[發明專利]基于卷積神經網絡的并聯電抗器絕緣故障診斷方法和裝置

在審

• 申請號: 202111363811.4
• 申請日: 2021-11-17
• 公開（公告）號: CN114062873A
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 王文森;吳經鋒;張璐;丁彬;韓彥華;吳昊;王南;蒲路;楊傳凱;唐露甜;王辰曦
• 申請（專利權）人: 國網陜西省電力公司電力科學研究院
• 主分類號: G01R31/12
• 分類號: G01R31/12
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 安彥彥

本發明公開了基于卷積神經網絡的并聯電抗器絕緣故障診斷方法和裝置，使用卷積神經網絡對高壓并聯電抗器的放電缺陷模式診斷，使用雷達譜圖進行故障診斷?？芍苯佑美走_譜圖進行特征提取與標簽分類，便于提升診斷方法的普適性，且此方法具有極高的故障診斷精度，同時雷達譜圖將局放的特征量可視化且更易提取。

技術領域

本發明屬于電力設備故障診斷技術領域，具體涉及基于卷積神經網絡的并聯電抗器絕緣故障診斷方法。

背景技術

由于我國電力負荷需求與能源資源呈逆向分布，使大容量且遠距離的電力輸送模式成為必然。特、超高壓輸電是滿足我國電力輸送需求的有效措施，其中超高壓輸電因具有損耗小、造價低、輸送容量大、潮流快速可控、易于聯網等優點已廣受關注。高壓并聯電抗器是高壓輸電工程的核心設備，其作用包括增強無功補償和無功平衡、提高高壓線路的電能質量、減少電路損耗以及保證系統安全穩定運行等。隨著供電等級需求增高，高壓并聯電抗器投入使用的數量逐漸增多，電抗器的故障問題也慢慢受到重視。由于電抗器長期處于運行狀態，其故障會嚴重損壞電力系統。油紙絕緣是油浸式并聯電抗器內絕緣的主要組成形式，因此對油紙絕緣健康狀態進行診斷評估具有重要的工程意義。局部放電(以下簡稱局放)是引起絕緣失效的主要原因之一，也是反映絕緣電老化程度的重要指標。在高壓并聯電抗器長期運行過程中，由于絕緣缺陷造成的局部放電現象并不易檢測，長時間的局部放電可能造成更嚴重的故障，甚至影響電網的安全運行，如果能及時發現電抗器發生局部放電現象，可以引起運維人員的重視并采取一定措施，防止出現意外事件危及人員安全并影響電力系統的安全運行。

目前，國內外學者關于局部放電模式識別做了大量研究?！痘谟椭腥芙庖胰埠途植糠烹姷奶馗邏弘娍蛊鳟惓０咐治觥?變壓器,2020,57(12):75-78)提出了高壓并聯電抗器內部絕緣油的在線油色譜法與離線油色譜法，與局部放電法相結合來診斷電抗器內部絕緣損傷與劣化狀態；《Operative ph-ysico-chemical diagnostics of SF6-equipment》(Electrical Insulation，2000.Conference Record of the 2000 IEEE InternationalSymposium on.2000:320－323)利用離散馬爾科夫模型對放電PRPD譜圖進行特征提取并分類；《采用小波包樹能量矩陣奇異值分解的局部放電模式識》(西安交通大學學報，2017，51(8):116－121)利用小波與奇異值分解法來提取局部放電特征參量，從而進行局部放電識別；《基于局部放電的矩特征分析大電機主絕緣的老化》(中國電機工程學報，2002(5):95－99)利用圖形特征法對放電譜圖進行數據特征挖掘。以上方法雖然對放電譜圖進行模式識別，但其沒有考慮噪聲對特征提取造成的影響，導致預測過程較為繁瑣且預測結果包含一定誤差。

發明內容

本發明提供了基于卷積神經網絡的并聯電抗器絕緣故障診斷方法，提升診斷方法的普適性與絕緣故障診斷精度。

為達到上述目的，本發明所述基于卷積神經網絡的并聯電抗器絕緣故障診斷方法，包括以下步驟：

步驟1：進行并聯電抗器不同類型的局部放電實驗，采集并聯電抗器局部放電波形，將采集到的局部放電波形進行預處理，提取特征參量；對提取到每一個局部放電信號的所有特征參量進行雷達譜圖的構建；

步驟2：將局部放電類型下的雷達譜圖打上其所屬局部放電類型標簽，進行歸一化處理后，劃分訓練集與驗證集；

步驟3：將訓練集作為診斷模型的輸入變量，局部放電類型標簽為輸出變量，使用卷積神經網絡方法訓練診斷模型；

步驟4：通過調整模型訓練時的參數，使診斷模型的精度達到最高值；

步驟5：將驗證集輸入診斷模型中，驗證診斷模型的診斷效果：若驗證集的預測準確度較訓練集的預測準確度之差小于閾值，則模型訓練完成；否則，重新進行模型訓練；