断路器预防性试验数据样本的扩展方法及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种断路器预防性试验数据样本的扩展方法及相关装置，方法包括：获取待评价断路器投运以来历次的预防性试验数据；从所述预防性试验数据中筛选出表征电力系统状态的若干个状态参量；通过随机扰动法对每个所述状态参量在每次试验的数据进行扩展，得到扩展样本数据集；计算所述扩展样本数据集中扩展样本数据的不确定度估计值以及增益，根据所述不确定度估计值以及所述增益生成扩展样本数据的扩展数据，从而解决了现有技术缺少对断路器预防性试验数据样本进行扩展的方法，导致无法发现断路器潜在性故障的技术问题。法发现断路器潜在性故障的技术问题。法发现断路器潜在性故障的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
断路器预防性试验数据样本的扩展方法及相关装置


[0001]本申请涉及电力设备监测
，尤其涉及一种断路器预防性试验数据样本的扩展方法及相关装置。

技术介绍

[0002]高压断路器是电网的重要电气设备之一，开展高压断路器健康水平或状态评价的研究，对提升电网的安全与稳定运行水平具有重要意义。对已投运的高压断路器定期停电开展预防性试验，仍是当前预防高压断路器在运行中产生事故的主要措施。
[0003]现阶段针对高压断路器的预防性试验数据的分析并未开展样本扩展，而分析方法主要有三种：第一种方法是依靠本次预防性试验数据的绝对值有没有超过规程规定值来判断高压断路器是否异常，该方法属于“是非制”的二值化判断，对于显性故障的判断有效，但对于隐性故障的判断失效；第二种方法是绘制历次试验数据在时间序列上的趋势曲线，通过观察趋势曲线有没有出现明显的拐点来判断高压断路器是否异常，该方法同样对于显性故障的判断有效，但对于隐性故障的判断失效；第三中方法是将与待评价高压断路器同型号、同一批次的所有高压断路器的历次试验数据用神经网络算法开展离群点检测，通过是否出现离群点来判断高压断路器是否异常，相对于前两种方法，该方法数据量得到扩展，但数据量仍然不能支撑基于大数据分析的神经网络算法，仅仅停留在理论阶段，在工程实践中经常性失效。
[0004]因此，充分利用现有的、有限的预防性试验数据，采用一定的数学方法，将历次预防性试验数据所包含的微小、隐形的质变趋势得到显性化，对于及时发现潜在性故障是非常有利的，可以最大程度的降低运行中高压断路器的故障发生概率，提高供电可靠性。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种断路器预防性试验数据样本的扩展方法及相关装置，用于解决现有技术缺少对断路器预防性试验数据样本进行扩展的方法，导致无法发现断路器潜在性故障的技术问题。
[0006]有鉴于此，本申请第一方面提供了一种断路器预防性试验数据样本的扩展方法，所述方法包括：
[0007]获取待评价断路器投运以来历次的预防性试验数据；
[0008]从所述预防性试验数据中筛选出表征电力系统状态的若干个状态参量；
[0009]通过随机扰动法对每个所述状态参量在每次试验的数据进行扩展，得到扩展样本数据集；
[0010]计算所述扩展样本数据集中扩展样本数据的不确定度估计值以及增益，根据所述不确定度估计值以及所述增益生成扩展样本数据的扩展数据。
[0011]可选地，所述通过随机扰动法对每个所述状态参量在每次试验的数据进行扩展，得到扩展样本数据集，具体包括：
[0012]基于随机扰动公式，对每个所述状态参量在每次试验的数据加入随机扰动，得到扩展样本数据集；
[0013]其中，所述随机扰动公式为：
[0014][0015]式中，为由随机扰动法得到第k个特性参数第i次的估计值，k＝1,2,
…
,d，i＝1,2,
…
,n0；u为扩展样本数据个数，u＝1,2,
…
,r；是独立同分布的随机变量，其中方差的选取根据实际应用情况确定。
[0016]可选地，所述计算所述扩展样本数据集中扩展样本数据的不确定度估计值以及增益，根据所述不确定度估计值以及所述增益生成扩展样本数据的扩展数据，具体包括：
[0017]设定所述扩展样本数据的初始不确定度，基于不确定度估计值计算公式进行计算，得到所述扩展样本数据的不确定度估计值；
[0018]基于增益计算公式根据所述不确定度估计值计算得到所述增益，根据增益对所述不确定度估计值进行更新；
[0019]基于扩展数据计算公式，根据所述增益和更新后的不确定度估计值计算得到所述扩展数据；
[0020]其中，所述不确定度估计值计算公式为：
[0021][0022]式中，为所述不确定度估计值；为所述初始不确定度，q为假定环境噪声参数矩阵，f为系统参数矩阵；
[0023]所述增益计算公式为：
[0024][0025]式中，为所述增益，为假定测量噪声；
[0026]所述扩展数据计算公式为：
[0027][0028]式中，为所述扩展数据，为特性参数估计量，z
k
为测量值。
[0029]可选地，当所述待评价断路器为高压真空断路器时，若干个所述状态参量，具体包括：
[0030]对地绝缘电阻、断口绝缘电阻、泄漏电流、回路电阻；机械特性参数包括分闸不同期性、合闸不同期性、分闸时间、合闸时间、合闸弹跳时间、平均分闸速度、平均合闸速度、分闸反弹幅值。
[0031]本申请第二方面提供一种断路器预防性试验数据样本的扩展系统，所述系统包括：
[0032]获取模块，用于获取待评价断路器投运以来历次的预防性试验数据；
[0033]筛选模块，用于从所述预防性试验数据中筛选出表征电力系统状态的若干个状态参量；
[0034]第一扩展模块，用于通过随机扰动法对每个所述状态参量在每次试验的数据进行扩展，得到扩展样本数据集；
[0035]第二扩展模块，用于计算所述扩展样本数据集中扩展样本数据的不确定度估计值以及增益，根据所述不确定度估计值以及所述增益生成扩展样本数据的扩展数据。
[0036]可选地，所述第一扩展模块，具体用于：
[0037]基于随机扰动公式，对每个所述状态参量在每次试验的数据加入随机扰动，得到扩展样本数据集；
[0038]其中，所述随机扰动公式为：
[0039][0040]式中，为由随机扰动法得到第k个特性参数第i次的估计值，k＝1,2,
…
,d，i＝1,2,
…
,n0；u为扩展样本数据个数，u＝1,2,
…
,r；是独立同分布的随机变量，其中方差的选取根据实际应用情况确定。
[0041]可选地，所述第二扩展模块，具体用于：
[0042]设定所述扩展样本数据的初始不确定度，基于不确定度估计值计算公式进行计算，得到所述扩展样本数据的不确定度估计值；
[0043]基于增益计算公式根据所述不确定度估计值计算得到所述增益，根据增益对所述不确定度估计值进行更新；
[0044]基于扩展数据计算公式，根据所述增益和更新后的不确定度估计值计算得到所述扩展数据；
[0045]其中，所述不确定度估计值计算公式为：
[0046][0047]式中，为所述不确定度估计值；为所述初始不确定度，q为假定环境噪声参数矩阵，f为系统参数矩阵；
[0048]所述增益计算公式为：
[0049][0050]式中，为所述增益，为假定测量噪声；
[0051]所述扩展数据计算公式为：
[0052][0053]式中，为所述扩展数据，为特性参数估计量，z
k
为测量值。
[0054]可选地，当所述待评价断路器为高压真空断路器时，若干个所述状态参量，具体包括：
[0055]对地绝缘电阻、断本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种断路器预防性试验数据样本的扩展方法，其特征在于，包括：获取待评价断路器投运以来历次的预防性试验数据；从所述预防性试验数据中筛选出表征电力系统状态的若干个状态参量；通过随机扰动法对每个所述状态参量在每次试验的数据进行扩展，得到扩展样本数据集；计算所述扩展样本数据集中扩展样本数据的不确定度估计值以及增益，根据所述不确定度估计值以及所述增益生成扩展样本数据的扩展数据。2.根据权利要求1所述的断路器预防性试验数据样本的扩展方法，其特征在于，所述通过随机扰动法对每个所述状态参量在每次试验的数据进行扩展，得到扩展样本数据集，具体包括：基于随机扰动公式，对每个所述状态参量在每次试验的数据加入随机扰动，得到扩展样本数据集；其中，所述随机扰动公式为：式中，为由随机扰动法得到第k个特性参数第i次的估计值，k＝1,2,
…
,d、i＝1,2,
…
,n0；u为扩展样本数据个数，u＝1,2,
…
,r；是独立同分布的随机变量，其中方差的选取根据实际应用情况确定。3.根据权利要求1所述的断路器预防性试验数据样本的扩展方法，其特征在于，所述计算所述扩展样本数据集中扩展样本数据的不确定度估计值以及增益，根据所述不确定度估计值以及所述增益生成扩展样本数据的扩展数据，具体包括：设定所述扩展样本数据的初始不确定度，基于不确定度估计值计算公式进行计算，得到所述扩展样本数据的不确定度估计值；基于增益计算公式根据所述不确定度估计值计算得到所述增益，根据增益对所述不确定度估计值进行更新；基于扩展数据计算公式，根据所述增益和更新后的不确定度估计值计算得到所述扩展数据；其中，所述不确定度估计值计算公式为：式中，为所述不确定度估计值，为所述初始不确定度，q为假定环境噪声参数矩阵，f为系统参数矩阵；所述增益计算公式为：式中，为所述增益，为假定测量噪声；所述扩展数据计算公式为：
式中，为所述扩展数据，为特性参数估计量，z
k
为测量值。4.根据权利要求1所述的断路器预防性试验数据样本的扩展方法，其特征在于，当所述待评价断路器为高压真空断路器时，若干个所述状态参量，具体包括：对地绝缘电阻、断口绝缘电阻、泄漏电流、回路电阻；机械特性参数包括分闸不同期性、合闸不同期性、分闸时间、合闸时间、合闸弹跳时间、平均分闸速度、平均合闸速度、分闸反弹幅值。5.一种断路器预防性试验数据样本的扩展系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待评价断路器投运以来历次的预防性试验数据；筛选模块，用于从所述预防性试验数据中筛选出表征电力系统状态的若干个...

【专利技术属性】
技术研发人员：王俊波，宋安琪，张殷，刘崧，唐琪，熊仕斌，蒋维，李国伟，何胜红，李新，范心明，董镝，陈志平，曾烨，吴小平，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司佛山供电局，
类型：发明
国别省市：