[發(fā)明專利]基于均值漂移聚類算法判別局部放電脈沖干擾信號的方法和系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2020-07-27
• 公開（公告）號: CN111967338A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發(fā)明（設計）人: 黃雪莜;熊俊;張宇;張浩寧;余偉洲
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司廣州供電局
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G01R31/12
• 代理公司: 上海東信專利商標事務所(普通合伙) 31228
• 代理人: 楊丹莉;李丹

1.一種基于均值漂移聚類算法判別局部放電脈沖干擾信號的方法，其特征在于，包括步驟：

(1)在GIS設備內外分別設置特高頻局部放電傳感器，以成對地采集GIS設備的局部放電PRPS圖譜；

(2)將局部放電PRPS圖譜轉換為PRPD圖譜；

(3)采用均值漂移聚類算法將PRPD圖譜中的脈沖數據點聚類為若干個數據簇；

(4)對每對PRPD圖譜中的數據簇進行相似度計算，將相似度小于設定的相似度閾值的一對數據簇匹配成對，并將其判定為同源信號；

(5)將所有同源信號基于接收信號強度進行定位，并且如果在一對同源信號中來自GIS設備內部設置的特高頻局部放電傳感器采集的數據簇的幅值相對于來自GIS設備外部設置的特高頻局部放電傳感器采集的數據簇的幅值較小，則將其判定為來自GIS設備外部的脈沖干擾信號。

2.如權利要求1所述的基于均值漂移聚類算法判別局部放電脈沖干擾信號的方法，其特征在于，還包括步驟(6)：濾除所有脈沖干擾信號，以獲得濾除脈沖干擾信號后的第一樣本，所述第一樣本為GIS設備內部設置的特高頻局部放電傳感器采集的PRPD圖譜。

3.如權利要求2所述的基于均值漂移聚類算法判別局部放電脈沖干擾信號的方法，其特征在于，還包括步驟(7)：將所述第一樣本轉換回PRPS圖譜。

4.如權利要求1所述的基于均值漂移聚類算法判別局部放電脈沖干擾信號的方法，其特征在于，所述步驟(3)包括：

(3a)在具有N個樣本點的PRPD圖譜的特征空間中隨機選取中心點x，利用核函數計算出以該中心點為中心，半徑為h的高維球S_h所包含點集的漂移均值向量

式中，g(||(x-x_i)/h||²)是高斯核函數，該函數的帶寬是半徑h，x_i為高維球S_h中所包含的點，k表示S_h中所包含點的個數；

(3b)將中心點移到漂移均值向量所指的地方，并不斷迭代，直到漂移均值向量的長度滿足設定的長度閾值，此時的中心點就是數據簇的中心；

重復上述步驟(3a)和(3b)，直到所有的樣本點均被歸為某一數據簇；

(3c)將相似度高的數據簇合并組合為一個大的數據簇；

(3d)將雜散在大數據簇周圍的小數據簇合并到與之相似度最高的大數據簇中。

5.如權利要求4所述的基于均值漂移聚類算法判別局部放電脈沖干擾信號的方法，其特征在于，所述步驟(4)包括：

(4a)設定從GIS設備內部采集的PRPD圖譜為第一樣本，從GIS設備外部采集的PRPD圖譜為第二樣本，從所述第一樣本中選取一個數據簇，將其與第二樣本中的每個數據簇的相似度進行計算；

(4b)篩選出相似度小于設定值r的數據簇，并將其歸入到集合α中；

(4c)如果集合α是空集，則判定為所選定的數據簇沒有匹配到其他數據簇，則該數據簇被判定為局部放電缺陷信號；如果集合α不是空集，則將該集合α中相似度最高的一對數據簇匹配成對，并將其認定為同源信號；

重復上述步驟(4a)-(4c)以遍歷第一樣本中的所有數據簇，以尋找到所有匹配成對的同源信號。