[發明專利]基于主成分降維與聚類分析的GIS局放嚴重程度判斷方法、系統及介質在審
| 申請號： | 201910828751.5 | 申請日： | 2019-09-03 |
| 公開（公告）號： | CN110531228A | 公開（公告）日： | 2019-12-03 |
| 發明（設計）人： | 鐘永恒;謝耀恒;李欣;葉會生;劉赟;肖京;吳水鋒;黃海波 | 申請（專利權）人： | 國網湖南省電力有限公司;國網湖南省電力有限公司電力科學研究院;國家電網有限公司 |
| 主分類號： | G01R31/12 | 分類號： | G01R31/12;G06K9/62 |
| 代理公司： | 43008 湖南兆弘專利事務所(普通合伙) | 代理人： | 譚武藝<國際申請>=<國際公布>=<進入 |
| 地址： | 410004 *** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 局部放電特征 放電階段 指紋 局部放電圖譜 關鍵特征量 局放信號 聚類中心 特征指紋 降維 準確度 程度判斷 放電類型 計算效率 降維處理 聚類分析 距離確定 有效判斷 放電 檢測 局放 聚類 檢修 參考 決策 | ||
1.一種基于主成分降維與聚類分析的GIS局放嚴重程度判斷方法，其特征在于實施步驟包括：
1)獲取待檢測GIS局放信號的局部放電圖譜；
2)針對局部放電圖譜提取關鍵特征量；
3)將關鍵特征量進行降維處理得到降維后的局部放電特征指紋；
4)分別計算局部放電特征指紋以及對應不同放電階段的特征指紋聚類中心的距離，所述特征指紋聚類中心為采用對應放電階段的局部放電特征指紋進行聚類得到；
5)根據最短的距離確定待檢測GIS局放信號對應的放電階段。
2.根據權利要求1所述的基于主成分降維與聚類分析的GIS局放嚴重程度判斷方法，其特征在于，步驟2)的詳細步驟包括：
2.1)針對局部放電圖譜提取特征量；
2.2)采用關聯算法計算放電嚴重程度和各個特征量之間的關聯性，選擇關聯性超過預設閾值的特征量作為關鍵特征量，或者根據關聯性對所有特征量進行排序并選擇關聯性較大端的指定數量個特征量作為關鍵特征量。
3.根據權利要求2所述的基于主成分降維與聚類分析的GIS局放嚴重程度判斷方法，其特征在于，步驟2.1)中計算放電嚴重程度和各個特征量之間的關聯性具體是指計算放電嚴重程度和各個特征量之間的KMO因子關聯性。
4.根據權利要求1所述的基于主成分降維與聚類分析的GIS局放嚴重程度判斷方法，其特征在于，步驟2)提取得到的關鍵特征量包括局部放電相位所占寬度、正負半周放電次數之比、正負半周平均放電幅值之比、放電幅值熵值、最大放電幅值熵值、譜圖負半周偏斜度、譜圖負半周陡峭度、放電幅值分布的標準差。
5.根據權利要求1所述的基于主成分降維與聚類分析的GIS局放嚴重程度判斷方法，其特征在于，步驟4)中的距離具體是指歐式距離平方。
6.根據權利要求1所述的基于主成分降維與聚類分析的GIS局放嚴重程度判斷方法，其特征在于，步驟4)中的不同放電階段包括起始階段Sini、發展階段Sdev和嚴重階段Sser共三個放電階段。
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