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一种高压电流互感器运行故障判别方法 

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申请/专利权人:国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司营销服务中心

摘要:本发明涉及一种高压电流互感器运行故障判别方法,包括以下步骤:采集若干测量点全部电流互感器的故障类型和二次电流数据;对二次电流数据进行分解,得到第一残差量;根据二次电流数据计算得到第二残差量;对第一残差量和第二残差量均进行残差分解、相关性分析和聚类分析,得到各故障类型对应的故障分量;对故障分量进行拼接,并模型提取特征,得到各故障类型对应的特征;通过二次电流数据A和各故障类型对应的特征得到故障电流互感器的特征向量;通过图卷积神经网络构建电流互感器故障分类模型;通过电流互感器故障分类模型对待评估互感器进行故障判断。该发明通过电流互感器的二次电流数据进行故障判别,避免停机检测,降低了监测成本。

主权项:1.一种高压电流互感器运行故障判别方法,其特征在于,包括以下步骤:采集若干测量点全部电流互感器的故障类型和二次电流数据;通过主成分分析法对所述二次电流数据进行分解,得到第一残差量;根据所述二次电流数据计算得到第二残差量;对所述第一残差量和所述第二残差量均进行残差分解、相关性分析和聚类分析,得到各故障类型对应的第一故障分量和第二故障分量;对所述第一故障分量和所述第二故障分量进行拼接,并通过CNN-LSTM模型提取特征,得到各故障类型对应的特征;通过所述二次电流数据A和各故障类型对应的特征得到电流互感器的特征向量;通过图卷积神经网络构建电流互感器故障分类模型;通过所述电流互感器故障分类模型对待评估互感器进行故障判断;采集若干测量点全部电流互感器的故障类型和二次电流数据具体为:S1、获取测量点上所有电流互感器的状态类型;S2、采集同一时刻该测量点上所有电流互感器的二次电流数据;S3、重复步骤S2N次;通过主成分分析法对所述二次电流数据进行分解,得到第一残差量,第一残差量为: ;其中,为第o台电流互感器第N次采样时的二次电流数据;根据所述二次电流数据计算得到第二残差量,包括:获取第o台电流互感器的第二残差量: ;其中,为第o台电流互感器第n次采样时的二次电流数据,为同测量点其余电流互感器的二次电流数据均值,计算如下: ;其中,TB为同测量点电流互感器数量,为同测量点其余电流互感器中第i个电流互感器的二次电流数据;对所述第一残差量和所述第二残差量均进行残差分解、相关性分析和聚类分析,得到各故障类型对应的第一故障分量和第二故障分量,包括:对所述第一残差量和所述第二残差量分别进行MEMD分解: ; ;其中,、分别为所述第一残差量、所述第二残差量分解得到的第l个第一残差分量和第二残差分量,、分别为所述第一残差量、所述第二残差量分解的剩余残量,L为残差分量的数量;将所述电流互感器的二次电流数据与所述第一残差分量、所述第二残差分量进行相关性分析,得到相关性指标: ;其中,为对第o台电流互感器的二次电流数据与第l个残差分量进行相关性分析,第l个残差分量;根据所述相关性指标构建特征向量: ;通过聚类分析,得到所述第一残差分量与各故障类型相关的残差分量,并拼接,得到所述第一残差量与各类故障相关的第一故障分量: ;其中,为拼接操作,为与该故障类型相关的第l个第一残差分量,m为与该故障类型相关的第一残差分量数量;通过聚类分析,得到所述第二残差分量与各故障类型相关的残差分量,并拼接,得到所述第二残差量与各类故障相关的第二故障分量;对所述第一故障分量和所述第二故障分量进行拼接,并通过CNN-LSTM模型提取特征,得到各故障类型对应的特征,具体为:对所述第一故障分量和所述第二故障分量进行拼接,得到融合分量FT: ;通过CNN-LSTM对所述融合分量FT进行特征提取,得到各故障类型的特征,分别为第o个电流互感器的固定偏差故障特征、变比偏差故障特征、完全失效故障特征、漂移偏差故障特征、精度失真故障特征;通过所述二次电流数据A和各故障类型对应的特征得到电流互感器的特征向量,具体为:通过所述二次电流数据A得到所述电流互感器的零序不平衡度和负序不平衡度: ;其中,运算子,运算子,,,为三相电流,、、为对应的a相零序分量;计算得到零序不平衡度m1: ;计算得到负序不平衡度m2: ;对所述零序不平衡度进行方差、均值、波形因子和排列熵的计算,得到零序不平衡特征:方差: ;其中,为所述电流互感器第n次采集的二次电流数据计算得到的零序不平衡度;均值: ;波形因子: ;排列熵: ;其中,,为嵌入维度,为排列方式数量,为第θ种排列出现的概率;对所述负序不平衡度按照上述方法进行方差、均值、波形因子和排列熵的计算,得到负序不平衡特征,包括方差、均值、波形因子、排列熵;根据各故障类型对应的特征、零序不平衡特征和负序不平衡特征构建第o个电流互感器的特征向量: ;其中,分别为第o个电流互感器的零序不平衡特征和负序不平衡特征;通过主成分分析法对电流互感器的特征向量进行降维处理,得到降维后的特征向量: ,其中,p为降维后的特征数量,为第o个电流互感器第p个降维后的特征向量。

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