[發明專利]一種基于行波時頻特性的輸電線路隱患放電類型辨識方法有效
| 申請號: | 202010579286.9 | 申請日: | 2020-06-23 |
| 公開(公告)號: | CN111695543B | 公開(公告)日: | 2022-05-03 |
| 發明(設計)人: | 曾華榮;毛先胤;黃歡;馬曉紅;盧金科;張強永;羅國強;張露忪;吳建蓉;邱實 | 申請(專利權)人: | 貴州電網有限責任公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 貴陽中新專利商標事務所 52100 | 代理人: | 商小川 |
| 地址: | 550002 貴*** | 國省代碼: | 貴州;52 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 行波 特性 輸電 線路 隱患 放電 類型 辨識 方法 | ||
本發明公開了一種基于行波時頻特性的輸電線路隱患放電類型辨識方法,它包括:步驟S1,將一次隱患放電行波波形數組濾除白噪聲干擾,得到波形數組x[n];步驟S2,通過x[n]構造4個特征數組;步驟S3,將4個特征數組歸一化;步驟S4,將歸一化后的4個數組各分成p塊,每一塊內求和,得到p*4個特征參量;步驟S5,構建BP神經網絡,每一種隱患類型按照步驟S1?S4各提取多組p*4個特征參量后輸入神經網絡進行訓練,得到神經網絡中間權重矩陣參數;步驟S6,將檢驗樣本特征參量輸入訓練后的神經網絡,通過輸出層輸出與預設期望結果進行對比,判斷隱患放電類型,解決了目前無法準確辨識輸電線路隱患放電類型的技術問題。
技術領域
本發明屬于輸電線路放電類型識別領域,尤其涉及一種基于行波時頻特性的輸電線路隱患放電類型辨識方法。
背景技術
輸電線路是電網的重要組成部分,研究及運行經驗發現,輸電線路部分故障在形成閃絡前會存在隱患放電現象,這些隱患放電若不及時辨識并處理,將會對電力系統的安全運行帶來不利影響。因此,對預放電進行監測及預警,并實現隱患類型的準確識別,將有助于及時排查隱患,制定針對性的防范措施,并防止輸電線路形成跳閘故障。
目前已有基于放電電流的故障類型辨識研究或局部放電類型辨識方法。文獻《輸電線路故障類型辨識研究》中介紹了基于行波特征的雷擊與非雷擊、繞擊及反擊等幾種常見故障的辨識方法,其采用的判別依據主要是行波幅值、波尾時間等波形參數。文獻《GIS特高頻局部放電特征量優選及類型識別研究》中介紹了一種不直接提取局部放電電流原始時頻特征,采集大量局部放電脈沖,提取脈沖分布的統計規律,以此實現局部放電類型的識別。以上方法均不適用于隱患放電類型判斷,主要原因有以下幾點:一是故障行波幅值在數十安到數千安之間,而隱患放電行波幅值在數毫安到數安之間,故障行波幅值遠大于隱患放電行波幅值;二是由于不同故障對應的閃絡通道差異大,形成的行波在參數上存在較大的差異,而隱患放電本質上是一種弱放電,不同類型隱患放電電流時域參數差異并不顯著;三是局部放電脈沖對應的電流多為nA~μA級,幅值上遠弱于隱患放電,局部放電頻次一般遠高于隱患放電,在局部放電監測里可以短時間內提取海量的放電脈沖,以此實現有統計意義的特征參數提取,減少監測樣本量過少帶來的誤差,實現準確識別,而隱患放電具有間歇性,放電頻次遠低于局部放電。另一方面,局部放電監測多針對電力設備,可以通過多種手段獲取放電識別里一個關鍵特征參量,即脈沖相位,而輸電線路隱患監測應用里,監測終端直接安裝于輸電導線上,難以獲取準的工頻電壓,也無法計算脈沖放電的相位。因此使用以上方法會對輸電線路隱患放電類型辨別存在嚴重的誤判,無法有效辨識輸電線路隱患放電類型。
發明內容
本發明要解決的技術問題是:提供一種基于行波時頻特性的輸電線路隱患放電類型辨識方法,以解決目前無法有效辨識輸電線路隱患放電類型的技術問題。
本發明的技術方案是:
一種基于行波時頻特性的輸電線路隱患放電類型辨識方法,它包括:
步驟S1,將一次隱患放電行波波形數組a[n]濾除白噪聲干擾,得到處理后的波形數組x[n];
步驟S2,通過處理后的波形數組x[n]構造特征數組w1[n]、w2[n]、w3[n]和w4[n];
步驟S3,將特征數組w1[n]、w2[n]、w3[n]和w4[n]歸一化;
步驟S4,按向量維數p將歸一化后的數組w1[n]、w2[n]、w3[n]和w4[n]各分成p塊,并對每一塊內求和,得到p*4個特征參量;
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