CN116226766A - 一种高压电器运行状态监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电故障测试技术领域，具体涉及一种高压电器运行状态监测系统，该系统包括存储器和处理器，处理器执行存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：获取待监测高压电器在每个目标预设时段内时对应的电流序列和电压序列，根据电流序列确定每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量；根据变异系数和总体相对偏移量确定第二预设时段对应的电流序列的波动度，利用波动度确定对应窗函数；利用对应窗函数，获得频域信号序列，进而确定危险度；根据第二预设时段内每个时刻的危险度，确定待监测高压电器运行状态。本发明有效提高了高压电器运行状态监测结果的准确性，主要应用于电力系统故障监测领域。

Description

一种高压电器运行状态监测系统

技术领域

本发明涉及电故障测试技术领域，具体涉及一种高压电器运行状态监测系统。

背景技术

高压电器是电力系统中的重要设备，其运行状态的好坏直接关系到电力系统的稳定性和安全性。如果高压电器出现故障或运行不良，可能会导致电力系统的短路、火灾等严重后果，甚至会对人员和设备造成伤害和损失。高压电器检修是避免高压电器事故发生的主要手段，在高压电器运行时，运维人员不能及时监测高压电器的工作状态，一旦发生故障，延误故障处理时间，容易导致更大的事故。因此，需要对高压电器运行状态进行实时监测。

对于高压电器的监测，现有方法主要利用傅里叶变换分析高压电器对应的电流波动情况，具体是利用历史电流数据获得电流异常阈值，一旦实时电流波动超过电流异常阈值，就判定该高压电器出现故障。一方面，现有在利用傅里叶变换对电流信号进行处理时，高压电器的绝大多数时间的运行状态为正常，若使用时效性非常高的非对称窗函数进行傅里叶变换处理，会导致运算量极大，浪费计算资源。另一方面，电力系统的总体电力波动也会使高压电器对应的电流产生较大波动，此时再通过现有方法进行高压电器运行状态监测，容易产生误判情况，导致高压电器运行状态监测结果的准确度较差。

发明内容

为了解决上述现有高压电器运行状态监测结果的准确度较差的技术问题，本发明的目的在于提供一种高压电器运行状态监测系统，所采用的技术方案具体如下：

本发明一个实施例提供了一种高压电器运行状态监测系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：

获取待监测高压电器在每个目标预设时段内时对应的电流序列和电压序列；所述目标预设时段为第一预设时段、第二预设时段或第三预设时段，所述第一预设时段为第二预设时段的上一个预设时段，所述第二预设时段为第三预设时段的上一个预设时段，所述第三预设时段为当前预设时段；

根据每个目标预设时段对应的电流序列中每个时刻的电流数据，确定每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量；

根据每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量，确定第二预设时段对应的电流序列的波动度；

根据第二预设时段对应的电流序列的波动度，确定第二预设时段对应的电流序列进行短时傅里叶变换时所采用的窗函数；

利用对应窗函数，对第二预设时段对应的电流序列进行短时傅里叶变换，获得第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列；

根据第二预设时段对应的电压序列和电流序列的频域信号序列，确定第二预设时段内每个时刻的危险度；

根据第二预设时段内每个时刻的危险度，确定待监测高压电器在第二预设时段内时的运行状态。

进一步地，根据每个目标预设时段对应的电流序列中每个时刻的电流数据，确定每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量，包括：

对于任意一个目标预设时段的电流序列，计算对应目标预设时段的电流序列对应的电流均值和电流标准差；将所述电流标准差与所述电流均值的比值，确定为对应目标预设时段的电流序列的变异系数；

计算对应目标预设时段的电流序列中每个时刻的电流数据与所述电流均值之间的差值的绝对值，将所述差值的绝对值与所述电流标准差的比值，确定为对应时刻的电流数据的相对偏移量；将对应目标预设时段的电流序列中每个时刻的电流数据的相对偏移量的累加和，确定为对应目标预设时段的电流序列的总体相对偏移量。

进一步地，所述第二预设时段对应的电流序列的波动度的计算公式为：

其中，

为第二预设时段对应的电流序列的波动度，D为预设调节参数，

为第三 预设时段对应的电流序列的变异系数，

为第三预设时段对应的电流序列的总体相对偏移 量，

为第二预设时段对应的电流序列的变异系数，

为第二预设时段对应的电流序列的 总体相对偏移量，

为第一预设时段对应的电流序列的变异系数，

为第一预设时段对应 的电流序列的总体相对偏移量，

为自然常数的

次幂，e为自然常数，

为自然常数的

次幂，

为自然常数为底的

的对数，

为自然常数为底的

的对数，

为 对数函数。

进一步地，根据第二预设时段对应的电流序列的波动度，确定第二预设时段对应的电流序列进行傅里叶变换时所采用的窗函数，包括：

获取正常电流对应的波动度范围，若第二预设时段对应的电流序列的波动度处于所述正常电流对应的波动度范围，则判定第二预设时段对应的电流序列进行傅里叶变换时所采用的窗函数为方形对称窗函数；若第二预设时段对应的电流序列的波动度超出所述正常电流对应的波动度范围，则判定第二预设时段对应的电流序列进行傅里叶变换时所采用的窗函数为非对称窗函数。

进一步地，根据第二预设时段对应的电压序列和电流序列的频域信号序列，确定第二预设时段内每个时刻的危险度，包括：

根据第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列，判断待监测高压电器在第二预设时段内时是否存在异常电流数据；

若存在异常电流数据，则根据异常电流数据、异常电流数据对应时刻的电压数据以及预先获取的负载电阻，确定异常电流数据对应时刻的危险度，并将第二预设时段内异常电流数据以外的电流数据对应时刻的危险度赋值为0；若不存在异常电流数据，则直接将第二预设时段内每个时刻的危险度赋值为0。

进一步地，根据第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列，判断待监测高压电器在第二预设时段内时是否存在异常电流数据，包括：

对第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列进行时域和频域分析，若第二预设时段内任意一个时刻的频域信号和时域信号均处于正常运行时的频域时域范围，则判定待监测高压电器在第二预设时段内时不存在异常电流数据，否则，判定待监测高压电器在第二预设时段内时存在异常电流数据，且将对应时刻的电流数据标记为异常电流数据。

进一步地，所述异常电流数据对应时刻的危险度的计算公式为：

其中，

为异常电流数据对应时刻的危险度，

为异常电流数据对应时刻的电压 数据，

为待监测高压电器正常运行时的负载电阻，

为异常电流数据，

为对数函数，

为自然常数为底的

的对数。

进一步地，根据第二预设时段内每个时刻的危险度，确定待监测高压电器在第二预设时段内时的运行状态，包括：

对于第二预设时段内任意一个时刻的危险度，若对应时刻的危险度为0，则判定待监测高压电器在对应时刻的运行状态为正常；若对应时刻的危险度处于预先获取的断路危险度范围内，则判定待监测高压电器在对应时刻的运行状态为断路；若对应时刻的危险度处于预先获取的短路危险度范围内，则判定待监测高压电器在对应时刻的运行状态为短路；若对应时刻的危险度处于预先获取的过载危险度范围内，则判定待监测高压电器在对应时刻的运行状态为过载。

本发明具有如下有益效果：

本发明提供了一种高压电器运行状态监测系统，该系统基于高压电器运行过程中的实时状态数据，即电流数据和电压数据，将当前时间段划分为相同且连续的三个预设时段，后续基于三个预设时段对应的数据序列进行分析，其有效降低了电力系统的总体电力波动对高压电器运行状态的影响，进一步提升了高压电器运行状态监测结果的准确度；确定每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量，是为了便于后续计算第二预设时段对应的电流序列的波动度；在计算第二预设时段对应的电流序列的波动度时，从连续整体的数据分布情况进行分析，即考虑到第二预设时段的上一个预设时段和下一个预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量，其有助于获得准确度更高的波动度；高压电器的绝大多数时间的电流波动为正常，在对电流实时数据进行短时傅里叶变换时，参考电流的正常波动数据，基于第二预设时段对应的电流序列的波动度，有助于为第二预设时段对应的电流序列选择合适的窗函数，以减少计算量，节省计算资源；为了确定第二预设时段内每个时刻的危险度，需要利用对应窗函数，对第二预设时段对应的电流序列进行短时傅里叶变换；在计算第二预设时段内每个时刻的危险度时，添加电压数据作为辅助变量，增强了危险度的参考价值；基于危险度确定待监测高压电器在第二预设时段内时的运行状态，对高压电器的异常运行状态监测做了细化处理，有助于检测出高压电器运行状态异常的具体故障类型，从而使得运维人员能够更加迅速精准的解决故障。本发明有效提高了高压电器运行状态监测结果的准确度，主要应用于电力系统故障监测领域。

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和优点，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的介绍，显而易见地，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附图。

图1为本发明一种高压电器运行状态监测方法的流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的技术方案的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一个实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

本发明所针对的具体场景可以为：

在对高压电器运行状态进行监测时，电力系统存在不稳定的波动，现有运行状态监测系统会将电力系统造成的不稳定波动判定为高压电器处于异常状态，导致高压电器的异常运行状态监测结果准确性较差。为了克服上述现有运行状态监测系统存在的缺陷，本发明采用短时傅里叶变换对实时电流进行时频分析，以排除电力系统造成的不稳定波动对高压电器运行状态的影响。与此同时，本发明还引入了实时电压作为参数值，其有助于更加准确的判断高压电器的运行状态，且确定异常运行状态的具体分类，使得运维人员能够根据异常运行状态的具体分类，更加迅速准确的排除高压电器故障。其中，异常运行状态的分类包括断路、短路和过载。

本实施例提供了一种高压电器运行状态监测系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：

获取待监测高压电器在每个目标预设时段内时对应的电流序列和电压序列；

根据每个目标预设时段对应的电流序列中每个时刻的电流数据，确定每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量；

根据每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量，确定第二预设时段对应的电流序列的波动度；

根据第二预设时段对应的电流序列的波动度，确定第二预设时段对应的电流序列进行傅里叶变换时所采用的窗函数；

利用对应窗函数，对第二预设时段对应的电流序列进行傅里叶变换，获得第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列；

根据第二预设时段对应的电压序列和电流序列的频域信号序列，确定第二预设时段内每个时刻的危险度；

根据第二预设时段内每个时刻的危险度，确定待监测高压电器在第二预设时段内时的运行状态。

下面对上述各个步骤进行详细展开：

参考图1，示出了本发明一种高压电器运行状态监测方法，该方法包括以下步骤：

S1，获取待监测高压电器在每个目标预设时段内时对应的电流序列和电压序列。

在本实施例中，主要利用待监测高压电器的实时电流数据和电压数据，对待监测高压电器的运行状态进行监测，所以需要采集待监测高压电器的电流数据和电压数据。具体为：通过待监测高压电器配备的电流电压传感器进行实时采集工作，以获取待监测高压电器在每个目标预设时段内时对应的电流序列和电压序列。其中，目标预设时段为第一预设时段、第二预设时段或第三预设时段，第一预设时段为第二预设时段的上一个预设时段，第二预设时段为第三预设时段的上一个预设时段，第三预设时段为当前预设时段。预设时段可以根据待监测高压电器配备的电流电压传感器的采集频率确定，例如，采集频率为每秒采集一次，则预设时段取经验值为5分钟。电流序列和电压序列均为按照采集时间先后排列的数据组成的序列，目标预设时段内每个时刻均有其对应的电流数据和电压数据。

在采集电信号数据时，电信号数据即为电流数据和电压数据，受环境、信号源偏置、传感器误差等因素的影响，电信号数据可能会出现信号噪声，形成直流分量。所以为了降低信号噪声对后续运行监测的影响，需要对每个目标预设时段对应的电流序列和电压序列进行预处理操作，即利用滑动窗口平均法，对数据进行预处理，包括：

首先，设定固定大小的滑动窗口，滑动窗口的尺寸可以为

。然后，使滑动窗口 在电流序列或电压序列上进行向前滑动，计算每次滑动时窗口内的数据均值，将数据均值 作为当前时刻的直流分量数据，直至处理完所有的数据，获得预处理后的电流序列和电压 序列。

值得说明的是，后续进行数据分析的对象为预处理后的电流序列和电压序列。当然，实现消除信号噪声的数据预处理方法还有很多，本实施例不对数据预处理操作进行具体限定。

至此，本实施例获得了待监测高压电器在每个目标预设时段内时对应的电流序列和电压序列。

S2，根据每个目标预设时段对应的电流序列中每个时刻的电流数据，确定每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量。

需要说明的是，现有对于电流序列进行短时傅里叶变换时，对大部分正常电流的窗口变换操作的意义不大，但是其会导致整体的运算量增大。为了克服上述整体运算量较大的缺陷，即降低高压电器运行状态监测系统的计算量，在对电流数据进行短时傅里叶变换的基础上，根据电流数据的波动情况，对电流数据进行短时傅里叶变换时所采用的窗口类型进行自适应选择。首先，确定每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量，其步骤可以包括：

第一步，确定每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数。

对于任意一个目标预设时段的电流序列，计算对应目标预设时段的电流序列对应的电流均值和电流标准差；将电流标准差与电流均值的比值，确定为对应目标预设时段的电流序列的变异系数。

在本实施例中，每个电流序列均有其对应的电流均值和电流标准差，均值和标准差的计算过程为现有技术，此处不再进行详细阐述。每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数的计算公式可以为：

其中，

为第i目标预设时段对应的电流序列的变异系数，

为第i目标预设时段 对应的电流序列的电流标准差，

为第i目标预设时段对应的电流序列的电流均值，i为目 标预设时段的序号。

在变异系数的计算公式中，电流均值

与变异系数

为负相关关系，电流标准差

与变异系数

为正相关关系，电流标准差

越大，说明电流序列的稳定性越差，即电流序 列的波动程度越大，此时电流均值

越小，表征电流序列的整体数据数值越小，电流序列发 生波动的可能性越大，那么对应电流序列的变异系数

就会越大。变异系数是衡量电流序 列发生异常波动程度的指标。

值得说明的是，存在特殊情况，目标预设时段对应的电流序列内每个电流数据的数值大小全部为0时，电流序列的电流均值为0，变异系数失效，其表征在对应目标预设时段内电流处于极度稳定且恒定的状态。此时，可以将直接将对应目标预设时段内每个时刻的波动度赋值为0，并可以执行步骤S4。

第二步，确定每个目标预设时段对应的电流序列的总体相对偏移量。

计算对应目标预设时段的电流序列中每个时刻的电流数据与所述电流均值之间的差值的绝对值，将差值的绝对值与所述电流标准差的比值，确定为对应时刻的电流数据的相对偏移量；将对应目标预设时段的电流序列中每个时刻的电流数据的相对偏移量的累加和，确定为对应目标预设时段的电流序列的总体相对偏移量。

在本实施例中，每个电流序列均有其对应的总体相对偏移量，总体相对偏移量是指电流序列总体相对于电流均值的偏移程度。每个目标预设时段对应的电流序列的总体相对偏移量的计算公式可以为：

其中，

为第i目标预设时段对应的电流序列的总体相对偏移量，n为第i目标预设 时段对应的电流序列内电流数据的个数，

为第i目标预设时段对应的电流序列内电流数据 的序号，

为第i目标预设时段对应的电流序列内第j个电流数据，

为第i目标预设时段对 应的电流序列的电流均值，

为第i目标预设时段对应的电流序列的电流标准差，

为 第i目标预设时段对应的电流序列内第j个电流数据的相对偏移量，

为对

求 绝对值，i为目标预设时段的序号。

在总体相对偏移量的计算公式中，

可以被表征为目标预设时段内第j个 时刻的电流值相较于电流均值的相对距离，相对距离

与总体相对偏移量

为正相 关，电流标准差

与总体相对偏移量

为负相关；当目标预设时段内每个时刻的电流值相较 于电流均值的相对距离的累加和

越大时，说明对应目标预设时段的电流相较 于电流均值的偏移强度较大，此时对应目标预设时段对应的电流序列的电流标准差越小表 征偏移强度越稳定，总体相对偏移量

就会越大；

可以被用于计算相对距离的均值；对

求绝对值，所以总体相对偏移量

可以为恒正值；基于目标预设时段内每个时刻的 电流值相较于电流均值的相对距离，可以获得电流数据总体基于均值的偏移情况，即确定 总体相对偏移量

；总体相对偏移量

越大，表征目标预设时段内出现的波动越大，或是对 应目标预设时段内存在电流数据与正常电流数据的差异较大，即偏差极大的异常数据，该 异常数据为异常电流数据的可能性很大。

至此，本实施例获得了每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量。

S3，根据每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量，确定第二预设时段对应的电流序列的波动度。

在本实施例中，高压电器对应的电流数据为恒正值，所以变异系数不存在为负数的情况，可以基于各个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量，量化电流数据波动程度，以表征对应目标预设时段内电流数据的异常波动情况。第二预设时段对应的电流序列的波动度的计算公式可以为：

其中，

为第二预设时段对应的电流序列的波动度，D为预设调节参数，

为第三 预设时段对应的电流序列的变异系数，

为第三预设时段对应的电流序列的总体相对偏移 量，

为第二预设时段对应的电流序列的变异系数，

为第二预设时段对应的电流序列的 总体相对偏移量，

为第一预设时段对应的电流序列的变异系数，

为第一预设时段对应 的电流序列的总体相对偏移量，

为自然常数的

次幂，e为自然常数，

为自然常数的

次幂，

为自然常数为底的

的对数，

为自然常数为底的

的对数，

为 对数函数。

在波动度的计算公式中，结合第二预设时段对应的上一个预设时段（第一预设时 段）和下一个预设时段（第二预设时段）对应的电流序列的数据波动特征，来计算第二预设 时段对应的电流序列的波动度，其有助于避免动力系统电流波动对第二预设时段对应的电 流序列的波动情况影响，提升高压电器运行状态监测结果的准确度；以自然常数e为底的指 数函数可以被用于实现放大处理的效果；处于异常运行状态下的高压电器的电流数据，可 能高于正常电流，也可能为零，当异常运行状态下的高压电器的电流数据为零时，说明高压 电器处于停运状态下，所以在计算波动度时利用数轴特性使用对数函数将已调节好的放大 数据归置为波动度，使得波动度在数值0的两端展开；预设调节参数D主要被用于放大对比 度，使得数据波动率的比对能够更加清晰，也能够放大一些不明显的波动可见性，预设调节 参数D与待监测高压电器的型号参数有关，可以由实施者根据待监测高压电器的型号参数 设定数值大小；为了保证对数函数为正数，需要在波动度的计算公式中添加减一的计算过 程；

可以被用于表征第二预设时段对应的电流数据波动情况与第二预设时段对应的 下一个预设时段（第三预设时段）对应的电流数据波动情况的差异情况，差异情况也可以为 相似情况，两个预设时段对应的电流数据波动情况越相似，说明第二预设时段对应的电流 序列的波动度越小；

可以被用于表征第二预设时段对应的电流数据波动情况与第二 预设时段对应的上一个预设时段（第一预设时段）对应的电流数据波动情况的差异情况，两 个预设时段对应的电流数据波动情况越不相似，说明第二预设时段对应的电流序列的波动 度越大；

函数相减相当于同底下相除，故

可以被用 于表征后两个连续的预设时段对应的电流数据波动相似情况与前两个连续的预设时段对 应的电流数据波动相似情况之间的比对程度，两者比对越不相同，第二预设时段对应的电 流序列的波动程度越大。

需要说明的是，在计算第二预设时段对应的电流序列的波动度时，考虑到两个影响波动度的因素，即变异系数和总体相对偏移量，有助于提高第二预设时段对应的电流序列的波动度的精确度，便于后续基于波动情况为第二预设时段对应的电流序列选择合适的窗函数。

至此，本实施例获得了第二预设时段对应的电流序列的波动度。

S4，根据第二预设时段对应的电流序列的波动度，确定第二预设时段对应的电流序列进行短时傅里叶变换时所采用的窗函数，其步骤可以包括：

在本实施例中，获取正常电流对应的波动度范围，若第二预设时段对应的电流序 列的波动度处于正常电流对应的波动度范围，即

，则判定第二预设时段对应 的电流序列进行傅里叶变换时所采用的窗函数为方形对称窗函数，方形对称窗函数所处理 的电流数据为常规电流数据；若第二预设时段对应的电流序列的波动度超出正常电流对应 的波动度范围，即

，则判定第二预设时段对应的电流序列进行傅 里叶变换时所采用的窗函数为非对称窗函数。其中，非对称窗函数可以为汉明窗函数。

对于获取正常电流对应的波动度范围，可以将正常电流对应的波动度范围设置为

，高电压器所支持的运行电流范围一般在1mA到10mA之间，所以可以依据正常电 流波动计算出正常电流对应的波动度范围。正常电流对应的波动度范围的获取过程为现有 技术，此处不再进行详细阐述。

值得说明的是，若第二预设时段对应的电流序列的波动度小于0，但第三预设时段对应的电流序列的波动度超出正常电流对应的波动度范围，则第二预设时段对应的电流序列进行傅里叶变换时所采用的窗函数仍为方形对称窗函数，也就是第二预设时段对应的电流序列仍然使用方形对称窗函数进行短时傅里叶变换。

S5，利用对应窗函数，对第二预设时段对应的电流序列进行短时傅里叶变换，获得第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列。

在本实施例中，为了对待监测高压电器的运行状态进行监测，并提高监测结果的准确性，需要对电流序列进行短时傅里叶变换，短时傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号。当第二预设时段对应的电流序列进行傅里叶变换时所采用的窗函数为方形对称窗函数时，利用方形对称窗函数，对第二预设时段对应的电流序列进行短时傅里叶变换，可以获得第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列。方形对称窗函数实现短时傅里叶变换的过程为现有技术，不在本发明保护范围内，此处不再进行详细阐述。

其中，方形窗函数的计算公式可以为：

其中，

为当前方形窗函数所处理的时刻，即方形窗内电流数据对应的时刻个数， 也就是方形窗对应的时间段，

为对

求绝对值，

为方形窗函数的宽度。其中，由于使用方 形窗函数所处理的电流数据为常规电流数据，所以方形窗函数的宽度大小B为所需处理时 间段的十分之一。

当第二预设时段对应的电流序列进行傅里叶变换时所采用的窗函数为非对称窗函数时，所采用的非对称窗函数可以为汉明窗函数，利用汉明窗函数，对第二预设时段对应的电流序列进行短时傅里叶变换，可以获得第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列。汉明窗函数实现短时傅里叶变换的过程现有技术，不在本发明保护范围内，此处不再进行详细阐述。

其中，汉明窗函数的计算公式可以为：

其中，

为当前汉明窗函数所处理的时刻，

为汉明窗函数的宽度，

为余弦函 数，

为圆周率，

为对

求绝对值。其中，汉明窗函数所选用的是非对称窗口，即

为非轴 对称区域。

至此，本实施例获得了第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列。

S6，根据第二预设时段对应的电压序列和电流序列的频域信号序列，确定第二预设时段内每个时刻的危险度，其步骤可以包括：

第一步，根据第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列，判断待监测高压电器在第二预设时段内时是否存在异常电流数据。

对第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列进行时域和频域分析，若第二预设时段内任意一个时刻的频域信号和时域信号均处于正常运行时的频域时域范围，也就是每个时刻的频域信号处于正常运行时的频域范围，且每个时刻的时域信号也处于正常运行时的时域范围，则判定待监测高压电器在第二预设时段内时不存在异常电流数据。

若第二预设时段内任意一个时刻的频域信号或时域信号不处于正常运行时的频 域时域范围，也就是某个时刻的频域信号不处于正常运行时的频域范围，或该时刻的时域 信号不处于正常运行时的时域范围，则判定待监测高压电器在第二预设时段内时存在异常 电流数据，且将对应时刻的电流数据标记为异常电流数据，将异常电流数据记为

。

在本实施例中，将第二预设时段内的每个时刻的频域信号和时域信号均按照上述比较过程，进行时域和频域分析，可以筛选出第二预设时段内的全部异常电流数据。对于正常运行时的频域时域范围，可以通过待监测高压电器的说明书直接获取，高压电器的频域时域范围为固定数值范围，不同功率的高压电器对应的正常运行时的频域时域范围不同。时域信号可以为原电流数据，频域信号可以为短时傅里叶变换后的电流数据，第二预设时段内的每个时刻均有其对应的时域信号和频域信号。

第二步，根据异常电流数据判断结果，确定第二预设时段内每个时刻的危险度。

若存在异常电流数据，则根据异常电流数据、异常电流数据对应时刻的电压数据以及预先获取的负载电阻，确定异常电流数据对应时刻的危险度，并将第二预设时段内异常电流数据以外的电流数据对应时刻的危险度赋值为0；若不存在异常电流数据，则直接将第二预设时段内每个时刻的危险度赋值为0。

其中，异常电流数据对应时刻的危险度的计算公式可以为：

其中，

为异常电流数据对应时刻的危险度，

为异常电流数据对应时刻的电压 数据，

为待监测高压电器正常运行时的负载电阻，

为异常电流数据，

为对数函数，

为自然常数为底的

的对数。

在异常电流数据对应时刻的危险度的计算公式中，当某个时刻的电流数据为异常 电流数据时，待监测高压电器内部出现故障，其会导致此时通过电流的待监测高压电器的 内部电阻与正常运行喜爱的负载电阻发生变化，所以在计算异常电流数据对应时刻的危险 度时，需要考虑待监测高压电器正常运行时的负载电阻的大小，负载电阻的数值大小可以 直接获取；利用

与

之间的偏差情况，对异常电流数据进行分析，由于直接比较的效果 并不明显，为了突出比较效果，异常电流数据对应时刻的危险度的计算过程采用了对数函 数；在电器断路状态下，考虑到电器运行直接停止会导致运算电阻为0，即

，而

不 存在，因此对于整体值进行了参数调整使其满足对数的使用条件，即使

加一；危险度可 以衡量第二预设时段内每个时刻的待监测高压电器的异常运行情况，危险度越大，对应时 刻的待监测高压电器的运行状态异常。

至此，本实施例获得了待监测高压电器在第二预设时段内每个时刻时的危险度。

S7，根据第二预设时段内每个时刻的危险度，确定待监测高压电器在第二预设时段内时的运行状态。

在本实施例中，按照高压电器的用电规范，对高压电器三种异常状态（断路、短路以及过载）下的电流电压状况进行危险度范围量化，可以获得断路危险度范围、短路危险度范围以及过载危险度范围。将第二预设时段内每个时刻的危险度与高压电器三种异常状态对应的危险度范围进行比对分析，以第二预设时段内任意一个时刻的危险度为例，对在该时刻的待监测高压电器所处的运行状况进行具体细分，具体为：

对于第二预设时段内任意一个时刻的危险度，若对应时刻的危险度为0，则判定待监测高压电器在对应时刻的运行状态为正常；若对应时刻的危险度处于预先获取的断路危险度范围内，则判定待监测高压电器在对应时刻的运行状态为断路；若对应时刻的危险度处于预先获取的短路危险度范围内，则判定待监测高压电器在对应时刻的运行状态为短路；若对应时刻的危险度处于预先获取的过载危险度范围内，则判定待监测高压电器在对应时刻的运行状态为过载。

在获得待监测高压电器在第二预设时段内时的运行状态后，在对运维人员做出警告的同时，利用大数据给予一定的解决方案，使待监测高压电器的故障能够更加迅速高效的得到解决。需要说明的是，按照上述一种高压电器运行状态监测方法的实现过程，可以实现对高压电器运行状态的实时监测，其有效避免了避免高压电器事故的发生。

本发明提供了一种高压电器运行状态监测系统，该系统在充分考虑可能会造成误判高压电器的运行状态的影响因素的情况下，利用短时傅里叶变换，结合电流数据和电压数据的数据特征，对高压电器的运行状态进行评价，获得了准确性更高的评价指标，即危险度。基于准确性更高的评价指标，有助于获得参考价值更高的高压电器运行状态，为高压电器的维护、检修提供了可靠的依据。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种高压电器运行状态监测系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：

获取待监测高压电器在每个目标预设时段内时对应的电流序列和电压序列；所述目标预设时段为第一预设时段、第二预设时段或第三预设时段，所述第一预设时段为第二预设时段的上一个预设时段，所述第二预设时段为第三预设时段的上一个预设时段，所述第三预设时段为当前预设时段；

根据每个目标预设时段对应的电流序列中每个时刻的电流数据，确定每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量；

根据每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量，确定第二预设时段对应的电流序列的波动度；

根据第二预设时段对应的电流序列的波动度，确定第二预设时段对应的电流序列进行短时傅里叶变换时所采用的窗函数；

利用对应窗函数，对第二预设时段对应的电流序列进行短时傅里叶变换，获得第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列；

根据第二预设时段对应的电压序列和电流序列的频域信号序列，确定第二预设时段内每个时刻的危险度；

根据第二预设时段内每个时刻的危险度，确定待监测高压电器在第二预设时段内时的运行状态。

2.根据权利要求1所述的一种高压电器运行状态监测系统，其特征在于，根据每个目标预设时段对应的电流序列中每个时刻的电流数据，确定每个目标预设时段对应的电流序列的变异系数和总体相对偏移量，包括：

对于任意一个目标预设时段的电流序列，计算对应目标预设时段的电流序列对应的电流均值和电流标准差；将所述电流标准差与所述电流均值的比值，确定为对应目标预设时段的电流序列的变异系数；

计算对应目标预设时段的电流序列中每个时刻的电流数据与所述电流均值之间的差值的绝对值，将所述差值的绝对值与所述电流标准差的比值，确定为对应时刻的电流数据的相对偏移量；将对应目标预设时段的电流序列中每个时刻的电流数据的相对偏移量的累加和，确定为对应目标预设时段的电流序列的总体相对偏移量。

3.根据权利要求1所述的一种高压电器运行状态监测系统，其特征在于，所述第二预设时段对应的电流序列的波动度的计算公式为：

其中，

为第二预设时段对应的电流序列的波动度，D为预设调节参数，/>

为第三预设时段对应的电流序列的变异系数，/>

为第三预设时段对应的电流序列的总体相对偏移量，

为第二预设时段对应的电流序列的变异系数，/>

为第二预设时段对应的电流序列的总体相对偏移量，/>

为第一预设时段对应的电流序列的变异系数，/>

为第一预设时段对应的电流序列的总体相对偏移量，/>

为自然常数的/>

次幂，e为自然常数，

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次幂，/>

为自然常数为底的

的对数，/>

为自然常数为底的/>

的对数，/>

为对数函数。

4.根据权利要求1所述的一种高压电器运行状态监测系统，其特征在于，根据第二预设时段对应的电流序列的波动度，确定第二预设时段对应的电流序列进行傅里叶变换时所采用的窗函数，包括：

获取正常电流对应的波动度范围，若第二预设时段对应的电流序列的波动度处于所述正常电流对应的波动度范围，则判定第二预设时段对应的电流序列进行傅里叶变换时所采用的窗函数为方形对称窗函数；若第二预设时段对应的电流序列的波动度超出所述正常电流对应的波动度范围，则判定第二预设时段对应的电流序列进行傅里叶变换时所采用的窗函数为非对称窗函数。

5.根据权利要求1所述的一种高压电器运行状态监测系统，其特征在于，根据第二预设时段对应的电压序列和电流序列的频域信号序列，确定第二预设时段内每个时刻的危险度，包括：

根据第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列，判断待监测高压电器在第二预设时段内时是否存在异常电流数据；

若存在异常电流数据，则根据异常电流数据、异常电流数据对应时刻的电压数据以及预先获取的负载电阻，确定异常电流数据对应时刻的危险度，并将第二预设时段内异常电流数据以外的电流数据对应时刻的危险度赋值为0；若不存在异常电流数据，则直接将第二预设时段内每个时刻的危险度赋值为0。

6.根据权利要求5所述的一种高压电器运行状态监测系统，其特征在于，根据第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列，判断待监测高压电器在第二预设时段内时是否存在异常电流数据，包括：

对第二预设时段对应的电流序列的频域信号序列进行时域和频域分析，若第二预设时段内任意一个时刻的频域信号和时域信号均处于正常运行时的频域时域范围，则判定待监测高压电器在第二预设时段内时不存在异常电流数据，否则，判定待监测高压电器在第二预设时段内时存在异常电流数据，且将对应时刻的电流数据标记为异常电流数据。

7.根据权利要求5所述的一种高压电器运行状态监测系统，其特征在于，所述异常电流数据对应时刻的危险度的计算公式为：

其中，

为异常电流数据对应时刻的危险度，/>

为异常电流数据对应时刻的电压数据，

为待监测高压电器正常运行时的负载电阻，/>

为异常电流数据，/>

为对数函数，/>

为自然常数为底的/>

的对数。

8.根据权利要求1所述的一种高压电器运行状态监测系统，其特征在于，根据第二预设时段内每个时刻的危险度，确定待监测高压电器在第二预设时段内时的运行状态，包括：

对于第二预设时段内任意一个时刻的危险度，若对应时刻的危险度为0，则判定待监测高压电器在对应时刻的运行状态为正常；若对应时刻的危险度处于预先获取的断路危险度范围内，则判定待监测高压电器在对应时刻的运行状态为断路；若对应时刻的危险度处于预先获取的短路危险度范围内，则判定待监测高压电器在对应时刻的运行状态为短路；若对应时刻的危险度处于预先获取的过载危险度范围内，则判定待监测高压电器在对应时刻的运行状态为过载。

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