[發明專利]一種開關柜局放模式的預測方法及裝置

在審

• 申請號: 202211538131.6
• 申請日: 2022-12-01
• 公開（公告）號: CN116304786A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 路士杰;龐先海;劉宏亮;董馳;顧朝敏;李天輝
• 申請（專利權）人: 國網河北能源技術服務有限公司;國網河北省電力有限公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: G06F18/24
• 分類號: G06F18/24;G06F18/214;G06F30/27
• 代理公司: 石家莊國為知識產權事務所 13120
• 代理人: 劉少卿

本發明提供一種開關柜局放模式的預測方法及裝置。該預測方法包括：獲取開關柜的多個局放信號；并基于局放信號篩選模型，對多個局放信號進行篩選，得到可預測局放信號和不可預測局放信號；基于原始局放模式識別模型，對可預測局放信號進行預測，得到可預測局放信號的局放模式，并標注不可預測局放信號對應的局放模式；基于多個局放信號，以及各局放信號對應的局放模式，生成樣本擴充后的識別訓練樣本；基于樣本擴充后的識別訓練樣本，對原始局放模式識別模型進行重新訓練，得到重訓練局放模式識別模型，基于重訓練局放模式識別模型對開關柜的實時局放信號進行預測。本發明能夠提高局放模式識別模型識別準確度，保證開關柜安全運行。

技術領域

本發明涉及輸變電技術領域，尤其涉及一種開關柜局放模式的預測方法及裝置。

背景技術

開關柜在電力系統中占據著至關重要的地位，其良好的運行狀態是保證電力系統安全可靠運行的重要基礎。隨著我國特高壓電網的快速建設發展，局部放電已經成為了引起電力設備絕緣性能降低甚至劣化的關鍵因素。且不同種類的局部放電形式會對電氣設備造成不同程度的危害。因此對局放模式的精準辨識可以為電力設備健康狀態評估提供可靠的參考信息，也可以作為局放故障定位的輔助手段，有助于提高局放故障定位的精度。

人工神經網絡通過對局放信號中的特征進行挖掘、分析和學習，實現對于局放信號的局放模式的識別。但是，局放發生的電極形狀及電場環境對局放信號的波形具有較大影響，開關柜等電力設備生產、運輸及現場運行環境工況復雜，現場設備絕緣缺陷工況多樣導致發生局放的電極形狀多樣、電場環境復雜，復雜的局放發生環境造成現場信號波形多樣，不可避免的會出現與人工神經網絡的訓練樣本庫中脈沖波形相似度較低的局放信號。

由于該部分局放信號的特征尚未挖掘學習，且局放模式識別模型很難自主學習到該部分局放信號的特征，導致局放模式識別模型對該類局放信號識別困難，容易導致開關柜等電力設備的安全事故。

發明內容

本發明提供了一種開關柜局放模式的預測方法及裝置，能夠提高局放模式識別模型識別準確度，保證開關柜等電力設備安全運行。

第一方面，本發明提供了一種開關柜局放模式的預測方法，包括：獲取開關柜的多個局放信號；并基于局放信號篩選模型，對多個局放信號進行篩選，得到可預測局放信號和不可預測局放信號；基于原始局放模式識別模型，對可預測局放信號進行預測，得到可預測局放信號的局放模式，并標注不可預測局放信號對應的局放模式；基于多個局放信號，以及各局放信號對應的局放模式，生成樣本擴充后的識別訓練樣本；基于樣本擴充后的識別訓練樣本，對原始局放模式識別模型進行重新訓練，得到重訓練局放模式識別模型，基于重訓練局放模式識別模型對開關柜的實時局放信號進行預測。

本發明提供一種開關柜局放模式的預測方法，通過設置局放信號篩選模型，對開關對的局放信號進行篩選，得到可預測局放信號和不可預測局放信號，并對不可預測局放信號標注對應的局放模式。之后，基于多個局放信號，以及各局放信號對應的局放模式，生成樣本擴充后的識別訓練樣本；并以擴充后的識別訓練樣本對原始局放模式識別模型進行重新訓練，從而重訓練局放模式識別模型可以識別更多的局放信號，提高了局放模式識別模型識別準確度。此外，本發明通過局放信號篩選模型可以實現對于不可預測局放信號的主動挖掘和學習，保證了局放模式識別模型可以實時準確識別，從而保證開關柜等電力設備安全運行。

在一種可能的實現方式中，基于局放信號篩選模型，對多個局放信號進行篩選，得到可預測局放信號和不可預測局放信號，之前還包括：獲取歷史時期內開關柜的歷史局放信號，歷史局放信號包括第一局放信號和第二局放信號，第一局放信號為原始局放模式識別模型可以識別的局放信號，第二局放信號為原始局放模式識別模型不可識別的局放信號；基于原始局放模式識別模型，對歷史局放信號進行特征分析，得到各歷史局放信號的特征圖，其中，每個歷史局放信號的特征圖包括原始局放模式識別模型的各卷積層輸出的特征圖和神經網絡層輸出的特征圖；基于各歷史局放信號的特征圖，和歷史局放信號是否可識別，生成篩選訓練樣本；基于篩選訓練樣本對預先設置的卷積神經網絡模型，訓練得到局放信號篩選模型。