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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211497961.9 (22)申请日 2022.11.28 (71)申请人 国网山东省电力公司东营 供电公司 地址 257091 山 东省东营市东营区南 一路 357号 (72)发明人 梁小姣 孙永健 聂建峰 苗全堂 刘剑宁 赵军 李文杰 张秋瑞 耿志慧 伦晓娟 张小奇 李德旺 (74)专利代理 机构 济南泉城专利商标事务所 37218 专利代理师 李桂存 (51)Int.Cl. G01R 31/12(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 20/10(2019.01) (54)发明名称 一种在线GIS局部放电检测方法和装置 (57)摘要 本发明公开了一种在 线GIS局部放电检测方 法和装置, 属于带电检测技术领域, 通过超高频 测试模块得到超高频采集信号; 通过超声测试模 块得到超声采集信号; 对采集到的超高频采集信 号进行特征信号提取得到所述波形特征信号和 所述幅值特征信号; 局放分析模块将分析得到的 超声采集信号、 波形特征信号送入到已训练完成 的基于PSO ‑SVM的组合型预测模型中, 输出相应 的故障级别; 当故障级别为严重状态或者紧急状 态时, 将故障级别、 超声采集信号、 幅值特征信 号、 波形特征信号送入到基于SVM算法的分类模 型之中, 得到相应的局放故障类型, 并根据故障 级别和局放故障类型输出相应的故障处理策略, 从而大大提高了GIS检测的准确性。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115542099 A 2022.12.30 CN 115542099 A 1.一种在线GIS局部放电检测方法, 其特 征在于, 具体包括: 通过超高频测试模块对运行中的GIS周边环境进行测量, 获取其背景信号, 得到超高频 采集信号; 通过超声测试模块对对运行中的GIS周边环境进行测量, 获取其背景信号, 得到超声采 集信号; 将采集到的超高频采集信号和超声采集信号输入到局放分析模块, 将采集到的超高频 采集信号进行 特征信号提取, 获得波形 特征信号和幅值特 征信号; 所述波形特征信号基于超高频采集信号的上升时间、 超高频采集信号的下降沿时间、 超高频采集信号的主峰时间获得, 所述波形 特征信号的计算公式为: 其中t1、t2、t3分别为超高频采集信号的上升时间、 超高频采集信号的下降沿时间、 超高 频采集信号的主峰时间, K1、K2、K3、K4为常数, 取值范围为0 到1; 所述幅值特征信号基于超高频采集信号的幅值的均值、 幅值的标准差、 幅值的熵值构 建得到, 所述幅值特 征信号的计算公式为: 其中K5、K6、K7、K8、K9为常数, 取值范围在0到1之间, J1、J2、S分别为超高频采集信号的幅 值的均值、 幅值的标准差、 幅值的熵值; 局放分析模块将超声采集信号、 波形特征信号构建为初步输入集, 并将初步输入集输 入已训练完成的基于P SO‑SVM的组合型 预测模型, 通过 预测模型输出故障级别; 当故障级别为严重状态或者紧急状态时, 将故障级别、 超声采集信号、 幅值特征信号、 波形特征信号作为输入集, 输入基于SVM算法的分类模型, 得到局放故障类型, 并根据故障 级别和局放故障类型输出故障处 理策略。 2.如权利 要求1所述的在线GIS局部放电检测方法, 其特征在于, 所述PS O‑SVM算法的训 练的具体步骤为: S1将波形特征信号、 幅值特征信号、 超声采集信号作为输入数据, 并将其划分为训练集 和测试集, 具有与上述信号所对应的故障级别的局放故障或者 正常数据作为输出 数据; S2 建立SVM模型, 确定需要寻优的参数, 神经元数量L1, 学习率ε和训练迭代次数k, 并 确定各自寻优的范围; S3 初始化PSO参数, 包括粒子的初始速度和位置, 学习权 重, 训练次数和规模; S4确定粒子的适应度函数, 将预测模型的改进型误差函数作为粒子的适应度函数, 寻 找最优模型参数; S5 比较粒子的适应度值, 得到个 体最优位置和全局最优位置, 更新 最优的适应度值; S6 判断是否达到最大迭代次数, 如果达到最大迭代次数, 将得到的最优参数传到SVM 模型, 并进行训练和预测, 若未达 到要求, 则返回步骤S5 。 3.如权利要求1所述的在线GIS局部放电检测方法, 其特征在于, 所述故障级别 包括: 轻 微状态, 严重状态, 紧急状态; 轻微状态时, 故障处于轻微状态, 需加强观测; 严重状态时, 故权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115542099 A 2障比较严重, 但尚未影响GIS正常运行, 需要定期对其进行复测; 紧急状态时, 故障十分严 重, 需要立刻联系停机 。 4.如权利要求2所述的在线GIS局部放电检测方法, 其特征在于, 所述改进型误差函数 具体公式为: 其中, 为第t个神经网络的输出值, 为所有N个神经元的输出平均值, 为 神经元的期望 输出值,K10为常数。 5.如权利要求1所述的在线GIS局部放电检测方法, 其特征在于, 所述局放故障类型具 体包括内部杂质、 表面毛刺、 接触不良、 悬浮电位和固体绝 缘表面脏 污。 6.一种在线GIS局部放电检测装置, 采用权利要求1 ‑5任意一项所述的在线GIS局部放 电检测方法, 其特征在于, 具体包括: 超声测试模块、 超高频测试模块、 局放分析模块三个模 块; 超声测试模块, 用于运行中的GIS进行测量, 得到超高频采集信号; 超声测试模块, 用于对运行中的GIS进行测量, 得到超声采集信号; 局放分析模块, 用于将分析得到的超高频采集信号和超声采集信号进行分析, 输出相 应的带有故障级别的局放故障类型。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115542099 A 3
专利 一种在线GIS局部放电检测方法和装置
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