[發明專利]六氟化硫氣體絕緣組合電器運行狀態診斷方法及系統

在審

• 申請號: 201811197527.2
• 申請日: 2018-10-15
• 公開（公告）號: CN109407508A
• 公開（公告）日: 2019-03-01
• 發明（設計）人: 張施令;姚強;苗玉龍;邱妮;侯雨杉
• 申請（專利權）人: 國網重慶市電力公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

本申請公開了一種六氟化硫氣體絕緣組合電器運行狀態診斷方法、系統、裝置及計算機可讀存儲介質，包括：利用初始狀態分類模型對氣體樣本進行分析，得到初始狀態結果；利用運行狀態診斷模型對初始狀態結果進一步尋優，得到診斷結果；其中，初始狀態分類模型為預先利用ISODATA算法和歷史氣體樣本進行訓練得到的，運行狀態診斷模型為預先利用混沌蟻群算法和歷史初始狀態結果進行訓練得到的；本申請利用初始狀態分類模型對待檢測的氣體樣本進行分析，得到初始狀態結果，再利用運行狀態診斷模型對初始狀態結果進一步尋優，得到最終更為精準的診斷結果，提高了對氣體樣本的分析準確度，能夠得到更為精準的六氟化硫氣體絕緣組合電器的運行狀態分析結果。

技術領域

本發明涉及檢測技術領域，特別涉及一種六氟化硫氣體絕緣組合電器運行狀態診斷方法、系統、裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

六氟化硫氣體絕緣組合電器由于其占地面積小、結構緊湊和絕緣性能優良等特點廣泛應用于各個電壓等級變電站中，長期運行經驗表明變電站各類運行事故中GIS(GASinsulated SWITCHGEAR，氣體絕緣金屬封閉開關設備)故障占較大比重，且相關文獻表明GIS故障類型可概括為典型故障類型，包括自由金屬顆粒缺陷、金屬尖端、固體絕緣件裂紋或氣泡缺陷等。在不同絕緣缺陷下，GIS組合電器設備引起的聲、光、熱信號存在一定的差別，通過采集到的聲、光、熱信號可對故障類型與其發展程度進行識別。

目前對于故障類型識別提出較多的智能優化方法，包括神經網絡、支持向量機等較為新穎算法，但其精準度均有限。

因此，如何有效的檢測六氟化硫絕緣設備的運行狀態，從而便于后續早期潛伏故障分析是本領域技術人員需要解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種六氟化硫氣體絕緣組合電器運行狀態診斷方法、系統、裝置及計算機可讀存儲介質，能夠得到更為精準的六氟化硫氣體絕緣組合電器的運行狀態分析結果。其具體方案如下：

一種六氟化硫氣體絕緣組合電器運行狀態診斷方法，包括：

利用初始狀態分類模型對氣體樣本進行分析，得到初始狀態結果；

利用運行狀態診斷模型對所述初始狀態結果進一步尋優，得到診斷結果；

其中，所述初始狀態分類模型為預先利用ISODATA算法和歷史氣體樣本進行訓練得到的，所述運行狀態診斷模型為預先利用混沌蟻群算法和歷史初始狀態結果進行訓練得到的。

可選的，所述初始狀態分類模型的訓練過程，包括：

從歷史氣體樣本中選取N_C個聚類中心，得到N_C個聚類，N_C小于等于歷史氣體樣本的數量；

將N個歷史氣體樣本按最鄰近原則分配到N_C個聚類中；

判斷每個聚類中的歷史樣本數量是否小于預設的樣本閾值；

如果是，則刪除歷史樣本數量小于所述樣本閾值的不合格聚類，并重新將屬于所述不合格聚類中的歷史樣本按最鄰近原則分配到其余聚類中；

利用聚類中心數目重復對聚類進行分裂或合并的迭代，直至達到預設的第一迭代閾值。

可選的，所述運行狀態診斷模型的訓練過程，包括：

利用歷史初始狀態結果中的歷史樣本到聚類中心的信息素和啟發信息數值，得到選擇路徑概率；

利用選擇路徑概率和預設的概率閾值，將歷史樣本歸類至相應的聚類中；

直至所有聚類的總偏量誤差滿足預設的統計誤差。

可選的，所述利用初始狀態分類模型對氣體樣本進行分析之前，還包括：