[發明專利]基于神經網絡的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測方法

在審

• 申請號: 201911188693.0
• 申請日: 2019-11-28
• 公開（公告）號: CN110907769A
• 公開（公告）日: 2020-03-24
• 發明（設計）人: 唐峰;張欣;向真;張嘉樂;鄒洪民
• 申請（專利權）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號: G01R31/12
• 分類號: G01R31/12
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 汪潔麗

本申請涉及一種基于神經網絡的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測方法。所述基于神經網絡的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測方法先進行初步篩選可判斷所述待測超聲信號是否為局部放電信號。所述基于神經網絡的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測方法通過所述放電類型檢測模型能夠進一步確定所述待測超聲信號屬于那一類局部放電類型。所述基于神經網絡的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測方法分布確定缺陷類型，提高了缺陷檢測的效率。

技術領域

本申請涉及電力技術領域，特別是涉及一種基于神經網絡的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測方法。

背景技術

封閉式氣體絕緣組合電器是由斷路器、隔離開關、接地開關、互感器、避雷器、母線、連接件和出線終端等元件組成的，封閉在金屬接地外殼中的高壓裝置，其一般采用SF₆氣體作為絕緣和滅弧介質。

封閉式氣體絕緣組合電器中的常見缺陷主要包括金屬突起物缺陷、金屬懸浮電位缺陷、自由金屬顆粒缺陷、絕緣子內部氣泡缺陷以及絕緣子表面污穢缺陷等。但由于封閉式氣體絕緣組合電器是全封閉組合電力設備，一旦出現事故，造成的后果比分離式敞開設備更加嚴重，故障修復也較為復雜，且其停電范圍大，常涉及非故障元件。封閉式氣體絕緣組合電器中易引發短路、燃燒或爆炸等事故。對于封閉式氣體絕緣組合電器缺陷的檢測十分重要。

怎樣才能提高封閉式氣體絕緣組合電器中的缺陷類型的檢測效率是亟待解決的問題。

發明內容

基于此，有必要針對怎樣提高封閉式氣體絕緣組合電器中的缺陷類型的檢測效率的問題，提供一種基于神經網絡的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測方法。

一種基于神經網絡的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測方法，包括：

采集待測超聲信號，并判斷所述待測超聲信號是否為局部放電信號。

如果所述待測超聲信號為局部放電信號，則將所述待測超聲信號帶入放電類型檢測模型，以得到與所述待測超聲信號對應的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷類型。

在一個實施例中，采集待測超聲信號，并判斷所述待測超聲信號是否為局部放電信號包括：

獲取所述待測超聲信號的待測幅值。

獲取幅值圖，所述幅值圖包含局部放電區。

將所述待測幅值序列帶入所述幅值圖中，如果所述待測幅值位于所述局部放電區，則所述待測超聲信號為局部放電信號。

在一個實施例中，采集待測超聲信號，并判斷所述待測超聲信號是否為局部放電信號之后，所述缺陷檢測方法還包括：

獲取超聲信號訓練樣本，通過所述超聲信號訓練樣本對神經網絡進行樣本訓練，得到所述放電類型檢測模型。

在一個實施例中，獲取超聲信號訓練樣本，通過所述超聲信號訓練樣本對神經網絡進行樣本訓練，得到所述放電類型檢測模型包括：

所述神經網絡包含輸入層、競爭層和輸出層，分別設定所述輸入層、所述競爭層和所述輸出層的神經元的個數，設定所述輸入層與所述競爭層的第一連接權向量矩陣，設定所述競爭層和所述輸出層的第二連接權向量矩陣，設定所述超聲信號訓練樣本的期望輸出模式。

獲取所述超聲信號訓練樣本，提取所述超聲信號訓練樣本的多個特征值，根據所述多個特征值建立特征矩陣，對所述特征矩陣進行歸一化處理。

根據歸一化處理后的所述特征矩陣和所述第一連接權向量矩陣，得到所述競爭層中每個神經元的加權輸出值。

根據所述競爭層中各個神經元的加權輸出值和所述第二連接權向量矩陣，得到所述輸出層的每個神經元的加權輸出值，并將其作為所述神經元的實際輸出值。

在一個實施例中，所述缺陷檢測方法還包括：