[發明專利]基于線性判別分析和支持向量機的斷路器故障診斷方法

有效

• 申請號: 201610054716.9
• 申請日: 2016-01-27
• 公開（公告）號: CN105718958B
• 公開（公告）日: 2018-09-21
• 發明（設計）人: 耿亞明;柴宇;揣振國;張順;盧有清;戴永正;王鵬;顧宇峰;鄭建勇;梅飛;季秋謠;左帆
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司檢修分公司;國家電網公司;江蘇南瑞泰事達電氣有限公司;東南大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

本發明公開一種基于線性判別分析和支持向量機的斷路器故障診斷方法，其首先通過在線監測裝置采集斷路器分合閘線圈電流作為故障診斷的數據樣本，包括正常運行時的數據樣本和故障時的數據樣本；然后從m個數據樣本中提取y個特征量，形成m行，y列的數據樣本X，并對數據樣本進行標準化，形成n行，y列的原始特征矩陣R；再利用LDA算法對原始特征矩陣進行映射變換，形成具有m行，k列的變換后特征矩陣R’，同時得到變換函數的系數矩陣W；再利用將變換后特征矩陣R’作為支持向量機的訓練數據集，優化其內部參數；最后基于LDA和支持向量機的模型，對斷路器故障進行智能診斷。本發明算法精度高，可為電力系統的可靠性和穩定性提供保障。

技術領域

本發明涉及電工技術領域，特別是一種基于線性判別分析和支持向量機的斷路器故障診斷方法。

背景技術

隨著全球經濟的快速發展，生產力水平顯著提高，科技水平不斷提升，在技術革命的浪潮推動下，電力事業進入了新的發展階段。電網規模越來越大，電壓等級越來越高，網絡復雜程度越來越深，這些變化在提高電能質量的同時，也對電力系統的安全穩定性提出了進一步的要求。在現代化的電網框架下，局部電網的元件故障可能誘發連鎖反應，演變成大面積停電事故；另一方面，各種自然災害可能對線路、設備乃至整個電網造成破壞。因此，對電網中使用的電力設備進行故障診斷技術研究，及時預防停電事故、電網災變具有很重要的意義。

目前，江蘇電網已經建成并運行多座110kV數字化變電站，正在實施220kV數字化變電站的建設及500kV數字化變電站的規劃。智能電網的發展對電力一次設備提出了更高的要求，斷路器是電網中使用最為廣泛的電力設備，作為重要的控制和保護開關，其數字化、智能化將是大勢所趨。另一方面，江蘇省特高壓項目紛紛落實，2014年，500千伏泰州特高壓站送出工程項目、蘇州特高壓站送出工程項目、南京特高壓站送出工程項目相繼得到核準，確保高壓斷路器的安全穩定性能是實現特高壓項目的重要保證。

我國對斷路器的檢修始于上個世紀50年代，初期以停電試驗、定期檢修為主，根據定期進行預防性試驗，判斷設備是否老化，估計設備剩余壽命，確定是否可以繼續投入電網。這種檢修手段可以有效減少故障，但缺乏提前性、預防性，難以發現設備的內部故障，此外，定期檢修需要大量的工作人員，檢修周期長，人力資源負擔大，操作失誤概率高，在設備的拆解和裝備過程中容易引發新的故障。隨著電力技術發展，這種傳統的定期檢修方式逐步向采用人工智能的狀態檢修方式進化，目前，通過信號傳感器和現代化通信技術的應用，可以實現對高壓斷路器狀態的在線監測，有利于研究高壓斷路器的操動機構故障和電氣故障，避免了停電實驗的種種弊端。

總之，目前斷路器故障智能診斷領域還有較大的空白，在實際應用中，受到較多方面的影響，包括：一、在線監測系統采用的傳感器精度有限，數據存在一定的誤差；二、所需的特征量種類多，信息量大，處理復雜；三、數據的保存、處理和分析缺乏科學的數學模型，故障智能診斷準確度有待提高。因此，如何發明一種具有較高精度與可靠度的斷路器故障智能診斷方法成為亟需解決的課題。

發明內容

線性判別式分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)，也叫做Fisher線性判別(Fisher Linear Discriminant,FLD)，是模式識別的經典算法。線性鑒別分析的基本思想是將高維的模式樣本投影到最佳鑒別矢量空間，以達到抽取分類信息和壓縮特征空間維數的效果，投影后保證模式樣本在新的子空間有最大的類間距離和最小的類內距離，即模式在該空間中有最佳的可分離性。因此，它是一種有效的特征抽取方法。