基于改进模糊神经网络的输电线路绝缘子状态检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于改进模糊神经网络的输电线路绝缘子状态检测方法。包括如下步骤：确定系统输入参数，确定系统输出参数，确定隶属度函数，确定模糊神经网络检测模型结构，利用模糊神经网络检测模型进行绝缘子状态检测。本方法能够实时得到绝缘子的污秽状态定量值，提高了绝缘子状态检测的准确性与污秽闪络的预警能力，能够实现输电线路由计划检修向状态检修的重要转变，该方法具有重要的现实意义和应用前景。

Condition detection method of transmission line insulators based on Improved Fuzzy Neural Network

The invention relates to a method for detecting the status of insulators of transmission lines based on an improved fuzzy neural network. The system comprises the following steps: determining the input parameters, output parameters to determine the system, determine the membership function, fuzzy detection model of neural network, fuzzy neural network detection model of insulator state detection. This method can obtain real-time quantitative values of insulator contamination condition, and improve the accuracy of detection of insulator contamination flashover state early warning ability, can realize the transmission line routing plan maintenance to an important change of condition based maintenance, the method has important practical significance and application prospects.

【技术实现步骤摘要】
基于改进模糊神经网络的输电线路绝缘子状态检测方法
本专利技术属于电力系统状态检测领域，尤其是基于改进模糊神经网络的输电线路绝缘子状态检测方法。
技术介绍
在电力系统中，输电线路的绝缘子是将电位不同的导电体在机械上相互连接的一个重要部件，绝缘子性能的好坏直接影响着整个输电系统的安全和平稳运行。电力系统的绝缘子大多在户外运行，因此绝缘子除了具有特定的电气绝缘性能外，还应具备自然环境下耐高温低温、耐雨水冰冻和耐自然污染等特点，这样才能保障供电系统安全供电。高压输电线路运行故障多半是由于绝缘不良所引起的，而绝缘子是高压输电线路绝缘的重要环节。污闪是绝缘子表面的污湿状态累积达到一定程度，致使绝缘子表面泄漏电流过大，从而使线路闪络的一种现象，因此，它也是发生在高压输电线路和变电站内的一种常见现象，是电网安全运行的重要检查部分。因此电力系统和部门已经将防止绝缘子污闪当作电力系统的重要工作，从而保证电力系统能安全运行。目前绝缘子状态在线监测系统和方法已逐渐被电力部门认可和接受，但由于技术的复杂性和受现场的电磁干扰等影响，其技术尚未完全成熟，还需积累一定的经验，具体系统和方法尚需进一步研究。对电力部门来说，核心问题之一就是研究和开发出一套能够准确监控绝缘子状态的一种输电线路绝缘子状态检测方法或系统，在当前情势下研究输电线路绝缘子状态检测方法和开发一套绝缘子检测系统都是相当重要的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有输电线路绝缘子状态检测方法存在的问题，提出了一种输电线路绝缘子检测方法。本方法能够实时得到绝缘子的污秽状态定量值，提高了绝缘子状态检测的准确性与污秽闪络的预警能力，能够实现输电线路由计划检修向状态检修的重要转变，该方法具有重要的现实意义和应用前景。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的，提供了一种基于改进模糊神经网络的输电线路绝缘子状态检测方法，其特征在于包含如下步骤：步骤一：确定系统输入参数；步骤二：确定系统输出参数：步骤三：确定隶属度函数；步骤四：确定模糊神经网络检测模型结构；步骤五：根据所述模糊神经网络检测模型进行绝缘子状态检测。优选地，步骤一中所述系统输入参数包括泄漏电流有效值F1、泄漏电流峰值FP、泄漏电流脉冲频度Ff、温度T、相对湿度H。优选地，步骤二中系统输出参数包括等值盐密、等值灰密以及合成绝缘子的憎水性。优选地，隶属度函数用于对所述系统输入参数进行模糊化处理，隶属度函数具体包括：泄漏电流的隶属度函数：式中，a表征模糊函数收敛速度的常数；b为门槛电流；泄漏电流峰值的隶属度函数：泄漏电流脉冲频度的隶属度函数：Ff4＝lgn4Ff＝max(Ff1,Ff2,Ff3,Ff4,Ff5)(3)ni为泄漏电流峰值在一定时间内的出现频度次数；温度的隶属度函数为S型函数sigmf；湿度的隶属度函数为S型函数sigmf。优选地，模糊神经网络检测模型为串形结构的四层前向模糊BP神经网络，判定绝缘子状态的神经网络的输入层节点数为5，用于表征绝缘子故障的特征量及的对应的隶属度组成；输出层采用3个节点，用于表征绝缘子绝缘水平的三个参数，传递函数为线性函数；隐含层的传递函数为对数S形激活函数。优选地，利用模糊神经网络检测模型进行绝缘子状态检测，具体包括：将采集到的泄漏电流值、泄漏电流峰值、泄露脉冲电流、湿度、温度参数信号经去噪处理后，作为系统的输入参数；将由隶属度函数得到模糊化的系统输入参数输入至神经网络进行训练；训练完成后将网络的权值和阈值保存为绝缘子状态诊断知识库；实时采集到的新的状态，并对所述新的状态进行诊断检测。本专利技术的有益效果是：可以实时得到绝缘子的污秽状态定量值，可以提高绝缘子状态检测的准确性与污秽闪络的预警能力，并且能够实现输电线路由计划检修向状态检修的重要转变，该方法具有重要的现实意义和应用前景。附图说明图1为本专利技术的基于改进模糊神经网络的输电线路绝缘子状态控制方法的流程图；图2为本专利技术的改进模糊神经网络模型的结构示意图。具体实施方式具体实施方式一：本实施方式的基于改进模糊神经网络的输电线路绝缘子状态控制方法如图1所示，包括如下步骤：步骤一：确定系统输入参数；步骤二：确定系统输出参数：步骤三：确定隶属度函数；步骤四：确定模糊神经网络检测模型结构；步骤五：根据所述模糊神经网络检测模型进行绝缘子状态检测。具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：步骤一中所述系统输入参数包括泄漏电流有效值F1、泄漏电流峰值FP、泄漏电流脉冲频度Ff、温度T、相对湿度H。因此，模糊输入集为X＝{F1,FP,Ff,T,H}T。其它步骤及参数与具体实施方式一相同。具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述的确定系统输出参数，输出集的选择为能够反映绝缘子表面污秽程度的三个参数：等值盐密(ESDD)、等值灰密(NSDD)、合成绝缘子的憎水性(HC)其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：确定隶属度函数，由于反映运行电压下绝缘子污秽程度的泄漏电流的电气特征量及其环境参数(温度、湿度)都是带有极大模糊特征的量，运用模糊神经网络模型时必须对输入进行模糊化处理：(1)泄漏电流的隶属度函数，泄漏电流参数在绝缘子处于正常至中等劣化状态以前的变化范围都不是很大，必须对其进行湿度校正，然后选择经校正后所得泄漏电流值的规范化过程用泄漏电流对数的指数形式的模糊函数，隶属度函数如下：式中，a为常数，它表征的是模糊函数的收敛速度，实际选取a＝1；b为门槛电流，选取b＝0.1mA；(2)泄漏电流峰值的隶属度函数，本专利技术采取分段划分的方式。将其分为6个区间，即泄漏电流峰值的模糊隶属度函数为离散型函数。用公式表示即为：(3)泄漏电流脉冲频度的隶属度函数，泄漏电流脉冲频度的模糊隶属度函数可作这样定义：对于各种不同幅值的泄漏电流峰值，通过计算其在一定时间内的出现频度次数ni，分别赋予不同的模糊数值，通过模糊运算决定最终模糊隶属度。定义的模糊隶属度函数为：Ff4＝lgn4Ff＝max(Ff1,Ff2,Ff3,Ff4,Ff5)(3)(4)温度的隶属度函数，本专利技术温度(T)的隶属度函数采用S型函数(sigmf)，因为温度较低时，T对绝缘子的绝缘评定不起主导作用；(5)湿度的隶属度函数，在低湿度(例如H<50％)时，污秽绝缘子表面污层处于较干燥状态其泄漏电流的电气特性与清洁绝缘子相比区别较小，因此湿度的隶属度函数也选择S型函数(sigmf)。其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：确定模糊神经网络检测模型结构，本专利技术采用串形结构的四层前向模糊BP神经网络，神经网络采用5-4-3的结构，即判定绝缘子状态的神经网络的输入层节点数为5，由反映绝缘子故障的特征量及的对应的隶属度组成；输出层采用3个节点，即反映绝缘子绝缘水平的三个参数，传递函数为线性函数；隐含层的传递函数为对数S形激活函数。其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是：利用模糊神经网络检测模型进行绝缘子状态检测，把从前台采集到的泄漏电流值、泄漏电流峰值、泄露脉冲电流、湿度、温度参数信号经去噪处本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于改进模糊神经网络的输电线路绝缘子状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：确定系统输入参数；步骤二：确定系统输出参数：步骤三：确定隶属度函数；步骤四：确定模糊神经网络检测模型结构；步骤五：根据所述模糊神经网络检测模型进行绝缘子状态检测。

【技术特征摘要】
1.一种基于改进模糊神经网络的输电线路绝缘子状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：确定系统输入参数；步骤二：确定系统输出参数：步骤三：确定隶属度函数；步骤四：确定模糊神经网络检测模型结构；步骤五：根据所述模糊神经网络检测模型进行绝缘子状态检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一中所述系统输入参数包括泄漏电流有效值F1、泄漏电流峰值FP、泄漏电流脉冲频度Ff、温度T、相对湿度H。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二中系统输出参数包括等值盐密、等值灰密以及合成绝缘子的憎水性。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述隶属度函数用于对所述系统输入参数进行模糊化处理，隶属度函数具体包括：泄漏电流的隶属度函数：式中，a表征模糊函数收敛速度的常数；b为门槛电流；泄漏电流峰值的隶属度函数：

【专利技术属性】
技术研发人员：陈洪涛，吴刚，单小东，孟祥辰，陈艳，孙振胜，张海明，李伟，李军，韩显华，李冬梅，黄树春，赵强，李一凡，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网吉林省电力有限公司松原供电公司，国网黑龙江省电力有限公司佳木斯供电公司，
类型：发明
国别省市：北京,11