CN115169418A - 基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法和系统，方法包括以下步骤：采集局部放电特高频信号，对该局部放电特高频信号进行离散采样后，采用改进小波阈值法进行局部放电信号的去噪，改进小波阈值法对小波阈值法的阈值函数进行改进，该改进后的阈值函数有高阶导数、为分段函数，且在阈值处连续；对去噪后的局部放电信号，根据局部放电相位分布谱图提取局部放电特征；通过预先构建并训练好的机器学习模型，根据提取的局部放电特征进行局部放电识别。与现有技术相比，本发明改进小波阈值法不会引起因阈值函数不连续而导致的信号重构振荡现象，有效提高了故障识别的准确率。
Description
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域，尤其是涉及基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法和系统。
背景技术
开关柜是电力系统中起开断、隔离、灭弧作用的重要设备,其安全稳定对电网有着重要意义。随着我国电力系统工程的发展，开关柜凭借其设计紧凑、结构件通用性强、绝缘强度高等优势，得到了广泛的实际应用。在电力开关柜运行过程中，难免会发生各种各样的故障，大致有以下几类：绝缘故障、机械故障、线路故障等。据统计，开关柜内部的电弧故障不可避免，绝缘故障占总体故障80％左右，而局部放电(Partial discharge,PD)是影响设备发生绝缘的重要因素。研究开关柜内部的电弧故障和局部放电信号特征，可以有效降低开关柜内故障发生概率，提升开关柜运行稳定性与可靠性。
局放信号是具有非平稳特征的时变信号，通常在时域上表现为指数衰减函数或高斯函数的形式，需要采用合理的方式对噪声进行去除，提取可供机器进行分析的信号。在工业实践中，小波分析在局部放电去噪过程中得到广泛应用，小波函数可以寻找最优函数来抑制局部放电混频随机窄带噪声。多尺度小波变换可以把信号分解为多个尺度空间，该方法适合非稳态、高频以及暂态信号的去噪。开关柜特高频局放信号上升时间极短，数量级很小，小波分解可以实现局部放电噪声的部分去除。
如公开号为CN105223482A的发明提供的局部放电特高频信号波形的小波分解二值去噪方法，包括：1)在被检测的电力设备上安装局部放电特高频传感器，利用检测设备采集局部放电特高频信号；2)根据选取的母小波与分解层数，对局部放电信号进行多尺度小波分解，得到各尺度小波系数与信号波形；3)以减小局部放电信号波形畸变为目标，对小波分解系数进行处理：计算各尺度信号累积能量函数的数学形态学梯度，并计算数学形态学梯度的陡峭度；将陡峭度与某一阈值进行比较，若陡峭度大于该阈值认为该尺度包含局部放电信号，该尺度小波系数保持不变；否则该尺度仅包含噪声信号，将其小波系数置为零；4)根据处理后的小波系数进行小波重构，得到去噪后的局部放电特高频信号。
但传统的小波去噪技术存在处理后信号不连续、不平滑等问题。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法，基于改进小波分解法对局部放电特高频信号进行变换，并选用改进阈值函数对小波系数进行局部放电信号进行信号处理，实现噪声滤除的功能，并对滤波后信号的特征采用神经网络进行训练，实现开关柜局部放电信号的故障模式识别。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法，包括以下步骤：
采集局部放电特高频信号，对该局部放电特高频信号进行离散采样后，采用改进小波阈值法进行局部放电信号的去噪，所述改进小波阈值法对小波阈值法的阈值函数进行改进，该改进后的阈值函数有高阶导数、为分段函数，且在阈值处连续；
对去噪后的局部放电信号，根据局部放电相位分布谱图提取局部放电特征；
通过预先构建并训练好的机器学习模型，根据提取的局部放电特征进行局部放电识别。
进一步地，改进后的阈值函数的计算表达式为：
式中，
为新的小波系数，Cj,k为原始的小波系数，j和k是0至N-1中的任意两个序号，N-1为对局部放电特高频信号进行离散采样后离散点的数量，λ为调节系数，λj为阈值。
进一步地，采用新的小波系数
进行小波重构，最终得到白噪声被滤除的离散局部放电信号；
所述小波重构的计算表达式为：
式中，C(j,k)为原始的小波系数，S(j,k)为递归后得到的尺度系数，
为根据改进后的阈值函数重构的低通滤波器，
为根据改进后的阈值函数重构的高通滤波器。
进一步地，所述局部放电相位分布谱图包括最大放电量图谱、平均放电量图谱和放电次数图谱。
进一步地，提取局部放电特征包括从局部放电相位分布谱图中提取偏斜度、突出度和不对称度。
进一步地，所述偏斜度的计算表达式为：
式中，Sk为偏斜度，xi为信号的第i个序列数，N为信号的总序列数，μ表示信号序列数平均值，s(xi)为xi对应的局部放电信号；
所述突出度的计算表达式为：
式中，Ku为突出度；
所述不对称度的计算表达式为：
式中，Q为不对称度，
为负半周放电量，
为正半周放电量，N-为负半周的信号点个数，N+为正半周的信号点个数。
进一步地，所述机器学习模型为BiLSTM网络模型，该BiLSTM网络模型包括前向LSTM网络和后向LSTM网络，所述前向LSTM网络用于学习顺序输入的序列数据，所述后向LSTM网络用于学习倒序输入的序列数据，所述机器学习模型的输出的计算表达式为：
hω(xt)＝σ(hLt+hRt)
式中，hω(xt)为机器学习模型的输出，σ为激活函数，hLt为正向LSTM最后一个细胞结构的输出，hRt为反向LSTM最后一个细胞结构的输出。
进一步地，所述机器学习模型的训练过程中，采用L1正则化的方式进行训练，所述机器学习模型训练过程中的损失函数为：
式中，L(x,y)为每次进行反向梯度传播时计算的损失函数，yi表示第i个实际分类标签的数值结果，hω(xt)为BiLSTM的模型输出值，n为识别结果的数量，ωj为第j个权重向量，λ为权重系数。
进一步地，所述机器学习模型的训练过程中，采用L2正则化的方式进行训练，所述机器学习模型训练过程中的损失函数为：
式中，L(x,y)为每次进行反向梯度传播时计算的损失函数，yi表示第i个实际分类标签的数值结果，hω(xt)为BiLSTM的模型输出值，n为识别结果的数量，ωj为第j个权重向量，λ为权重系数。
本发明还提供一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，处理器调用所述计算机程序执行如上所述的方法的步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)本发明考虑到常用的小波变换采用硬、软阈值算法，对于软阈值函数来说，由于噪声干扰后的小波系数和预估出的小波系数的绝对值有差值λi，使重构后的信号准确度偏低，因此需要减小它们之间的差值对结果带来的影响。而硬阈值函数干扰后的小波系数与预估的小波系数间没有差值，并且不连续，重构后的信号也不理想；
通过分析局放信号与干扰噪声在小波空间的分布规律可知，局部放电信号的信息大部分都聚集在高尺度上，而干扰噪声主要是在低尺度上；本发明考虑在高尺度上采用近似硬阈值的算法尽可能降低局放信号能量的损失，在低尺度上运用近似软阈值的算法保证提取信号的平滑度，从而对传统的阈值函数重新构造；
重新构造的阈值函数与传统的阈值函数对比后发现，该函数有高阶导数，在初始信号与噪声信号间有平滑的过渡区间；分析阈值函数可知，此函数为奇函数，和传统的硬软阈值函数无差别。判断连续性，由于该函数为分段函数，且函数在阈值处连续，故函数不会引起因阈值函数不连续而导致的信号重构振荡现象。
(2)本发明通过计算最大放电量图谱、平均放电量图谱和放电次数图谱的各偏斜度、突出度和不对称度，因为部分局部放电信号在整体上有相似性，但是半周的突出度与偏斜度却存在差别，因此本发明可以更为细致的比较不同半周的信号差距，十分有利于识别整体相似但是存在微小差别的局部放电信号，可有效提高故障识别的准确率。
(3)本发明采用BiLSTM神经网络模型通过一定量的训练后可以准确地对开关柜绝缘缺陷类型进行分类，为开关柜内放电缺陷类型识别提出了参考依据。
附图说明
图1为本发明实施例中提供的一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
实施例1
如图1所示，本发明还提供一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法，包括以下步骤：
S1：采集局部放电特高频信号，对该局部放电特高频信号进行离散采样后，采用改进小波阈值法进行局部放电信号的去噪，所述改进小波阈值法对小波阈值法的阈值函数进行改进，该改进后的阈值函数有高阶导数、为分段函数，且在阈值处连续；
采集局部放电特高频信号，对该局部放电特高频信号进行离散采样后，采用改进小波阈值法进行局部放电信号的去噪，改进小波阈值法的阈值函数有高阶导数、为分段函数，且在阈值处连续；
S2：对去噪后的局部放电信号，根据局部放电相位分布谱图提取局部放电特征；
S3：通过预先构建并训练好的机器学习模型，根据提取的局部放电特征进行局部放电识别，实现开关柜局部放电信号的故障模式分类。
下面对各步骤进行详细描述。
一、步骤S1的具体方法
设局部放电特高频信号为f(t)，f(t)＝s(t)+n(t)，s(t)为原始信号,n(t)为高斯白噪声。对f(t)进行离散采样,得到N点离散信号f(n)，n＝0,1,2,…,N－1，其小波变换为：
其中，j,k是0-N-1中的任意两个序号。ψ(x)为小波函数，一般很难找到显示表达式。C(j,k)即为小波系数。一般对小波系数的分析通过小波变换的递归实现方法。
S(j+1,k)＝S(j,k)*h(j,k)
C(j+1,k)＝S(j,k)*g(j,k)
其中h和g分别是小波函数ψ(t)对应的低通和高通滤波器。S(0,k)为原始信号，S(j,k)为递归后得到的尺度系数。
小波变换的分解与重构是采用滤波器函数，把信号进行抽取获得小波系数后，设计滤波器组对信号进行重构，但在传统二抽取的过程中仍存在部分缺陷，使得信号发生混叠，造成信号畸变，对原始信号的小波系数产生了较大影响。常用的硬、软阈值算法较为普及，但它们各自都有一定的局限性。
当Cjk小于某个临界阈值时，认为这时的Cj,k主要是由噪声引起的，应予以舍弃；当Cj,k大于这个临界阈值时，认为这时的小波系数主要是由信号引起的，就把这一部分的Cj,k直接保留下来(硬阈值方法)或者按某一个固定量向零收缩(软阈值方法)。
为了使分解系数与预估系数之间的偏差对重构信号的影响降低，本发明对硬软阈值进行改进，重新对阈值函数进行构造：
其中，Cj,k为小波系数；
是预估的小波系数；λ是调节系数；λj是阈值。
对于软阈值函数来说，由于噪声干扰后的小波系数和预估出的小波系数的绝对值有差值λi，使重构后的信号准确度偏低，因此需要减小它们之间的差值对结果带来的影响。而硬阈值函数干扰后的小波系数与预估的小波系数间没有差值，并且不连续，重构后的信号也不理想。
通过分析局放信号与干扰噪声在小波空间的分布规律可知，局部放电信号的信息大部分都聚集在高尺度上，而干扰噪声主要是在低尺度上，可考虑在高尺度上采用近似硬阈值的算法尽可能降低局放信号能量的损失，在低尺度上运用近似软阈值的算法保证提取信号的平滑度，可以通过这种思想来对传统的阈值函数重新构造，重新构造的阈值函数与传统的阈值函数对比后发现，该函数有高阶导数，在初始信号与噪声信号间有平滑的过渡区间。
分析阈值函数可知，此函数为奇函数，和传统的硬软阈值函数无差别。判断连续性，由于该函数为分段函数，且函数在阈值处连续，故函数不会引起因阈值函数不连续而导致的信号重构振荡现象。
接下来用新的小波系数进行小波重构得到去噪后的信号，相应的重构公式为
式中，C(j,k)为小波系数，S(j,k)为递归后得到的尺度系数，其中
和
为阈值函数分别对应于重构低通和高通滤波器，最终得到白噪声被滤除的离散局部放电信号s(n)。
二、步骤S2的具体方法
特征提取是提取信号的关键信息，可以有效降低数据量，是模式识别的关键环节。特征参数选取是否恰当，将很大程度上决定识别结果的好坏。局部放电特高频检测法特征提取主要分为两类，一种是基于多脉冲统计的统计图谱法，另一种是基于单脉冲的波形分析法。局部放电特征量构造可分为统计特征参数，图像特征参数，分形特征参数，时域特征参数，频域特征参数。为了能较为准确的识别局部放电故障类型，在本发明中，基于多脉冲统计办法，分别从最大放电量图谱、平均放电量图谱和放电次数图谱三方面进行统计特征提取，为后续故障类型识别提供便利。
上位机接收的初始幅值-时间波形，该数据由密集的柱状数据组成，这些柱状数据对应着不同时刻采样点，可以发现难以直观地从该图得到有效特征信息，因此需要对该图进行统计处理。
幅值-时间图横坐标分成多个正弦周期，将多个周期叠加于一周期之内，根据幅值，统计一个周期的不同相位处的放电次数，平均放电量与最大放电量，对该类相位分布图谱进行特征提取。
最大放电量图谱是反映一段时间内局部放电脉冲信号幅值大小的图谱，将这一段时间内所有放电脉冲的最大幅值与其在放电周期内的相位信息进行统计，叠加到同一个周期内，以便观察信号的总体情况。平均放电量图谱是对一段时间内局部放电信号平均放电量的反映，将大量放电幅值集中于一个周期之内，统计一个周期内不同相位处所有幅值的平均大小。放电次数图谱是将叠加的一周期内的不同相位处的放电次数统计出来。
对统计好的图谱提取偏斜度，突出度，不对称度，相关度基本统计参数。从信号能量波动的角度提取突出度，偏斜度。从信号整体性的角度提取对称度，相关度，反应放电信号总体特征情况。对于步骤S1中提取到的局部放电离散信号s(n)，具体算子如下：
偏斜度(Skewness,Sk)：表示统计信号对称性，数值越大表示偏斜越严重。
突出度(Kurtosis,Ku)：表示统计信号的突出程度，数值越大，表明信号幅值分布尖锐陡峭，越小表示信号幅值分布平坦。
不对称度(Asymmetry Degree,Q)：描述统计类信号正负半周统计信号的对称性，越接近于1表示正负半周放电情况相似，否则表示左右半周不平衡。
在上述公式中，xi表示信号的序列数，μ表示信号序列数平均值，σ表示信号序列数信号方差。
与
表示负半周与正半周放电量，N-和N+表示负半周和正半周的信号点个数。
利用以上算子计算最大放电量图谱，平均放电量图谱，放电次数图谱的各偏斜度，突出度，不对称度。因为部分局部放电信号在整体上有相似性，但是半周的突出度与偏斜度却存在差别，因此本文更为细致的比较不同半周的信号差距，十分有利于识别整体相似但是存在微小差别的局部放电信号，可有效提高故障识别的准确率。
三、步骤S3的具体方法：
利用双向长短时记忆单元(Bidirectional Long Short-term Memory Model,BiLSTM)实现对特征信号的模式识别功能。LSTM是循环神经网络中的一种，其主要由三个门控单元组成，即遗忘门、输入门和输出门。这三个门选择性地遗忘部分历史信息，加入部分当前输入信息，最终整合到当前状态并产生输出状态。遗忘门主要作用在LSTM状态向量c上面，用于控制上一个时间段的记忆ct-1对于当前时间段的影响。输入门用来控制LSTM对于输入的接受程度。首先通过对当前时间段的输入和上一个时间段的输出做非线性变换得到新的输入向量：
式中：Wc和bc为输入门的参数，xt为当前时间段的输入(步骤S2中得到的偏斜度、突出度等数据)，tanh为激活函数，ht-1为上一个时间段的输出。
输入门控制变量gi决定了LSTM对于当前时间段的新输入ct的接受程度，经过输入门后，待写入Memory的向量为
在LSTM内部，状态向量并不会全部输出，而是在输出门的作用下有选择地输出。而输出门的门控变量go的计算公式如下：
go＝σ(Wo[ht-1,xt]+bo)
式中：Wo和bo为输入门的参数，σ为激活函数，一般为sigmod函数。故LSTM输出的计算公式为：
ht＝go tanh(ct)
即内存向量ct经过tanh激活函数后与输入门作用，得到LSTM的输出。
BiLSTM在原前向LSTM的基础上加入了一个后向LSTM，对于前向LSTM,学习顺序输入的序列数据，而后向LSTM，则用来学习倒序输入的序列数据。等前向LSTM和后向LSTM都对数据学习完毕，在对两段LSTM学习结果进行叠加，得到最后的输出，其计算公式如下：
hω(xt0＝σ(hLt+hRt)
式中：σ为激活函数，一般为sigmod函数，hLt表示正向LSTM最后一个细胞结构的输出，故hRt表示反向LSTM最后一个细胞结构的输出。
每一次训练过程中，对输入层、隐藏层和输出层的权重矩阵、隐藏层和输出层的偏移量等数据进行更新。为了防止数据的过拟合，可以在对程序进行训练时，加入正则化的过程，最常见的是采用L1或者L2正则化。L1正则化是将参数的绝对值之和加到损失函数中，这样可以让某些权重在训练的过程当中变为零，从而使得权重稀疏，其公式如下：
L2正则化则是将参数的平方和加到损失函数中，可以让某些不重要的权重变小，从而使得权重平滑，其公式如下：
式中，L(x,y)表示每次进行反向梯度传播时计算的损失函数，yi表示实际分类标签的数值结果，hω(xt)为BiLSTM的模型输出值。这样就使得每次网络学习的权值调整过程中，会对权值矩阵的一范数或二范数进行约束，进而防止过拟合的发生。
由不同原因导致的局部放电特征信号组成BiLSTM神经网络模式识别算法的训练样本，最后通过验证识别的准确度。进行神经网络算法的验证，其通过一定量的训练后可以准确地对开关柜绝缘缺陷类型进行分类，为开关柜内放电缺陷类型识别提出了参考依据。
本实施例还提供一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，处理器调用所述计算机程序执行如上所述的方法的步骤。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集局部放电特高频信号，对该局部放电特高频信号进行离散采样后，采用改进小波阈值法进行局部放电信号的去噪，所述改进小波阈值法对小波阈值法的阈值函数进行改进，该改进后的阈值函数有高阶导数、为分段函数，且在阈值处连续；
对去噪后的局部放电信号，根据局部放电相位分布谱图提取局部放电特征；
通过预先构建并训练好的机器学习模型，根据提取的局部放电特征进行局部放电识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法，其特征在于，改进后的阈值函数的计算表达式为：
式中，
为新的小波系数，Cj,k为原始的小波系数，j和k是0至N-1中的任意两个序号，N-1为对局部放电特高频信号进行离散采样后离散点的数量，λ为调节系数，λj为阈值。
3.根据权利要求2所述的一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法，其特征在于，采用新的小波系数
进行小波重构，最终得到白噪声被滤除的离散局部放电信号；
所述小波重构的计算表达式为：
式中，C(j,k)为原始的小波系数，S(j,k)为递归后得到的尺度系数，
为根据改进后的阈值函数重构的低通滤波器，
为根据改进后的阈值函数重构的高通滤波器。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法，其特征在于，所述局部放电相位分布谱图包括最大放电量图谱、平均放电量图谱和放电次数图谱。
5.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法，其特征在于，提取局部放电特征包括从局部放电相位分布谱图中提取偏斜度、突出度和不对称度。
6.根据权利要求5所述的一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法，其特征在于，所述偏斜度的计算表达式为：
式中，Sk为偏斜度，xi为信号的第i个序列数，N为信号的总序列数，μ表示信号序列数平均值，s(xi)为xi对应的局部放电信号；
所述突出度的计算表达式为：
式中，Ku为突出度；
所述不对称度的计算表达式为：
式中，Q为不对称度，
为负半周放电量，
为正半周放电量，N-为负半周的信号点个数，N+为正半周的信号点个数。
7.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法，其特征在于，所述机器学习模型为BiLSTM网络模型，该BiLSTM网络模型包括前向LSTM网络和后向LSTM网络，所述前向LSTM网络用于学习顺序输入的序列数据，所述后向LSTM网络用于学习倒序输入的序列数据，所述机器学习模型的输出的计算表达式为：
hω(xt)＝σ(hLt+hRt)
式中，hω(xt)为机器学习模型的输出，σ为激活函数，hLt为正向LSTM最后一个细胞结构的输出，hRt为反向LSTM最后一个细胞结构的输出。
8.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法，其特征在于，所述机器学习模型的训练过程中，采用L1正则化的方式进行训练，所述机器学习模型训练过程中的损失函数为：
式中，L(x,y)为每次进行反向梯度传播时计算的损失函数，yi表示第i个实际分类标签的数值结果，hω(xt)为BiLSTM的模型输出值，n为识别结果的数量，ωj为第j个权重向量，λ为权重系数。
9.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法，其特征在于，所述机器学习模型的训练过程中，采用L2正则化的方式进行训练，所述机器学习模型训练过程中的损失函数为：
式中，L(x,y)为每次进行反向梯度传播时计算的损失函数，yi表示第i个实际分类标签的数值结果，hω(xt)为BiLSTM的模型输出值，n为识别结果的数量，ωj为第j个权重向量，λ为权重系数。
10.一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，处理器调用所述计算机程序执行如权利要求1至9任一所述的方法的步骤。
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| CN202210928276.0A CN115169418A (zh) | 2022-08-03 | 2022-08-03 | 基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法和系统 |
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| CN117708760A (zh) * | 2024-02-05 | 2024-03-15 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 基于多模型融合的开关柜多源局放模式识别方法及系统 |
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- 2022-08-03 CN CN202210928276.0A patent/CN115169418A/zh active Pending
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