基于多测点振动特征的GIL故障定位方法及系统技术方案

基于多测点振动特征的GIL故障定位方法及系统，方法包括，采集正常状态下GIL设备外壳某时刻多测点振动特征组成的训练样本，搭建回归函数模型；利用回归函数模型，计算振动特征回归模型预测值与振动特征实际测量值间的差值，得到GIL设备外壳多测点振动特征残差；实时采集GIL设备外壳多测点振动特征，计算GIL设备外壳故障预警指标和GIL设备外壳故障检测阈值；根据故障状态下测得的GIL设备外壳多测点振动特征残差数据，得到相应测点对应的箱形图，观察GIL设备外壳多振动测点残差的分布情况实现GIL设备故障的定位。GIL设备故障的定位。GIL设备故障的定位。

【技术实现步骤摘要】
基于多测点振动特征的GIL故障定位方法及系统


[0001]本专利技术属于特高压电气设备在线监测
，具体涉及基于多测点振动特征的GIL故障定位方法及系统。

技术介绍

[0002]气体绝缘金属封闭输电线路(Gas Insulated Transmission Lines，GIL)设备具有不受自然环境影响、可靠性高、传输能量大、损耗低、抗电磁干扰能力强等优点，已在国际众多特高压输电工程中应用。但随着设备装机容量的增长以及运行条件的恶化，金属颗粒引起的GIL设备故障事件时有发生。一方面，密封运行的GIL设备内部发生故障，不易被发现；另一方面受限于现场条件，GIL设备发生故障后检修较为困难，严重影响客户的用电需求。因此，研究有效的GIL设备故障检测与故障定位方法对电力系统具有积极的意义。目前，常利用超声波、超高频、脉冲电流及气体分解物来检测GIL设备的故障。但是，上述研究仅可实现在故障发生后的检测，不能够在故障产生初期感知故障，也无法准确实现故障的定位。同时，由于金属颗粒会在GIL设备内部放电时常伴有运动现象，所以故障发生位置具有随机性、复杂性，现有的GIL故障检测及故障定位技术实施难度大，且不具备联合多测点、多特征信息的故障监测与定位能力，定位成本高，所以亟需提出一种能够在事前对GIL设备故障进行诊断与定位的方法。
[0003]由于GIL设备内部结构复杂，同一设备不同振动采集点处采集的信号会因内部具体结构而异。但是，对某一具体GIL设备，例如隔离开关，不同采集点处的振动信号也必定存在一定的相关关系。为了解决单个传感器无法准确实现GIL设备故障检测与定位的问题，利用特征估计的方法来综合考虑设备外壳上多测点振动特征，即选用多输出支持向量回归方法来建立估计器以适应GIL设备多输入多输出的特性。

技术实现思路

[0004]为解决现有技术中存在的不足，本专利技术的目的在于，提供一种基于多测点振动特征的GIL故障定位方法和系统。利用特征估计的方法来综合考虑设备外壳上多测点振动特征，即选用多输出支持向量回归方法来建立估计器以适应GIL设备多输入多输出的特性。
[0005]本专利技术采用如下的技术方案。基于多测点振动特征的GIL故障定位方法，包括以下步骤，
[0006]步骤1，采集正常状态下GIL设备外壳任一时刻多测点振动特征组成的训练样本，利用多模型在线支持向量回归算法，搭建多测点振动特征多输出量回归模型；
[0007]步骤2，计算多测点振动特征多输出量回归模型预测值与振动特征实际测量值间的差值，得到GIL设备外壳多测点振动特征残差；
[0008]步骤3，实时采集GIL设备外壳多测点振动特征，综合GIL设备外壳多测点振动特征残差计算GIL设备外壳故障预警指标和GIL设备外壳故障检测阈值，当GIL设备外壳故障预警指标大于GIL设备外壳故障检测阈值，则判定GIL设备出现故障，执行步骤4，当GIL设备外
壳故障预警指标小于等于GIL设备外壳故障检测阈值，则判定GIL设备工作正常；
[0009]步骤4，若GIL设备出现故障，根据故障状态下测得的GIL设备外壳多测点振动特征残差数据，得到相应测点对应的箱形图，根据不同测点振动特征残差的分布情况得出特征残差异常值实现GIL设备故障的定位。
[0010]步骤1具体包括：
[0011]步骤1.1，利用采集的GIL设备外壳某时刻多测点振动特征组成的训练样本，构建的多输出回归函数表示如下，
[0012]f(x)＝ω
T
Φ(x)
[0013]式中，
[0014]x表示多测点振动特征，
[0015]f(x)表示多输出回归函数，
[0016]ω表示权重向量，
[0017]T表示转置计算，
[0018]Φ(x)表示核函数；
[0019]步骤1.2，利用多输出支持向量回归算法将损失函数定义为一个超球体，损失函数表示如下，
[0020][0021]式中，
[0022]u表示估计误差模值，
[0023]ε表示不敏感参数；
[0024]步骤1.3，基于最小化结构风险原则，将回归问题转化为如下的最小化约束问题，
[0025][0026]式中,
[0027]min表示取最小值，
[0028]j表示第j个维度，
[0029]Q表示输出向量y的最大维度，
[0030]ω
j
表示第j个权重向量，
[0031]i表示第i个时刻，
[0032]l表示样本长度，
[0033]C表示惩罚因子，
[0034]u
i
表示第i时刻样本的估计误差模值，
[0035]e
i
表示第i时刻样本的估计误差，
[0036]表示第i时刻振动特征的估计误差转置，
[0037]表示第i时刻振动特征的输出向量转置，
[0038]x
i
表示第i时刻多测点振动特征，
[0039]Φ
T
(x
i
)表示第i时刻振动特征的核函数转置。
[0040]步骤1.4，利用拉格朗日函数法将最小化约束问题化为无约束规划，拉格朗日函数表示如下，
[0041][0042]式中，
[0043]L(ω)表示无约束函数，
[0044]α表示拉格朗日乘子，
[0045]α
i
表示第i时刻振动特征的拉格朗日乘子，
[0046]步骤1.5，对上述无约束函数计算偏导数，求函数的极值点，即规划后的振动特征输出的极值点：
[0047][0048]式中，
[0049]N表示第N个振动特征样本，
[0050]α
i
表示第i时刻振动特征的拉格朗日乘子，
[0051]步骤1.6，利用迭代方法即可求得多输出的支持向量回归函数，回归方程替换为，
[0052]x
i+1
＝f(x
i
)＝ω
T
Φ(x
i
)
[0053]式中，
[0054]i表示某个时刻，
[0055]x
i
为i时刻多测点振动特征，
[0056]x
i+1
为i+1时刻多测点振动特征。
[0057]优选地，步骤2中，GIL设备外壳多测点振动特征残差计算公式如下：
[0058]c
i
|k＝f(x
i
)|k
‑
m
i
|k
[0059]式中，
[0060]f(x
i
)|k表示i时刻模型输出的第k个测点振动特征，
[0061]m
i
|k表示i时刻实际测量的第k个测点振动特征，
[0062]c
i
|k表示i时刻测点k处振动特征的残差。
[0063]步骤3具体包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多测点振动特征的GIL故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤1，采集正常状态下GIL设备外壳任一时刻多测点振动特征组成的训练样本，利用多模型在线支持向量回归算法，搭建多测点振动特征多输出量回归模型；步骤2，计算多测点振动特征多输出量回归模型预测值与振动特征实际测量值间的差值，得到GIL设备外壳多测点振动特征残差；步骤3，实时采集GIL设备外壳多测点振动特征，综合GIL设备外壳多测点振动特征残差计算GIL设备外壳故障预警指标和GIL设备外壳故障检测阈值，当GIL设备外壳故障预警指标大于GIL设备外壳故障检测阈值，则判定GIL设备出现故障，执行步骤4，当GIL设备外壳故障预警指标小于等于GIL设备外壳故障检测阈值，则判定GIL设备工作正常；步骤4，若GIL设备出现故障，根据故障状态下测得的GIL设备外壳多测点振动特征残差数据，得到相应测点对应的箱形图，根据不同测点振动特征残差的分布情况得出特征残差异常值实现GIL设备故障的定位。2.根据权利要求1所述的基于多测点振动特征的GIL故障定位方法，其特征在于，步骤1具体包括：步骤1.1，利用采集的GIL设备外壳某时刻多测点振动特征组成的训练样本，构建的多输出回归函数表示如下，f(x)＝ω
T
Φ(x)式中，x表示多测点振动特征，f(x)表示多输出回归函数，ω表示权重向量，T表示转置计算，Φ(x)表示核函数；步骤1.2，利用多输出支持向量回归算法将损失函数定义为一个超球体，损失函数表示如下，式中，u表示估计误差模值，ε表示不敏感参数；步骤1.3，基于最小化结构风险原则，将回归问题转化为如下的最小化约束问题，式中,min表示取最小值，
j表示第j个维度，Q表示输出向量y的最大维度，ω
j
表示第j个权重向量，i表示第i个时刻，l表示样本长度，C表示惩罚因子，u
i
表示第i时刻样本的估计误差模值，e
i
表示第i时刻样本的估计误差，表示第i时刻振动特征的估计误差转置，表示第i时刻振动特征的输出向量转置，x
i
表示第i时刻多测点振动特征，Φ
T
(x
i
)表示第i时刻振动特征的核函数转置。3.根据权利要求2所述的基于多测点振动特征的GIL故障定位方法，其特征在于，步骤1还包括：步骤1.4，利用拉格朗日函数法将最小化约束问题化为无约束规划，拉格朗日函数表示如下，式中，L(ω)表示无约束函数，α表示拉格朗日乘子，α
i
表示第i时刻振动特征的拉格朗日乘子；步骤1.5，对上述无约束函数计算偏导数，求函数的极值点，即规划后的振动特征输出的极值点：式中，N表示第N个振动特征样本，α
i
表示第i时刻振动特征的拉格朗日乘子；步骤1.6，利用迭代方法即可求得多输出的支持向量回归函数，回归方程替换为，x
i+1
＝f(x
i
)＝ω
T
Φ(x
i
)式中，i表示某个时刻，
x
i
为i时刻多测点振动特征，x
i+1
为i+1时刻多测点振动特征。4.根据权利要求3所述的基于多测点振动特征的GIL故障定位方法，其特征在于，步骤2中，GIL设备外壳多测点振动特征残差计算公式如下：c
i
|k＝f(x
i
)|k
‑
m
i
|k式中，f(x
i
)|k表示i时刻模型输出的第k个测点振动特征，m
i
|k表示i时刻实际测量的第k个测点振动特征，c
i
|k表示i时刻测点k处振动特征的残差。5.根据权利要求4所述的基于多测点振动特征的GIL故障定位方法，其特征在于，步...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱超，沈明慷，王立宪，马宏忠，夏峰，陈轩，陈昊，王抗，徐刚，段大卫，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：