料样本的每一个成分坐标点与所述中心坐标点的欧式距离值,并选取最大欧式距离值作为极限欧式距离值;
S414,反复执行步骤S413,得到每一个变压器固体绝缘材料样本的极限欧式距离值;
S415,选取一个变压器固体绝缘材料样本,计算所述待测材料的成分坐标点与该变压器固体绝缘材料样本的中心坐标点的欧式距离值,作为待测材料欧式距离值;
S416,判断所述待测材料欧式距离值是否小于或等于该变压器固体绝缘材料样本的极限欧式距离值;
S417,若所述待测材料欧式距离值小于或等于该变压器固体绝缘材料样本的极限欧式距离值,则确定所述待测材料的主成分处于该变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围;
S418,反复执行步骤S415至步骤S417,并判断所述待测材料的主成分是否处于至少一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围;
S419,若所述待测材料的主成分处于至少一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围,则确定所述待测材料的材料类型为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种;
所述步骤S500包括:
S530,若所述待测材料的主成分处于多个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围,则选取最小待测材料欧式距离值对应的变压器固体绝缘材料样本,将该变压器固体绝缘材料样本的材料类型,作为所述待测材料的材料类型。
2.根据权利要求1所述的变压器固体绝缘材料类型确定方法,其特征在于,所述步骤S100包括:
S110,选取待测的变压器固体绝缘材料,作为待测材料;
S120,获取近红外光谱仪采集的所述待测材料的原始近红外光谱数据,基于所述原始近红外光谱数据,生成原始近红外光谱数据图;所述原始近红外光谱数据图的横坐标为波长,纵坐标为吸光度;
S130,对所述原始近红外光谱数据图进行平滑处理,以去除所述原始近红外光谱数据中的噪声数据,生成去噪后的近红外光谱数据图,将所述去噪后的近红外光谱数据图作为所述待测材料的近红外光谱数据,执行后续步骤。
3.根据权利要求2所述的变压器固体绝缘材料类型确定方法,其特征在于,当所述原始近红外光谱数据图仅包括一条光谱曲线时,所述步骤S130包括:
S131,对所述原始近红外光谱数据图中的光谱曲线进行平滑处理,生成去噪后的近红外光谱数据图。
4.根据权利要求3所述的变压器固体绝缘材料类型确定方法,其特征在于,当所述原始近红外光谱数据图包括多条光谱曲线时,所述步骤S130包括:
S132,对所述原始近红外光谱数据图中的多条光谱曲线整合为一条光谱曲线;
S134,对整合后的光谱曲线进行平滑处理,生成去噪后的近红外光谱数据图。
5.根据权利要求4所述的变压器固体绝缘材料类型确定方法,其特征在于,所述步骤S132包括:
S132a,选定一个波长,获取每一条光谱曲线中该波长对应的吸光度,得到该波长对应的多个吸光度;
S132b,计算所述多个吸光度的平均值,得到该波长对应的吸光度平均值;
S132c,反复执行所述步骤S132a至步骤S132b,计算每一个波长对应的吸光度平均值,得到多个吸光度平均值;
S132d,将所述多个吸光度平均值连成一条直线,生成整合后的光谱曲线。
6.根据权利要求5所述的变压器固体绝缘材料类型确定方法,其特征在于,在所述步骤S418之后,所述步骤S400还包括:
S421,若所述待测材料的主成分不处于任何一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围,则确定所述待测材料的材料类型不为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的任何一种。
7.根据权利要求6所述的变压器固体绝缘材料类型确定方法,其特征在于,所述步骤S500还包括:
S520,若所述待测材料的主成分处于唯一一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围,则将该变压器固体绝缘材料样本的材料类型,作为所述待测材料的材料类型。
8.根据权利要求1所述的变压器固体绝缘材料类型确定方法,其特征在于,所述待测材料为绝缘纸或绝缘板。
9.根据权利要求1所述的变压器固体绝缘材料类型确定方法,其特征在于,所述变压器固体绝缘材料样本包括58HC型绝缘纸样本、22HCC型绝缘纸样本和BZZ-75型绝缘纸样本。
10.根据权利要求4所述的变压器固体绝缘材料类型确定方法,其特征在于,所述多条光谱曲线是通过近红外光谱仪采集所述待测材料的多个位置的近红外光谱数据得到的。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105548066A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-05-04 | 贵州中烟工业有限责任公司 | 一种胶体种类区分方法及系统 |
CN108491894A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-09-04 | 江苏大学 | 一种可能模糊鉴别c-均值聚类的茶叶分类方法 |
CN108872129A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-23 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于偏最小二乘法的绝缘纸近红外光谱解析方法 |
CN109030407A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-12-18 | 江苏大学 | 一种混合模糊c均值聚类的苹果品种分类方法 |
CN109781658A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-21 | 西安交通大学 | 一种基于近红外光谱主成分分析的绝缘纸种类判别方法 |
CN110376157A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-10-25 | 应急管理部天津消防研究所 | 一种判定泡沫塑料种类及其阻燃性能的检测分析方法 |
-
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105548066A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-05-04 | 贵州中烟工业有限责任公司 | 一种胶体种类区分方法及系统 |
CN108491894A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-09-04 | 江苏大学 | 一种可能模糊鉴别c-均值聚类的茶叶分类方法 |
CN109030407A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-12-18 | 江苏大学 | 一种混合模糊c均值聚类的苹果品种分类方法 |
CN108872129A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-23 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于偏最小二乘法的绝缘纸近红外光谱解析方法 |
CN109781658A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-21 | 西安交通大学 | 一种基于近红外光谱主成分分析的绝缘纸种类判别方法 |
CN110376157A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-10-25 | 应急管理部天津消防研究所 | 一种判定泡沫塑料种类及其阻燃性能的检测分析方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
利用近红外光谱定量评估绝缘纸聚合度的建模方法研究;李元 等;《中国电机工程学报》;20190831;第39卷;第287-296页 * |
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