[發明專利]一種基于神經網絡的輸電線路絕緣子污穢等級判定方法

有效

• 申請號: 202011322539.0
• 申請日: 2020-11-23
• 公開（公告）號: CN112394266B
• 公開（公告）日: 2022-10-25
• 發明（設計）人: 李朝晉;陳懷科;周渠;王小祥;牟飛;陳志芬;張闖
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司;國網重慶市電力公司江津區供電分公司;西南大學
• 主分類號: G01R31/12
• 分類號: G01R31/12;G01D21/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 楊柳岸

1.一種基于神經網絡的輸電線路絕緣子污穢等級判定方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：

S1、搭建絕緣子污穢度實驗平臺；

S2、進行人工污穢實驗；

S3、數據預處理，包括數據篩選、數據歸一化和建立數據庫；

所述數據篩選為修改或刪除誤差較大的電流數據，包括泄漏電流的幅值、有效值及脈沖；

所述數據歸一化為將溫度、濕度、氣壓環境參數及絕緣子泄漏電流的幅值、有效值及脈沖數據進行歸一化處理；

所述數據庫是基于多環境參量的泄漏電流數據庫，包括絕緣子工作環境中的溫度、濕度、氣壓環境參數及檢測絕緣子泄漏電流的幅值、有效值及脈沖數據；

S4、建立支持向量機神經網絡模型，包括核函數、約束條件和決策函數的建立，輸入層節點及個數的選擇，輸出層節點及個數的選擇，以及初始權值和傳遞參數的設置；具體如下：

假設訓練集T＝{(x_i,y_i),…,(x_l,y_l)}∈(X×Y)^L，

其中，x_i∈X＝Rⁿ，y_i∈Y＝{1,2,3,4,5}，(i＝1,2,3,4,5,…,l)；x_i、…、x_l為支持向量機神經網絡輸入值，y_i、y_l為神經網絡輸出值，l為隱含層節點數；

選擇核函數K＝(x,x′)和參數C，構造并求解最優化問題：

約束條件為：

得到最優解：

α^*＝(α₁^*,…,α_l*)^T，其中α^*為最優解向量；

選取α^*的一個正分量0≤α_j^*≤C，據此計算閾值：

其中b^*為閾值向量；

構造決策函數：

S5、模型訓練及驗證；

S6、污穢等級判定效果。

2.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的輸電線路絕緣子污穢等級判定方法，其特征在于：所述步驟S1具體為：

搭建絕緣子污穢度實驗平臺，包括設置環境參數，設置污穢度程度及定義污穢等級；

S11、設置環境參數，包括設置輸電線路絕緣子工作環境中的溫度、濕度及氣壓參數；

S12、模擬污穢度程度，通過改變絕緣子表面的鹽密和灰密來模擬不同程度的污穢程度，其中鹽密和灰密分別通過不同質量的氯化鈉和硅藻土進行模擬；

S13、定義污穢等級，根據設置的不同程度的絕緣子污穢程度將污穢度定義為Ⅰ無明顯、Ⅱ輕度、Ⅲ中度、Ⅳ重度和Ⅴ嚴重。

3.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的輸電線路絕緣子污穢等級判定方法，其特征在于：所述步驟S2具體為：

S21、對絕緣子進行清洗后染污，計算每只絕緣子需要稱量的鹽密和灰密質量，其中0.05mg/cm² 、0.10mg/cm² 、0.15mg/cm² 、0.20mg/cm² 和0.25mg/cm² 分別對應5種已定義的污穢等級；所述鹽密與所述灰密的質量比固定在1:10；

S22、模擬輸電線路絕緣子工作的不同環境，設置溫度、濕度和氣壓等級，在不同環境參量組合下，測試已染污的絕緣子的泄漏電流的幅值、有效值和脈沖。

4.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的輸電線路絕緣子污穢等級判定方法，其特征在于：所述步驟S5具體為：

所述模型以基于多環境參量的泄漏電流數據庫為輸入，輸電線路絕緣子污穢等級為輸出進行訓練及驗證。

5.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的輸電線路絕緣子污穢等級判定方法，其特征在于：所述步驟S6具體為：

所述污穢等級判定效果，通過設定環境參數、泄漏電流參數和絕緣子污穢等級，輸入環境參數及泄漏電流參數，驗證模型輸出污穢等級。