[發明專利]基于電信號深度學習的斷路器故障診斷方法和電路

在審

• 申請號: 202110272436.6
• 申請日: 2021-03-12
• 公開（公告）號: CN113030717A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 李通;李順堯;萬四維;鄭風雷;陳果華;陳世昌;李兆偉
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司東莞供電局
• 主分類號: G01R31/327
• 分類號: G01R31/327;G06N3/04
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種基于電信號深度學習的斷路器故障診斷方法，其特征在于，包括：

使用電信號傳感器采集配電網中待檢測斷路器的電信號數據，所述電信號傳感器包括電壓互感器和/或電流互感器；

對采集到的電信號數據進行調節；

將調節后的電信號數據輸入基于電信號深度學習的斷路器故障診斷模型，得到所述待檢測斷路器的故障診斷分類結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將調節后的電信號數據輸入基于電信號深度學習的斷路器故障診斷模型之前，還包括：

提取調節后的電信號數據的電信號特征參數；

所述將調節后的電信號數據輸入基于電信號深度學習的斷路器故障診斷模型，包括：

將所述電信號特征參數輸入基于電信號深度學習的斷路器故障診斷模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取調節后的電信號數據的電信號特征參數，包括：

對所述調節后的電信號數據進行經驗模態分解EMD處理，并計算分解后的各本征模態函數IMF的邊際譜；

計算所述各IMF的邊際譜能量。

4.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述將所述電信號特征參數輸入基于電信號深度學習的斷路器故障診斷模型，包括：

將所述電信號特征參數輸入所述基于電信號深度學習的斷路器故障診斷模型的粗糙集簡約層進行處理；

將處理后的數據輸入所述基于電信號深度學習的斷路器故障診斷模型的徑向基函數RBF神經網絡。

5.根據權利要求1～3任一項所述的方法，其特征在于，還包括：

根據斷路器處于不同故障時的電信號數據和斷路器的不同故障作為訓練數據，訓練所述基于電信號深度學習的斷路器故障診斷模型。

6.根據權利要求1～3任一項所述的方法，其特征在于，所述使用電信號傳感器采集配電網中待檢測斷路器的電信號數據，包括：

使用安裝在待檢測斷路器的二次回路上的電信號傳感器采集待檢測斷路器的電信號數據。

7.根據權利要求1～3任一項所述的方法，其特征在于，所述使用電信號傳感器采集配電網中待檢測斷路器的電信號數據，包括：

當所述電信號傳感器監測到待檢測斷路器的電信號大于預設觸發值時，采集預設時間長度的電信號數據作為所述待檢測斷路器的電信號數據，所述預設時間長度的電信號數據包括所述電信號大于預設觸發值之前第一時間段。

8.根據權利要求1～3任一項所述的方法，其特征在于，所述對采集到的電信號數據進行調節，包括：

根據所述待檢測斷路器的部署位置，使用對應的電調節單元對所述待檢測斷路器采集到的電信號數據進行調節。

9.一種基于電信號深度學習的斷路器故障診斷電路，其特征在于，包括：

電信號傳感器，用于采集配電網中待檢測斷路器的電信號數據，所述電信號傳感器包括電壓互感器和/或電流互感器；

電調節單元，用于對采集到的電信號數據進行調節；

故障診斷單元，用于將調節后的電信號數據輸入基于電信號深度學習的斷路器故障診斷模型，得到所述待檢測斷路器的故障診斷分類結果。

10.根據權利要求9所述的基于電信號深度學習的斷路器故障診斷電路，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1～8中任一所述的基于電信號深度學習的斷路器故障診斷方法。