CN113901999A - 一种高压并联电抗器故障诊断方法和系统 - Google Patents

一种高压并联电抗器故障诊断方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种高压并联电抗器故障诊断方法和系统，属于高压并联电抗器的故障诊断技术领域。包括：在不同工况下采集电抗器运行产生的振动信号，所述振动信号来自电抗器表面P个不同位置；分别在时域、频域和时频域对电抗器表面每个采样位置的振动信号构建特征数据集并进行归一化，然后划分为特征训练数据集和特征测试数据集；利用SVM‑RFE算法对电抗器表面每个采样位置各自的特征训练数据集进行特征重要性排序，获得每个采样位置的最优特征索引；利用GA算法以所有位置共有的最优特征索引为搜索空间，去除冗余特征，选出最优特征组合；将最优特征组合利用SVM分类器对所有采样位置的特征测试数据集进行故障诊断，有效实现了基于多元振动序列的特征选择。

Description

一种高压并联电抗器故障诊断方法和系统
技术领域
本发明属于高压并联电抗器的故障诊断技术领域，更具体地，涉及一种高压并联电抗器故障诊断方法和系统。
背景技术
高压并联电抗器(以下简称电抗器)在电力系统中起到无功补偿的作用，可以补偿远距离输电线路电容电流和保护用电设备。近年来，电抗器的需求在不断增加，其可靠性关系到电网的安全运行。当电抗器运行时，设备表面振动信号含有丰富的特征信息，但电抗器表面不同位置振动信号包含的特征信息往往各不相同，即在做特征选择时，无法统一各个采样位置的特征。
当前流行的特征选择算法主要有基于支持向量机的递归特征消除算法(SVM-RFE)，通过搜索可能的特征组合，选出评价标准最优的特征子集。SVM-RFE在设备故障诊断领域得到广泛应用，采用启发式搜索策略，从原始特征空间出发，利用支持向量机的分类权重值对特征进行递归消除从而实现特征子集选择，该方法搜索效率高，可以快速去掉噪声特征，但它无法很好的去除冗余特征。有必要研究一种故障诊断方法，能够综合不同采样位置振动信号的特征，选出一组与电抗器运行状态最相关但与采样位置无关的共性特征，以期在实际应用时避免受到场地限制，无法采集全部位置的振动信号。
发明内容
针对相关技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种高压并联电抗器故障诊断方法和系统，旨在解决现有方法在做特征选择时，无法统一各个采样位置的特征的问题。
为实现上述目的，本发明的一个方面提供了一种高压并联电抗器故障诊断方法，包括以下步骤：
S1.在不同工况下采集电抗器运行产生的振动信号，所述振动信号来自电抗器表面P个不同位置；
S2.分别在时域、频域和时频域对电抗器表面每个采样位置的振动信号构建特征数据集并进行归一化，然后划分为特征训练数据集和特征测试数据集；
S3.利用SVM-RFE算法对电抗器表面每个采样位置各自的特征训练数据集进行特征重要性排序，获得每个采样位置的最优特征索引；
S4.利用GA算法以所有位置共有的最优特征索引为搜索空间，去除冗余特征，选择出最优特征组合；
S5.将所述最优特征组合利用SVM分类器对所有采样位置的特征测试数据集进行故障诊断。
进一步地，所述步骤S3具体包括：
S301.选择第一个采样位置的振动信号特征数据集进行特征选择，即令p＝1；
S302.利用SVM-RFE算法对当前采样位置p处的特征数据集进行特征重要性排序，得到特征重要性索引：R(p)＝[r1，r2，...，rn]；
S303.选择R(p)中前1个特征，即令j＝1；
S304.将
Figure BDA0003286783280000021
特征构成新的数据集：
Figure BDA0003286783280000022
S305.将
Figure BDA0003286783280000023
输入SVM分类器进行训练，得到对应的分类准确率c(p)(j)；
S306.令j＝j+1，返回步骤S304，直至j＞n；
S307.记录最高分类准确率maxj c(p)(j)及此时的特征组合索引：
Figure BDA0003286783280000031
S308.得到最优特征索引
Figure BDA0003286783280000032
S309.令p＝p+1，返回步骤S302，直至p＞P，得到电抗器表面所有位置振动信号各自的最优特征索引：
Figure BDA0003286783280000033
p＝1，2，…，P；
S310.将P个采样点位置的最优特征索引整合到一起，构建所有位置的最优特征索引
Figure BDA0003286783280000034
进一步地，所述步骤S4具体包括：
S401.令迭代次数c＝1，最大迭代次数C，初始特征索引为所述最优特征索引Rjopt，包含的特征总个数为
Figure BDA00032867832800000310
S402.对P个采样位置的振动信号均创建包含q组特征组合的集合种群
Figure BDA0003286783280000035
其中at的长度为
Figure BDA00032867832800000311
S403.对at进行二进制编码：若at的第j位为0，表明选择的特征索引中不包含该位特征；反之，若at的第j位为1，表明选择的特征索引中包含该位特征；
S404.依据初始化的种群构建数据集
Figure BDA0003286783280000036
p＝1，2，…，P；
S405.将上述P个数据集依次输入SVM分类器，获得其对应的分类准确率：
Figure BDA0003286783280000037
p＝1，2，…，P；
S406.对当前所有数据集内的全部个体进行适应度评估，即在满足最高分类准确率
Figure BDA0003286783280000038
的前提下，要求所选特征数目最少：
Figure BDA0003286783280000039
S407.通过随机联赛方法选择适应度函数值f(at)高的特征组合at；
S408.对at中的编码进行两点交叉操作以及位翻转变异操作，生成新的特征组合
Figure BDA0003286783280000041
S409.令c＝c+1，返回步骤S404，直至c达到最大迭代次数C；
S410.选出适应度函数值最高的解，即所有数据集共有的最优特征组合。
进一步地，所述SVM分类器采用线性核函数，惩罚系数为100。
进一步地，所述步骤S2中的时域特征包括：均值、方差、方根幅值、均方根值、绝对平均幅值、峰值、峰峰值、裕度因子、峰值因子、波形因子、脉冲因子、偏度、峭度、K因子、威尔逊振幅、简单符号积分和波形长度。
进一步地，所述步骤S2中的所述频域特征包括：谐波与100Hz基频幅值比值、奇偶次谐波能量比值、频率比重、振动熵、分段离散功率谱、分段离散功率谱熵、总功率、重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差和频率标准差。
进一步地，所述步骤S2中的时频域特征包括：EMD分解的最大IMF能量和平均IMF能量、小波包分解能量距、小波包分解能量熵、小波包分解总能量熵以及分段离散余弦变化的能量。
进一步地，所述步骤S2中的所述归一化为最大最小归一化。
进一步地，所述步骤S2中特征数据集并进行归一化后，按照比例6∶4划分为特征训练数据集和特征测试数据集.
本发明的另一方面一种高压并联电抗器故障诊断系统，包括：计算机可读存储介质和处理器；
所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令；
所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令，执行上述的高压并联电抗器故障诊断方法。
通过本发明所构思的以上技术方案，与现有技术相比，能够取得以下有益效果：
(1)将遗传算法(GA)结合到SVM-RFE中得到SVM-RFE-GA算法，对电抗器表面多元振动信号特征进行选择并将选择的特征组合应用于任意某个采样位置，从而实现基于多元振动序列特征选择方法的电抗器故障诊断；
(2)本发明对电抗器表面振动信号在时域、频域和时频域构建了全面的特征池，有效的实现基于多元振动序列的特征选择，同时对电抗器表面多元振动序列的共性特征进行选择，解决了现有特征选择方法仅能针对单一数据集实施的问题；
(3)本发明选出的特征应用在任意一个采样位置时，均能使分类器达到最高分类准确率，解决了现场应用时受场地限制，有时无法采集电抗器表面全部采样位置振动信号的问题。
附图说明
图1是本发明实施例的总体流程图；
图2是本发明实施例中核心算法SVM-RFE-GA的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明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发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
下面结合一个优选实施例，对上述实施例中涉及的内容进行说明。
基于多元振动序列特征选择的电抗器故障诊断方法的总体流程如图1所示，包括如下步骤：
步骤1，在电抗器表面P个不同位置布置加速度传感器；
步骤2，在不同工况下利用传感器对电抗器运行时产生的振动信号进行采集，所述工况包含所述电抗器运行时遇到的各种故障，如铁芯螺栓松动和磁屏蔽松动等；
步骤3，分别在时域、频域和时频域对电抗器表面采样位置p处的振动信号构建特征数据集并进行归一化，得到归一化后的特征数据集
Figure BDA0003286783280000061
其中p＝1，2，…，P，m为样本数，
Figure BDA0003286783280000062
为n维特征空间，
Figure BDA0003286783280000065
为K类故障状态的标签集。所述时域特征具体包括均值、方差、方根幅值、均方根值、绝对平均幅值、峰值、峰峰值、裕度因子、峰值因子、波形因子、脉冲因子、偏度、峭度、K因子、威尔逊振幅、简单符号积分、波形长度；所述频域特征具体包括谐波与100Hz基频幅值比值、奇偶次谐波能量比值、频率比重、振动熵、分段离散功率谱、分段离散功率谱熵、总功率、重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差、频率标准差；所述时频域特征具体包括EMD分解的最大IMF能量和平均IMF能量、小波包分解能量距、小波包分解能量熵、小波包分解总能量熵以及分段离散余弦变化的能量。所述归一化方法为最大最小归一化；
步骤4，按照一定比例构造电抗器表面采样位置p处的特征训练数据集和测试数据集，所述一定比例选取6∶4；
步骤5，利用SVM-RFE-GA算法对电抗器表面所有位置的特征训练数据集进行特征选择，筛选出使得电抗器表面所有位置均达到最高分类准确率且特征数目最少的特征组合，所述SVM-RFE-GA共分为两大部分，一是利用SVM-RFE算法对电抗器表面每个采样位置各自的特征训练数据集进行特征重要性排序，获得P个采样位置的最优特征索引：
Figure BDA0003286783280000063
p＝1，2，…，P；二是利用GA算法以所有位置共有的最优特征索引
Figure BDA0003286783280000064
为搜索空间，进行优化选择，去除冗余特征；
步骤6，将选出的最优特征组合利用SVM分类器对所有采样位置的特征测试数据集进行故障诊断；
具体的，所述步骤5中SVM-RFE算法对特征进行重要性排序，并获得P个采样位置的最优特征索引具体包括以下子步骤：
步骤5.1，选择第一个采样位置的振动信号特征数据集进行特征选择，即令p＝1；
步骤5.2，利用SVM-RFE算法对当前采样位置p处的特征数据集进行特征重要性排序，得到特征重要性索引：R(p)＝[r1，r2，...，rn]；
步骤5.3，选择R(p)中前1个特征，即令j＝1；
步骤5.4，将
Figure BDA0003286783280000071
特征构成新的数据集：
Figure BDA0003286783280000072
Figure BDA0003286783280000073
步骤5.5，将
Figure BDA0003286783280000074
输入SVM分类器进行训练，得到对应的分类准确率c(p)(j)；
步骤5.6，令j＝j+1，重复步骤5.4-5.5，直至j＞n
步骤5.7，记录最高分类准确率maxj c(p)(j)及此时的特征组合索引：
Figure BDA0003286783280000075
步骤5.8，得到最优特征索引
Figure BDA0003286783280000076
步骤5.9，令p＝p+1，重复步骤5.2-5.8，直至p＞P，此时得到电抗器表面所有位置振动信号各自的最优特征索引：
Figure BDA0003286783280000077
p＝1，2，…，P；
步骤5.10，将P个采样点位置的最优特征索引整合到一起构建所有位置的最优特征索引
Figure BDA0003286783280000078
其中，所述步骤5中GA算法具体包括以下子步骤：
步骤5.11，令迭代次数c＝1，最大迭代次数C，初始特征索引即步骤5.10中得到的
Figure BDA0003286783280000081
包含的特征总个数为
Figure BDA0003286783280000082
步骤5.12，对P个采样位置的振动信号均创建包含q组特征组合的集合种群
Figure BDA0003286783280000083
其中at的长度为
Figure BDA0003286783280000084
步骤5.13，对at进行二进制编码，所述二进制编码的意义在于：若at的gj位为0，则说明选择的特征索引中不包含该位特征；反之，若at的第j位为1，则说明选择的特征索引中包含该位特征；
步骤5.14，依据初始化的种群构建数据集
Figure BDA0003286783280000085
p＝1，2，…，P；
步骤5.15，将上述P个数据集依次输入SVM分类器，获得其对应的分类准确率：
Figure BDA0003286783280000086
p＝1，2，…，P；
步骤5.16，对当前所有数据集内的全部个体进行适应度评估，即在满足最高分类准确率
Figure BDA0003286783280000087
的前提下，要求所选特征数目最少：
Figure BDA0003286783280000088
步骤5.17，通过随机联赛方法选择适应度函数值f(at)高的特征组合at；
步骤5.18，对at中的编码进行两点交叉操作以及位翻转变异操作，生成新的特征组合
Figure BDA0003286783280000089
步骤5.19，c＝c+1，重复步骤5.14-5.18，直至c达到最大迭代次数C；
步骤5.20，选出适应度函数值最高的解，即所有数据集共有的最优特征组合。
具体的，步骤5中SVM-RFE算法及GA算法中SVM分类器采用线性核函数，惩罚系数为100；
具体的，步骤6故障诊断中的SVM分类器采用线性核函数，惩罚系数为100。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.在不同工况下采集电抗器运行产生的振动信号，所述振动信号来自电抗器表面P个不同位置；
S2.分别在时域、频域和时频域对电抗器表面每个采样位置的振动信号构建特征数据集并进行归一化，然后划分为特征训练数据集和特征测试数据集；
S3.利用SVM-RFE算法对电抗器表面每个采样位置各自的特征训练数据集进行特征重要性排序，获得每个采样位置的最优特征索引；
S4.利用GA算法以所有位置共有的最优特征索引为搜索空间，去除冗余特征，选择出最优特征组合；
S5.将所述最优特征组合利用SVM分类器对所有采样位置的特征测试数据集进行故障诊断。
2.如权利要求1所述的高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
S301.选择第一个采样位置的振动信号特征数据集进行特征选择，即令p＝1；
S302.利用SVM-RFE算法对当前采样位置p处的特征数据集进行特征重要性排序，得到特征重要性索引：R(p)＝[r1，r2，...，rn]；
S303.选择R(p)中前1个特征，即令j＝1；
S304.将
Figure FDA0003286783270000011
特征构成新的数据集：
Figure FDA0003286783270000012
S305.将
Figure FDA0003286783270000013
输入SVM分类器进行训练，得到对应的分类准确率c(p)(j)；
S306.令j＝j+1，返回步骤S304，直至j＞n；
S307.记录最高分类准确率maxjc(p)(j)及此时的特征组合索引：
Figure FDA0003286783270000021
S308.得到最优特征索引
Figure FDA0003286783270000022
S309.令p＝p+1，返回步骤S302，直至p＞P，得到电抗器表面所有位置振动信号各自的最优特征索引：
Figure FDA0003286783270000023
S310.将P个采样点位置的最优特征索引整合到一起，构建所有位置的最优特征索引
Figure FDA0003286783270000024
3.如权利要求2所述的高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：
S401.令迭代次数c＝1，最大迭代次数C，初始特征索引为所述最优特征索引
Figure FDA00032867832700000211
包含的特征总个数为
Figure FDA00032867832700000212
S402.对P个采样位置的振动信号均创建包含q组特征组合的集合种群
Figure FDA0003286783270000025
其中at的长度为
Figure FDA0003286783270000026
S403.对at进行二进制编码：若at的第j位为0，表明选择的特征索引中不包含该位特征；反之，若at的第j位为1，表明选择的特征索引中包含该位特征；
S404.依据初始化的种群构建数据集
Figure FDA0003286783270000027
Figure FDA0003286783270000028
S405.将上述P个数据集依次输入SVM分类器，获得其对应的分类准确率：
Figure FDA0003286783270000029
S406.对当前所有数据集内的全部个体进行适应度评估，即在满足最高分类准确率
Figure FDA00032867832700000210
的前提下，要求所选特征数目最少：
Figure FDA0003286783270000031
S407.通过随机联赛方法选择适应度函数值f(at)高的特征组合at；
S408.对at中的编码进行两点交叉操作以及位翻转变异操作，生成新的特征组合
Figure FDA0003286783270000032
S409.令c＝c+1，返回步骤S404，直至c达到最大迭代次数C；
S410.选出适应度函数值最高的解，即所有数据集共有的最优特征组合。
4.如权利要求2所述的高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于，所述SVM分类器采用线性核函数，惩罚系数为100。
5.如权利要求1所述的高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中的时域特征包括：均值、方差、方根幅值、均方根值、绝对平均幅值、峰值、峰峰值、裕度因子、峰值因子、波形因子、脉冲因子、偏度、峭度、K因子、威尔逊振幅、简单符号积分和波形长度。
6.如权利要求1所述的高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中的所述频域特征包括：谐波与100Hz基频幅值比值、奇偶次谐波能量比值、频率比重、振动熵、分段离散功率谱、分段离散功率谱熵、总功率、重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差和频率标准差。
7.如权利要求1所述的高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中的时频域特征包括：EMD分解的最大IMF能量和平均IMF能量、小波包分解能量距、小波包分解能量熵、小波包分解总能量熵以及分段离散余弦变化的能量。
8.如权利要求1所述的高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中的所述归一化为最大最小归一化。
9.如权利要求1所述的高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中特征数据集并进行归一化后，按照比例6∶4划分为特征训练数据集和特征测试数据集。
10.一种高压并联电抗器故障诊断系统，其特征在于，包括：计算机可读存储介质和处理器；
所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令；
所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令，执行权利要求1至9任一项所述的高压并联电抗器故障诊断方法。
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