CN112461942A - 一种高压套管电容芯故障诊断方法及系统 - Google Patents

一种高压套管电容芯故障诊断方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种高压套管电容芯故障诊断方法及系统,其方法包括:采集高压套管电容芯的绝缘油,并基于油色谱试验法与水分试验法对所述绝缘油进行试验分析,获取试验数据集;对所述试验数据集中的每一个试验数据进行故障类型匹配处理,生成样本数据集,并利用所述样本数据集对BP神经网络进行训练;基于训练后的BP神经网络对待测高压套管电容芯进行故障诊断。在本发明实施例中,通过利用BP神经网络可辅助实现对电容芯所可能出现的多种故障类型进行精确诊断,实用性较好。

Description

一种高压套管电容芯故障诊断方法及系统
技术领域
本发明涉及故障检测技术领域,尤其涉及一种高压套管电容芯故障诊断方法及系统。
背景技术
高压套管作为变压器最重要的组件之一,是电力变压器出线装置的关键设备,其运行的安全可靠性成为电力系统安全稳定运行的可靠保证。经研究表明,由高压套管故障所导致的220kV变压器、500kV变压器非计划停运数量占总非计划停运数量约25%;非计划停运时间占总非计划停运时间56.5%,说明高压套管是使得变压器发生缺陷或故障频率最高的组件。而对高压套管的检测主要针对内部电容芯,其绝缘性能直接影响高压套管的寿命。电容芯的故障类型有受潮及X蜡故障、受潮故障和X蜡故障,目前对于电容芯受潮故障的研究较多,且已取得具有工程指导意义的成果,但对于电容芯X蜡故障的研究尚无精确诊断方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,本发明提供了一种高压套管电容芯故障诊断方法及系统,通过利用BP神经网络可辅助实现对电容芯可能出现的多种故障类型进行精确诊断,实用性较好。
为了解决上述问题,本发明提出了一种高压套管电容芯故障诊断方法,所述方法包括:
采集高压套管电容芯的绝缘油,并基于油色谱试验法与水分试验法对所述绝缘油进行试验分析,获取试验数据集;
对所述试验数据集中的每一个试验数据进行故障类型匹配处理,生成样本数据集,并利用所述样本数据集对BP神经网络进行训练;
基于训练后的BP神经网络对待测高压套管电容芯进行故障诊断。
可选的,所述对所述试验数据集中的每一个试验数据进行故障类型匹配处理,生成样本数据集,并利用所述样本数据集对BP神经网络进行训练包括:
获取所述样本数据集中的每一个样本数据所包含的M个特征量,并将所述M个特征量中的每一个特征量进行归一化处理;
获取所述样本数据集中所包含的N个故障类型,并对所述样本数据集中的每一个样本数据进行故障编码输出,生成故障编码状态表;
构建BP神经网络,并确定所述BP神经网络的激活函数和训练函数;
以所述训练函数的收敛为限定条件,利用归一化处理后的样本数据集与所述故障编码状态表对所述BP神经网络进行训练。
可选的,所述将所述M个特征量中的每一个特征量进行归一化处理包括:
获取所述M个特征量中的最小特征量和最大特征量,并计算所述M个特征量中的每一个特征量的归一化值为:
Figure BDA0002717969090000021
其中,
Figure BDA0002717969090000022
为所述M个特征量中的第i个特征量,
Figure BDA0002717969090000023
为所述M个特征量中的最小特征量,
Figure BDA0002717969090000024
为所述M个特征量中的最大特征量,xi为所述第i个特征量
Figure BDA0002717969090000025
所对应的归一化值。
可选的,所述构建BP神经网络包括:
定义所述BP神经网络的输入层神经元数量为M,确定所述BP神经网络的隐含层神经元数量为:
Figure BDA0002717969090000026
定义所述BP神经网络的输出层神经元数量为N,再基于所述输入层神经元数量、所述隐含层神经元数量和所述输出层神经元数量,构建所述BP神经网络。
另外,本发明实施例还提供了一种高压套管电容芯故障诊断系统,所述系统包括:
数据获取模块,用于采集高压套管电容芯的绝缘油,并基于油色谱试验法与水分试验法对所述绝缘油进行试验分析,获取试验数据集;
网络训练模块,用于对所述试验数据集中的每一个试验数据进行故障类型匹配处理,生成样本数据集,并利用所述样本数据集对BP神经网络进行训练;
故障诊断模块,用于基于训练后的BP神经网络对待测高压套管电容芯进行故障诊断。
可选的,所述网络训练模块包括:
数据处理单元,用于获取所述样本数据集中的每一个样本数据所包含的M个特征量,并将所述M个特征量中的每一个特征量进行归一化处理;
故障编码单元,用于获取所述样本数据集中所包含的N个故障类型,并对所述样本数据集中的每一个样本数据进行故障编码输出,生成故障编码状态表;
网络构建单元,用于构建BP神经网络,并确定所述BP神经网络的激活函数和训练函数;
网络训练单元,用于以所述训练函数的收敛为限定条件,利用归一化处理后的样本数据集与所述故障编码状态表对所述BP神经网络进行训练。
可选的,所述数据处理单元用于获取所述M个特征量中的最小特征量和最大特征量,并计算所述M个特征量中的每一个特征量的归一化值为:
Figure BDA0002717969090000031
其中,
Figure BDA0002717969090000032
为所述M个特征量中的第i个特征量,
Figure BDA0002717969090000033
为所述M个特征量中的最小特征量,
Figure BDA0002717969090000034
为所述M个特征量中的最大特征量,xi为所述第i个特征量
Figure BDA0002717969090000035
所对应的归一化值。
可选的,所述网络构建单元用于定义所述BP神经网络的输入层神经元数量为M,确定所述BP神经网络的隐含层神经元数量为:
Figure BDA0002717969090000036
以及定义所述BP神经网络的输出层神经元数量为N,再基于所述输入层神经元数量、所述隐含层神经元数量和所述输出层神经元数量,构建所述BP神经网络。
在本发明实施例中,基于BP神经网络所具备的良好学习能力以及较优的信息融合方法,可在足够多样本数据的前提下保证网络的容错性和鲁棒性,以辅助实现对高压套管电容芯所可能出现的多种故障类型进行精确诊断,具备较好的实用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见的,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例公开的一种高压套管电容芯故障诊断方法的流程示意图;
图2是本发明实施例公开的各个试验样本所对应的BP神经网络输出故障雷达示意图;
图3是本发明实施例公开的一种高压套管电容芯故障诊断系统的结构组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,图1示出了本发明实施例中的一种高压套管电容芯故障诊断方法的流程示意图;
S101、采集高压套管电容芯的绝缘油,并基于油色谱试验法与水分试验法对所述绝缘油进行试验分析,获取试验数据集;
在本发明实施例中,首先获取若干个已知故障类型的高压套管电容芯,并利用油纸对上述若干个高压套管电容芯中的每一个高压套管电容芯绝缘油进行提取;再基于油色谱试验法对油纸上所附着的绝缘油的成分含量进行试验分析,其中绝缘油的成分主要包括甲烷(CH4)、乙烯(C2H4)、乙烷(C2H6)、乙炔(C2H2)、氢气(H2)、一氧化碳(CO)、二氧化碳(CO2)和总烃;最后基于水分试验法对油纸上所附着的绝缘油的水分含量进行试验分析,且以上述提及的九种特征含量作为一个高压套管电容芯的绝缘油试验数据,可最终获取上述若干个高压套管电容芯所形成的试验数据集。
S102、对所述试验数据集中的每一个试验数据进行故障类型匹配处理,生成样本数据集,并利用所述样本数据集对BP神经网络进行训练;
本发明实施过程包括如下:
(1)获取所述样本数据集中的每一个样本数据所包含的M个特征量,并将所述M个特征量中的每一个特征量进行归一化处理;
具体的,从所述样本数据集中获取一个样本数据,即其中一个高压套管电容芯的样本数据,再从该样本数据所包含的M个特征量中的最小特征量和最大特征量,并计算所述M个特征量中的每一个特征量的归一化值为:
Figure BDA0002717969090000051
其中,
Figure BDA0002717969090000052
为所述M个特征量中的第i个特征量,
Figure BDA0002717969090000053
为所述M个特征量中的最小特征量,
Figure BDA0002717969090000054
为所述M个特征量中的最大特征量,xi为所述第i个特征量
Figure BDA0002717969090000055
所对应的归一化值。结合步骤S101中的描述,此处的M个特征量实际上为9个特征量。
(2)获取所述样本数据集中所包含的N个故障类型,并对所述样本数据集中的每一个样本数据进行故障编码输出,生成故障编码状态表;
具体的,所述样本数据集中所包含的若干个高压套管电容芯已划分为四大类:无故障类型的高压套管电容芯yk1、发生受潮故障类型的高压套管电容芯yk2、发生X蜡故障类型的高压套管电容芯yk3和发生受潮及X蜡故障类型的高压套管电容芯yk4,即此处的N个故障类型实际上为4个故障类型。在此基础上,对所述样本数据集中的每一个样本数据k进行故障编码输出为Yk=[yk1,yk2,yk3,yk4],且本发明实施例为了使得待构建的BP神经网络具有更好的泛化能力,在实际运算过程中将样本数据k(即高压套管电容芯k)在处于第i种状态的网络输出期望值表示为yki=0.7,ykj=0.1(i≠j),即无故障类型所对应的编码输出为Yk1=[0.7,0.1,0.1,0.1],发生受潮故障类型所对应的编码输出为Yk2=[0.1,0.7,0.1,0.1],发生X蜡故障类型所对应的编码输出为Yk3=[0.1,0.1,0.7,0.1],发生受潮及X蜡故障类型所对应的编码输出为Yk4=[0.1,0.1,0.1,0.7],由此生成所述样本数据集所对应的故障编码状态表。
(3)构建BP神经网络,并确定所述BP神经网络的激活函数和训练函数;
具体的,定义所述BP神经网络的输入层神经元数量为M,可确定所述BP神经网络的隐含层神经元数量为:
Figure BDA0002717969090000061
同时定义所述BP神经网络的输出层神经元数量为N,再基于所述输入层神经元数量、所述隐含层神经元数量和所述输出层神经元数量,利用MATLAB软件中的神经网络工具箱构建所述BP神经网络。其中,所述BP神经网络的输入层与隐含层之间的激活函数以及隐含层与输出层之间的激活函数均采用S型传递函数,即f(x)=1/(1+e-x);此外所述BP神经网络中所设置的训练函数采用梯度下降训练函数,所述训练函数设定最大学习迭代次数为1000次,且在对所述BP神经网络进行训练过程中,若训练次数达到700次时所述训练函数已经趋近于0,判定所述BP神经网络处于收敛状态。
(4)以所述训练函数的收敛为限定条件,利用归一化处理后的样本数据集与所述故障编码状态表对所述BP神经网络进行训练。
S103、基于训练后的BP神经网络对待测高压套管电容芯进行故障诊断。
在本发明实施例中,利用步骤S101的操作方法可对待测高压套管电容芯的绝缘油中所包含的各个特征含量进行提取分析,并利用步骤S102中所提及到的归一化处理方式对各个特征含量进行处理,得到样本数据并将其输入到所述训练后的BP神经网络进行故障诊断输出。
此外,本发明实施例通过选取已知故障类型的五支高压套管电容芯作为验证样本,对上述的高压套管电容芯故障诊断方法进行验证,其中无故障类型的验证样本2例、发生受潮故障类型的验证样本1例、发生X蜡故障类型的验证样本1例、发生受潮及X蜡故障类型的验证样本1例,利用步骤S101可得到上述五支高压套管电容芯的各类试验数据如表1所示:
表1各个验证样本的试验数据表
Figure BDA0002717969090000071
再利用步骤S102对表1中的各组试验数据进行归一化处理后得到各组样本数据,并将所述各组样本数据输入至所述训练后的BP神经网络进行故障编码输出,如表2所示:
表2各个试验样本的BP神经网络输出故障编码表
Figure BDA0002717969090000072
Figure BDA0002717969090000081
根据表2所描述的各个试验样本的BP神经网络输出故障编码,利用MATLAB软件可分别绘制出各个试验样本的BP神经网络故障雷达图,如图2所示:验证样本1发生受潮及X蜡故障,其在表2中所对应的故障输出值(yk4)接近于0.7;验证样本2发生受潮故障,其在表2中所对应的故障输出值(yk2)接近于0.7;验证样本3发生X蜡故障,其在表2中所对应的故障输出值(yk3)接近于0.7;验证样本4和验证样本5无故障,其在表2中所对应的故障输出值(yk1)均接近于0.7;再将上述各个试验样本的最终试验结果与表1中的备注内容进行对照,可获知所述训练后的BP神经网络的诊断结果与预期相符,由此验证所述训练后的BP神经网络可以较为准确地判断出高压套管电容芯的状态。
请参阅图3,图3示出了本发明实施例中的一种高压套管电容芯故障诊断系统的结构组成示意图,所述系统包括:
数据获取模块201,用于采集高压套管电容芯的绝缘油,并基于油色谱试验法与水分试验法对所述绝缘油进行试验分析,获取试验数据集;
网络训练模块202,用于对所述试验数据集中的每一个试验数据进行故障类型匹配处理,生成样本数据集,并利用所述样本数据集对BP神经网络进行训练;
进一步的,所述网络训练模块202包括数据处理单元、故障编码单元、网络构建单元和网络训练单元;其中,所述数据处理单元用于获取所述样本数据集中的每一个样本数据所包含的M个特征量,并将所述M个特征量中的每一个特征量进行归一化处理;所述故障编码单元用于获取所述样本数据集中所包含的N个故障类型,并对所述样本数据集中的每一个样本数据进行故障编码输出,生成故障编码状态表;所述网络构建单元用于构建BP神经网络,并确定所述BP神经网络的激活函数和训练函数;所述网络训练单元用于以所述训练函数的收敛为限定条件,利用归一化处理后的样本数据集与所述故障编码状态表对所述BP神经网络进行训练。
具体的,所述数据处理单元用于获取所述M个特征量中的最小特征量和最大特征量,并计算所述M个特征量中的每一个特征量的归一化值为:
Figure BDA0002717969090000091
其中,
Figure BDA0002717969090000092
为所述M个特征量中的第i个特征量,
Figure BDA0002717969090000093
为所述M个特征量中的最小特征量,
Figure BDA0002717969090000094
为所述M个特征量中的最大特征量,xi为所述第i个特征量
Figure BDA0002717969090000095
所对应的归一化值。
具体的,所述网络构建单元用于定义所述BP神经网络的输入层神经元数量为M,确定所述BP神经网络的隐含层神经元数量为:
Figure BDA0002717969090000096
以及定义所述BP神经网络的输出层神经元数量为N,再基于所述输入层神经元数量、所述隐含层神经元数量和所述输出层神经元数量,构建所述BP神经网络。
故障诊断模块203,用于基于训练后的BP神经网络对待测高压套管电容芯进行故障诊断。
其中,所述系统被配置用于执行上述的高压套管电容芯故障诊断方法,针对所述系统中的各个模块的具体实施方式请参考图1所示出的方法流程图及具体实施内容,在此不再赘述。
在本发明实施例中,基于BP神经网络所具备的良好学习能力以及较优的信息融合方法,可在足够多样本数据的前提下保证网络的容错性和鲁棒性,以辅助实现对高压套管电容芯所可能出现的多种故障类型进行精确诊断,具备较好的实用价值。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储介质中,存储介质可以包括:只读存储器(ROM,Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例所提供的一种高压套管电容芯故障诊断方法及系统进行了详细介绍,本文中采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种高压套管电容芯故障诊断方法,其特征在于,所述方法包括:
采集高压套管电容芯的绝缘油,并基于油色谱试验法与水分试验法对所述绝缘油进行试验分析,获取试验数据集;
对所述试验数据集中的每一个试验数据进行故障类型匹配处理,生成样本数据集,并利用所述样本数据集对BP神经网络进行训练;
基于训练后的BP神经网络对待测高压套管电容芯进行故障诊断。
2.根据权利要求1所述的高压套管电容芯故障诊断方法,其特征在于,所述对所述试验数据集中的每一个试验数据进行故障类型匹配处理,生成样本数据集,并利用所述样本数据集对BP神经网络进行训练包括:
获取所述样本数据集中的每一个样本数据所包含的M个特征量,并将所述M个特征量中的每一个特征量进行归一化处理;
获取所述样本数据集中所包含的N个故障类型,并对所述样本数据集中的每一个样本数据进行故障编码输出,生成故障编码状态表;
构建BP神经网络,并确定所述BP神经网络的激活函数和训练函数;
以所述训练函数的收敛为限定条件,利用归一化处理后的样本数据集与所述故障编码状态表对所述BP神经网络进行训练。
3.根据权利要求2所述的高压套管电容芯故障诊断方法,其特征在于,所述将所述M个特征量中的每一个特征量进行归一化处理包括:
获取所述M个特征量中的最小特征量和最大特征量,并计算所述M个特征量中的每一个特征量的归一化值为:
Figure FDA0002717969080000011
其中,
Figure FDA0002717969080000012
为所述M个特征量中的第i个特征量,
Figure FDA0002717969080000013
为所述M个特征量中的最小特征量,
Figure FDA0002717969080000014
为所述M个特征量中的最大特征量,xi为所述第i个特征量
Figure FDA0002717969080000015
所对应的归一化值。
4.根据权利要求2所述的高压套管电容芯故障诊断方法,其特征在于,所述构建BP神经网络包括:
定义所述BP神经网络的输入层神经元数量为M,确定所述BP神经网络的隐含层神经元数量为:
Figure FDA0002717969080000021
定义所述BP神经网络的输出层神经元数量为N,再基于所述输入层神经元数量、所述隐含层神经元数量和所述输出层神经元数量,构建所述BP神经网络。
5.一种高压套管电容芯故障诊断系统,其特征在于,所述系统包括:
数据获取模块,用于采集高压套管电容芯的绝缘油,并基于油色谱试验法与水分试验法对所述绝缘油进行试验分析,获取试验数据集;
网络训练模块,用于对所述试验数据集中的每一个试验数据进行故障类型匹配处理,生成样本数据集,并利用所述样本数据集对BP神经网络进行训练;
故障诊断模块,用于基于训练后的BP神经网络对待测高压套管电容芯进行故障诊断。
6.根据权利要求5所述的高压套管电容芯故障诊断系统,其特征在于,所述网络训练模块包括:
数据处理单元,用于获取所述样本数据集中的每一个样本数据所包含的M个特征量,并将所述M个特征量中的每一个特征量进行归一化处理;
故障编码单元,用于获取所述样本数据集中所包含的N个故障类型,并对所述样本数据集中的每一个样本数据进行故障编码输出,生成故障编码状态表;
网络构建单元,用于构建BP神经网络,并确定所述BP神经网络的激活函数和训练函数;
网络训练单元,用于以所述训练函数的收敛为限定条件,利用归一化处理后的样本数据集与所述故障编码状态表对所述BP神经网络进行训练。
7.根据权利要求6所述的高压套管电容芯故障诊断系统,其特征在于,所述数据处理单元用于获取所述M个特征量中的最小特征量和最大特征量,并计算所述M个特征量中的每一个特征量的归一化值为:
Figure FDA0002717969080000031
其中,
Figure FDA0002717969080000032
为所述M个特征量中的第i个特征量,
Figure FDA0002717969080000033
为所述M个特征量中的最小特征量,
Figure FDA0002717969080000034
为所述M个特征量中的最大特征量,xi为所述第i个特征量
Figure FDA0002717969080000035
所对应的归一化值。
8.根据权利要求6所述的高压套管电容芯故障诊断系统,其特征在于,所述网络构建单元用于定义所述BP神经网络的输入层神经元数量为M,确定所述BP神经网络的隐含层神经元数量为:
Figure FDA0002717969080000036
以及定义所述BP神经网络的输出层神经元数量为N,再基于所述输入层神经元数量、所述隐含层神经元数量和所述输出层神经元数量,构建所述BP神经网络。
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