[發明專利]基于BP神經網絡的高壓電容在線監測方法和裝置在審
| 申請號: | 202110962710.2 | 申請日: | 2021-08-20 |
| 公開(公告)號: | CN113702780A | 公開(公告)日: | 2021-11-26 |
| 發明(設計)人: | 張世洪;雷鳴東;尤鴻芃;余榮興;李強;張義;郭純海;杜愛平;陳超泉;邱毅楠;李子由;周威振;鄧集瀚 | 申請(專利權)人: | 中國南方電網有限責任公司超高壓輸電公司大理局 |
| 主分類號: | G01R31/12 | 分類號: | G01R31/12;G06N3/08 |
| 代理公司: | 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 聶榕 |
| 地址: | 671099 云南省大理白*** | 國省代碼: | 云南;53 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 bp 神經網絡 高壓 電容 在線 監測 方法 裝置 | ||
1.一種基于BP神經網絡的高壓電容器在線監測方法,其特征在于,所述方法包括:
確定高壓直流輸電系統的母線電壓的電壓波動范圍;
基于所述電壓波動范圍,確定各指定位置處H橋高壓電容器發生元件擊穿時的對稱故障數據和不對稱故障數據,構建訓練數據集;所述對稱故障數據包括H橋高壓電容器中對稱位置處相同數量的電容器單元同時發生擊穿時的電壓/電流工頻幅值和相位;所述不對稱故障數據包括H橋高壓電容器中任意位置處電容器單元發生擊穿時的電壓/電流工頻幅值和相位;
根據所述訓練數據集對構建的BP神經網絡進行訓練,直到滿足預設訓練條件時,得到訓練好的BP神經網絡;所述BP神經網絡用于定位電容器發生故障的位置信息。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述電壓波動范圍,確定各指定位置處H橋高壓電容器發生元件擊穿時的對稱故障數據,包括:
基于所述電壓波動范圍,對所述H橋高壓電容器中任意位置處電容器單元進行擊穿處理,確定發生擊穿的第一位置信息,以及母線電壓的電壓工頻幅值和相位、不平衡電流的電流工頻幅值和相位;以及
通過電流互感器確定H橋高壓電容器中目標橋臂的電流工頻幅值和相位,得到不對稱故障數據。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述電壓波動范圍,確定各指定位置處H橋高壓電容器發生元件擊穿時的不對稱故障數據,包括:
基于所述電壓波動范圍,對所述H橋高壓電容器中對稱位置處相同數量的電容器單元同時進行擊穿處理,確定發生擊穿的第二位置信息,以及得到母線電壓的電壓工頻幅值和相位、不平衡電流的電流工頻幅值和相位;以及
通過電流互感器確定H橋高壓電容器中目標橋臂的電流工頻幅值和相位,得到對稱故障數據。
4.根據權利要求2或3任意一項所述的方法,其特征在于,所述目標橋臂為所述H橋高壓電容器任意低壓橋臂。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述訓練數據集對構建的BP神經網絡進行訓練,直到滿足預設訓練條件時,得到訓練好的BP神經網絡,包括:
根據所述對稱故障數據和不對稱故障數據的維度確定所述BP神經網絡輸入層神經元的第一數量;以及
根據電容器發生故障的位置信息的維度確定所述BP神經網絡輸出層神經元的第二數量,以及所述位置信息的準確性確定所述BP神經網絡隱藏層神經元的第三數量;
根據所述第一數量、第二數量和第三數量,確定構建好的BP神經網絡;
將所述訓練數據集對構建的BP神經網絡中進行訓練,當所述構建的BP神經網絡的損失函數的收斂值在預設值范圍內時,得到訓練好的BP神經網絡。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
實時采集高壓直流輸電系統的母線電壓,得到所述母線電壓的第一電壓工頻幅值和第一相位;
通過檢測傳感器采集所述H橋高壓電容器的不平衡電流和低壓電流,根據所述第一相位分別得到所述不平衡電流的第二電流工頻幅值和第二相位,以及所述低壓電流的第三電流工頻幅值和第三相位;
將所述母線電壓的第一電壓工頻幅值和相位、所述不平衡電流的第二電流工頻幅值和第二相位,以及所述低壓電流的第三電流工頻幅值和第三相位輸入至所述訓練好的BP神經網絡,確定所述H橋高壓電容器的故障位置信息。
7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述檢測傳感器包括不平衡電流互感器和電流互感器;所述通過檢測傳感器采集不平衡電流和低壓電流,根據所述第一相位分別得到所述不平衡電流的第二電流工頻幅值和第二相位,以及所述低壓電流的第三電流工頻幅值和第三相位,包括:
通過所述不平衡電流互感器采集不平衡電流,得到所述不平衡電流的第二電流工頻幅值,以及以所述第一相位為參考確定第二相位;
通過電流互感器采集所述H橋高壓電容器中低壓橋臂的低壓電流,得到所述低壓電流的第三電流工頻幅值,以及以所述第一相位為參考確定第三相位。
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