[發明專利]基于三傳感器推理的換流變壓器故障在線診斷方法

有效

• 申請號: 201410640672.9
• 申請日: 2014-11-13
• 公開（公告）號: CN104360190B
• 公開（公告）日: 2017-07-07
• 發明（設計）人: 齊波;魏振;彭翔;呂家圣;楊棟;許毅;夏輝;李成榕
• 申請（專利權）人: 華北電力大學;中國南方電網有限責任公司超高壓輸電公司檢修試驗中心
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司11246
• 代理人: 張文寶

1.一種基于三傳感器推理的換流變壓器故障在線診斷方法，其特征在于，所述在線診斷方法是首先使用目前在工程上能夠實現在線檢測的檢測儀作為三種傳感器：特高頻、寬帶脈沖及暫態地電壓TEV檢測儀，得到換流變壓器的在線數據；調用實測換流變壓器的在線數據實現故障診斷，包括以下步驟：

1)從實測換流變壓器的在線數據中提取有效放電信息；

2)三種傳感器特征空間建立；

3)三種特征空間故障診斷結果；

4)三種故障診斷結果異同判斷；

5)最終診斷結果輸出。

2.根據權利要求1所述基于三傳感器推理的換流變壓器故障在線診斷方法，其特征在于所述步驟1)有效放電信息提取是針對不同傳感器分別選用不同的提取方式，特高頻采用幅比聚類提取法，寬帶脈沖采用時頻聯合提取法，TEV采用幅值參數提取法。

3.根據權利要求1所述基于三傳感器推理的換流變壓器故障在線診斷方法，其特征在于所述步驟2)所建立的用于表征放電特點的特征空間分別為特高頻特征空間，寬帶特征空間及TEV特征空間，各特征空間包括基于圖像的顏色矩、形狀特征和紋理特征的代表放電特性的元素屬性：

顏色矩為圖像的基本視覺特征包括一階矩、二階矩和三階矩；

紋理特征采用灰度-梯度共生矩陣，是用灰度和梯度的綜合信息提取紋理特征，其考慮的是像素灰度與邊緣梯度的聯合統計分布；

形狀特征用于描述圖像的形狀，采用Hu不變矩以及相對矩及Zernike矩，將三個傳感器檢測到的幅值相位信息轉化為灰度圖，分別提取上述圖像特征，形成特征矩陣，構成特征空間。

4.根據權利要求1所述基于三傳感器推理的換流變壓器故障在線診斷方法，其特征在于所述步驟3)通過分別調用傳感器自有指紋庫實現故障診斷結果輸出，并且給出診斷概率。

5.根據權利要求1所述基于三傳感器推理的換流變壓器故障在線診斷方法，其特征在于所述步驟4)對三種傳感器診斷結果進行異同判斷，再輸入兩個輔助邊界條件的同時，將三種情況分類輸出；其中，兩個輔助邊界條件包括：條件1假定故障類型出現概率為等概率事件時，事件集合為Y_j；條件2，三種傳感器在給定故障類型時，故障事件Yj出現時的故障類型Ei出現的概率P(E_i|Y_j)，其中E_i為假定故障類型；

異同判斷結果根據兩個輔助邊界條件判斷結果分為3種情況包括：

1)三種傳感器診斷的故障類型相同時，輸出100％故障概率；

2)如果步驟4)三個傳感器診斷出的故障類型中有兩種故障相同時，計算在此情況下這兩種不同故障類型的出現概率Py_j，隨后輸出最終歸一化后的故障診斷概率；

3)如果三種故障診斷結果都不相同時，分別計算這種情況時的三種故障類型出現概率Py_j，并輸出歸一化結果，其中，計算故障出現概率公式為：

$P_{Y_j}=\frac{P(E1,...,Ei|Yj)P\left(Yj\right)}{P(E1,\mathrm{..},Ei)}---\left(1\right)$

其中，Py_j為故障類型的出現概率，P(E1,...,Ei|Yj)為故障事件Yj出現的條件下，故障類型(E1,…,Ei)同時出現的概率，該概率為經驗概率，P(E1,…,Ei)為i個傳感器故障類型同時出現的概率；其中i、j分別表示第幾個傳感器；i、j均為正整數。