[發明專利]一種特高壓設備絕緣缺陷類型判斷方法和系統

有效

• 申請號: 201710278588.0
• 申請日: 2017-04-25
• 公開（公告）號: CN107064759B
• 公開（公告）日: 2019-08-13
• 發明（設計）人: 朱太云;趙常威;程登峰;王劉芳;葉劍濤;鄭浩
• 申請（專利權）人: 國網安徽省電力公司電力科學研究院;國家電網公司
• 主分類號: G01R31/12
• 分類號: G01R31/12
• 代理公司: 上海東信專利商標事務所(普通合伙) 31228
• 代理人: 楊丹莉;李丹

1.一種特高壓設備絕緣缺陷類型判斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)采集特高壓設備的局部放電信號；

(2)對所述局部放電信號進行小波包變換，得到第n層結點的小波包系數；

(3)對所述第n層結點的小波包系數進行時頻分析，提取第n層結點的時頻信號能量特征；

(4)通過AP聚類將所述第n層結點的時頻信號能量特征分為m組；

(5)選取所述m組時頻信號能量特征中特征數量最多的一組對應的結點的小波包系數作為最優小波包系數；

(6)計算所述最優小波包系數對應的時頻信號能量特征到其聚類中心的minkowski距離；

(7)基于所述最優小波包系數對應結點的時頻信號能量特征和所述minkowski距離判斷所述特高壓設備絕緣缺陷的類型。

2.如權利要求1所述的特高壓設備絕緣缺陷類型判斷方法，其特征在于，在所述步驟(7)中，采用AP-SVM分類器判斷所述特高壓設備絕緣缺陷的類型。

3.如權利要求1所述的特高壓設備絕緣缺陷類型判斷方法，其特征在于，在所述步驟(7)中，采用AP-SSVM分類器判斷所述特高壓設備絕緣缺陷的類型。

4.如權利要求3所述的特高壓設備絕緣缺陷類型判斷方法，其特征在于，所述AP-SSVM分類器包括SSVM訓練模塊和SSVM測試模塊。

5.如權利要求4所述的特高壓設備絕緣缺陷類型判斷方法，其特征在于，所述SSVM訓練模塊被配置為執行包括以下步驟：

進行SVM訓練；

構造錯誤分類數據集，若該錯誤分類數據集非空，則為該錯誤分類數據集的每一項計算領域長度。

6.如權利要求4所述的特高壓設備絕緣缺陷類型判斷方法，其特征在于，所述SSVM測試模塊被配置為執行包括以下步驟：

為測試集中的每個x_k計算建議權重AW(x_k,+1)和AW(x_k,-1)；

為測試集中的每個x_k計算SVM決策值的絕對值h(x_k)；

對測試集中的每個x_k，若max(AW(x_k,±1),h(x_k))＝h(x_k)，則進行常規的SVM標記；否則基于max(AW(x_k,+1),AW(x_k,-1))進行標記。

7.一種特高壓設備絕緣缺陷類型判斷系統，其特征在于，包括：

采集模塊，其采集特高壓設備的局部放電信號；

變換模塊，其對所述局部放電信號進行小波包變換，得到第n層結點的小波包系數；

特征提取模塊，其對所述第n層結點的小波包系數進行時頻分析，提取第n層結點的時頻信號能量特征；

特征參數計算模塊，其通過AP聚類將所述第n層結點的時頻信號能量特征分為m組；選取所述m組時頻信號能量特征中特征數量最多的一組對應的結點的小波包系數作為最優小波包系數；計算所述最優小波包系數對應的時頻信號能量特征到其聚類中心的minkowski距離；

判斷模塊，其基于所述最優小波包系數對應結點的時頻信號能量特征和所述minkowski距離判斷所述特高壓設備絕緣缺陷的類型。

8.如權利要求7所述的特高壓設備絕緣缺陷類型判斷系統，其特征在于，所述判斷模塊采用AP-SVM分類器判斷所述特高壓設備絕緣缺陷的類型。

9.如權利要求7所述的特高壓設備絕緣缺陷類型判斷系統，其特征在于，所述判斷模塊采用AP-SSVM分類器判斷所述特高壓設備絕緣缺陷的類型。

10.如權利要求9所述的特高壓設備絕緣缺陷類型判斷系統，其特征在于，所述AP-SSVM分類器包括SSVM訓練模塊和SSVM測試模塊。