环氧树脂电流互感器绝缘缺陷识别方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及一种环氧树脂电流互感器绝缘缺陷识别方法、设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：步骤S1、采用特高频检测法获取环氧树脂电流互感器缺陷的局部放电数据，并绘制PRPD图谱；步骤S2、提取局部放电统计特征；步骤S3、采用朴素贝叶斯算法进行缺陷类型识别。与现有技术相比，本发明专利技术的方法可对环氧树脂电流互感器不同缺陷进行准确识别。互感器不同缺陷进行准确识别。互感器不同缺陷进行准确识别。

【技术实现步骤摘要】
环氧树脂电流互感器绝缘缺陷识别方法、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及电流互感器缺陷识别
，尤其是涉及一种环氧树脂电流互感器绝缘缺陷识别方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]开关柜是在电力系统进行发电、输电、配电和电能转换的过程中，进行开合、控制和保护用电设备的电气设备。电流互感器是电力系统中用于获取电流信号的重要设备。环氧树脂被广泛用作高压电器开关、防爆电器、电流互感器、电压互感器以及大型电机的关键绝缘材料。环氧绝缘电流互感器是开关柜的核心设备之一，随着开关柜使用数量的不断增加，环氧绝缘电流互感器的数量也随之提高。
[0003]从运行经验及数据来看，由电流互感器劣化导致的绝缘击穿故障，在开关柜故障总占比很高。近年来，环氧浇注工艺以及局放检测技术等不断提高，因浇注造成的绝缘缺陷较少发生，同时，因运行环境、环氧绝缘表面老化等原因造成的互感器失效发生率不断增加。
[0004]绝缘劣化的主要原因是运行中开关柜内绝缘介质劣化引起的局部放电。由于环氧树脂电流互感器的运行环境存在潮湿、凝露等恶劣的情况，不可避免地存在水汽、盐分、酸度等因素，在其一直承受的电场、温度和机械力等因素的综合作用下，容易产生金属尖端、金属微粒、表面污秽、内部绝缘部分出现气泡、导电连接部分接触不良等现象。在缺陷处电场强度会产生畸变，若电场强度达到空气临界放电场强，则会引发局部放电，放电产生的瞬时能量会导致环氧树脂材料表面发生碳化和腐蚀，进而逐步劣化绝缘性能，可能导致绝缘失效，引起电流互感器的沿面闪络或击穿，可能引发较为严重的事故。环氧绝缘设备数量巨大，现阶段，在运行中如果发现绝缘缺陷或放电故障，一般采用直接更换的方式，检修费用支出巨大。此外，电力设备内部任何缺陷和故障的存在都可能影响设备整体性能，严重的可能导致所辖局部地区乃至全部地区的停电，造成重大经济损失和恶劣社会影响。不同缺陷的放电形式各不相同，呈现出来的局部放电特征也对应地存在差异。局部放电检测是设备状态评估方面的重要检测内容，通过局部放电信号可识别不同类型的放电缺陷。若能够在设备运行时就能准确检测到并识别缺陷类型，就有助于进一步明确故障的具体形式与位置并采取相关措施，避免故障的进一步扩大。
[0005]特高频检测法(Ultra High Frequency,UHF)有较宽的检测频带，检测灵敏度也比较高，常用于检测开关柜绝缘缺陷放电。但是局部放电特征量较多，如何选取合适的特征量并选取一种能够准确高效地做出客观的缺陷类型识别和诊断的方式是难点所在。
[0006]放电特征量方面，局部放电特征量的选取会影响算法的识别准确率，选取一定数量的合适的特征量有助于提高识别准确率并大大减小后续任务量；若选取的特征量过多，不仅增加了运算负担，还可能对缺陷类型识别产生干扰。因此，需选取能够表征缺陷特征的且对不同特征具有区分度的局部放电特征量。
[0007]识别算法方面，目前通常需借助如人工神经网络、朴素贝叶斯、支持向量机等机器
学习算法进行局部放电缺陷类型的识别。不同算法对于不同的放电数据的识别效果存在差异，因此需选择一种合适的机器学习算法。
[0008]因此，为了根据获取的特高频局部放电数据对开关柜环氧树脂电流互感器的运行中的放电缺陷类型进行识别，需研究一种特征提取和识别潜在的或现存的绝缘缺陷类型的方法，结合识别结构可以有目的地进行检修和排查，从而实现降低因设备绝缘故障而造成事故的可能。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供了一种识别准确性高的环氧树脂电流互感器绝缘缺陷识别方法、设备及存储介质。
[0010]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0011]根据本专利技术的第一方面，提供了一种环氧树脂电流互感器绝缘缺陷识别方法，该方法包括以下步骤：
[0012]步骤S1、采用特高频检测法获取环氧树脂电流互感器缺陷的局部放电数据，并绘制PRPD图谱；
[0013]步骤S2、基于绘制的PRPD图谱，提取局部放电统计特征；
[0014]步骤S3、采用朴素贝叶斯算法进行缺陷类型识别。
[0015]优选地，所述步骤S1中用特高频检测法获取环氧树脂电流互感器缺陷的局部放电数据，具体为：采用特高频检测法,对每种放电缺陷类型，采集k1组特高频信号，每组包含k2个工频周期的信号波形。
[0016]优选地，所述步骤S3中的放电缺陷类型包括金属尖端缺陷、金属微粒缺陷、悬浮电位缺陷、沿面放电缺陷和气隙放电缺陷。
[0017]优选地，所述步骤S1中的PRPD图谱包括平均放电量
‑
相位图谱、最大放电量
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相位图谱与放电次数
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相位图谱。
[0018]优选地，所述平均放电量
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相位图谱、最大放电量
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相位图谱与放电次数
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相位图谱的绘制过程分别为：
[0019]所述平均放电量
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相位图谱的绘制方法为：对于每一个波形，在0
°
～360
°
划分为k3个相位窗，每360
°
/k3的相位内的信号强度用该相位区间内的信号强度的平均值表征；随后将每组数据的所有波形的每个相位窗中的值取平均值，得到一个平均放电量
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相位图谱，即每种缺陷得到k1个平均放电量
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相位图谱；
[0020]所述最大放电量
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相位图谱的绘制方法为：对于每一个波形，在0
°
～360
°
划分为k3个相位窗，每360
°
/k3的相位内的信号强度用该相位区间内的信号强度的最大值表征；随后将每一组数据的所有波形的每个相位窗中的值取最大值，就得到一个最大放点量
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相位图谱，即每种缺陷得到k1个最大放电量
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相位图谱；
[0021]所述放电次数
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相位图谱的绘制方法为：对于每一个波形，在0
°
～360
°
划分为k3个相位窗，每360
°
/k3的相位内的放电次数作为该相位区间内的放电总次数；随后将每一组数据的所有波形的每个相位窗中的放电次数取平均值，得到一个放电次数
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相位图谱，即每缺陷得到k1个放电次数
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相位图谱。
[0022]优选地，所述步骤S2中的局部放电统计特征包括偏斜度、陡峭度、峰值数、不对称
度以及互相关系数。
[0023]优选地，所述步骤S3具体为：
[0024]基于有标签的训练数据，采用朴素贝叶斯算法对分类器进行训练；将提取的局部放电特征量作为训练后的分类器的输入，分类得到缺陷类型的识别结果。
[0025]优选地，所述步骤S3中基于有标签的训练数据，采用朴素贝叶斯算法对分类器进行训练，具体为：
[0026]基于朴素贝叶斯算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种环氧树脂电流互感器绝缘缺陷识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、采用特高频检测法获取环氧树脂电流互感器缺陷的局部放电数据，并绘制PRPD图谱；步骤S2、基于绘制的PRPD图谱，提取局部放电统计特征；步骤S3、采用朴素贝叶斯算法进行缺陷类型识别。2.根据权利要求1所述的一种环氧树脂电流互感器绝缘缺陷识别方法，其特征在于，所述步骤S1中用特高频检测法获取环氧树脂电流互感器缺陷的局部放电数据，具体为：采用特高频检测法,对每种放电缺陷类型，采集k1组特高频信号，每组包含k2个工频周期的信号波形。3.根据权利要求2所述的一种环氧树脂电流互感器绝缘缺陷识别方法，其特征在于，所述步骤S3中的放电缺陷类型包括金属尖端缺陷、金属微粒缺陷、悬浮电位缺陷、沿面放电缺陷和气隙放电缺陷。4.根据权利要求1所述的一种环氧树脂电流互感器绝缘缺陷识别方法，其特征在于，所述步骤S1中的PRPD图谱包括平均放电量
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相位图谱、最大放电量
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相位图谱与放电次数
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相位图谱。5.根据权利要求4所述的一种环氧树脂电流互感器绝缘缺陷识别方法，其特征在于，所述平均放电量
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相位图谱、最大放电量
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相位图谱与放电次数
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相位图谱的绘制过程分别为：所述平均放电量
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相位图谱的绘制方法为：对于每一个波形，在0
°
～360
°
划分为k3个相位窗，每360
°
/k3的相位内的信号强度用该相位区间内的信号强度的平均值表征；随后将每组数据的所有波形的每个相位窗中的值取平均值，得到一个平均放电量
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相位图谱，即每种缺陷得到k1个平均放电量
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相位图谱；所述最大放电量
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相位图谱的绘制方法为：对于每一个波形，在0
°
～360
°
划分为k3个相位窗，每360
°
/k3的相位内的信号强度用该相位区间内的信号强度的最大值表征；随后将每一组数据的所有波形的每个相位窗中的值取最大值，就得到一个最大放点量
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相位图谱，即每种缺陷得到k1个最大放电量
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相位图谱；所述放电次数
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相位图谱的绘制方法为：对于每一个波形，在0
°
～360
°
划分为k3个相位窗，每360
°
/k3的相位内的放电次...

【专利技术属性】
技术研发人员：周录波，王栋，刘君华，徐鹏，邓先钦，刘隰蒲，徐治仁，张瑞霖，钱勇，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：