[發明專利]一種斷路器缺陷識別方法

在審

• 申請號: 201911297701.5
• 申請日: 2019-12-17
• 公開（公告）號: CN111079647A
• 公開（公告）日: 2020-04-28
• 發明（設計）人: 戴鋒;車凱;陳昊;陳韜;陳軒;葉昱媛;鄧凱;張海華;趙英浩;楊海銘
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司檢修分公司;國網江蘇省電力有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京智繪未來專利代理事務所(普通合伙) 11689
• 代理人: 肖繼軍

1.一種斷路器缺陷識別方法，其特征在于：

所述方法包括以下步驟：

步驟1：采集斷路器分合閘線圈電流數據，將采集的斷路器分合閘線圈電流數據分為訓練集和測試集；

步驟2：預處理步驟1采集的分合閘線圈電流數據；

步驟3：提取預處理后數據的波形特征；

步驟4：基于步驟3提取的波形特征，識別斷路器缺陷。

2.根據權利要求1所述的一種斷路器缺陷識別方法，其特征在于：

所述方法還包括步驟5：測試集校核斷路器缺陷識別準確率。

3.根據權利要求1或2所述的一種斷路器缺陷識別方法，其特征在于：

步驟2所述預處理步驟1采集的分合閘線圈電流數據，包括：

步驟201：對所有分合閘線圈電流數據進行二次采樣，統一數據維度并歸一化；

步驟202：對歸一化的數據進行特征波形粗提取，并對提取出的信號進行濾波和消噪。

4.根據權利要求3所述的一種斷路器缺陷識別方法，其特征在于：

步驟201中，設數據維度分別為N₁*1，N₂*1，N₃*1……，其中N₁最小，則以數據量最小的N₁為基準，將所有分合閘線圈電流數據進行二次采樣。

5.根據權利要求3所述的一種斷路器缺陷識別方法，其特征在于：

步驟202中，利用傳統閾值法對歸一化的數據進行特征波形粗提取。

6.根據權利要求1或2所述的一種斷路器缺陷識別方法，其特征在于：

步驟3所述提取預處理后數據的波形特征，包括：

步驟301：根據實際需求確定CNN模型中每個環節的數據維度，構建CNN模型整體框架；

步驟302：基于構建的CNN模型與自動編碼器基礎結構，建立卷積編碼器，對分合閘線圈電流波形進行特征提取。

7.根據權利要求6所述的一種斷路器缺陷識別方法，其特征在于：

步驟302具體為：構造卷積層，以卷積核對輸入樣本進行卷積運算提取特征，采用激活函數輸出特征映射：

設卷積核K是一個n*n(n≥1且n∈N+)維矩陣，在訓練過程中隨著迭代次數不斷更新；

若已知輸入樣本I為a×b維矩陣和卷積核，則特征矩陣T的維度可表示為：

其中，1表示卷積核在樣本上的滑動步長；

若假定1＝1，則特征元素可計算為：

其中，F(i,j)為特征映射的第i行、第j列的元素值；

設激活函數sigmod函數為σ(x)，其表達式為：

采用平均池化算子對上一個卷積層輸出特征進行縮放映射，則

其中，w(u,v)表示池化層輸入矩陣中的第u行第v列數值；p(a,b)表示池化層輸出矩陣中的第a行、第b列數值；r表示參與池化區域的邊界值。

8.根據權利要求1或2所述的一種斷路器缺陷識別方法，其特征在于：

步驟4所述基于步驟3提取的波形特征，識別斷路器缺陷，包括：

步驟401：基于訓練集及其波形特征，構建并訓練隨機森林分類器；

步驟402：調參，直到校驗精度達標，校驗精度達標時，作為缺陷診斷依據。