System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法、装置及介质制造方法及图纸_技高网

一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法、装置及介质制造方法及图纸

技术编号:43990896 阅读:1 留言:0更新日期:2025-01-10 20:11
本发明专利技术涉及一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法、装置及介质,属于电缆局放定位技术领域,其中方法包括以下步骤:获取多传感器采集的电缆局部放电信号数据并进行数据融合,得到综合特征向量;将综合特征向量作为粒子滤波算法的观测值,利用粒子滤波算法进行粒子初始化、粒子状态更新和重采样,构建新的粒子集合,根据新的粒子集合中的粒子位置及权重进行下一时刻的电缆局放定位。与现有技术相比,本发明专利技术通过多种检测方法的优势互补和数据融合算法的应用,提高了局放定位的精度和抗干扰能力,适用于电力系统中的电缆监测和故障诊断。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电缆局放定位,尤其是涉及一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法、装置及介质


技术介绍

1、电力电缆作为输电和配电系统中的重要组成部分,其运行状态直接关系到电力系统的可靠性和安全性。电缆的局部放电(partial discharge, pd)现象是电缆绝缘老化和故障的主要前兆,及时发现和定位局部放电有助于防止电缆故障的进一步恶化,减少停电事故的发生。

2、传统的局部放电检测方法主要包括以下几种:超声波检测:局部放电会产生超声波信号,超声波传感器可以捕捉这些信号。超声波检测具有较高的灵敏度,但在复杂环境中容易受到噪声干扰,影响定位精度。高频脉冲电流(hfct)检测:局部放电会产生高频电流脉冲信号,hfct传感器可以检测到这些信号。hfct检测适用于在线监测,但其检测范围受限,难以精确定位局放源。尽管上述方法在局部放电检测中各有优势,但单一方法在定位局放源时往往存在一定的局限性。例如,超声波检测容易受环境噪声影响,hfct检测范围有限。因此,如何综合利用多种检测方法的优势,并结合其他检测手段,提高电缆局放定位的准确性和可靠性,成为当前研究的重点和难点。

3、近年来,数据融合技术的发展为解决这一问题提供了新的思路。通过融合来自多种检测方法的数据,可以充分利用不同方法的优势,互补其不足,从而提高定位精度和抗干扰能力。然而,数据融合之后如何准确的提取融合数据中的特征目前还缺少相关研究,导致局放定位准确性和可靠性不高。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是为了提供一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法、装置及介质,通过综合利用超声波检测和hfct检测技术,显著提高局放源的定位准确性和可靠性。

2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现:

3、一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,包括以下步骤:

4、获取多传感器采集的电缆局部放电信号数据并进行数据融合,得到综合特征向量;

5、将综合特征向量作为粒子滤波算法的观测值,利用粒子滤波算法进行粒子初始化、粒子状态更新和重采样,构建新的粒子集合,根据新的粒子集合中的粒子位置及权重进行下一时刻的电缆局放定位。

6、所述传感器包括超声传感器和高频脉冲电流传感器。

7、所述超声传感器沿电缆表面均匀布置,其中,电缆接头、转角和其他易发生局部放电的区域至少布置一个超声传感器;所述高频脉冲电流传感器布置在电缆的每个接头处和接地处。

8、对超声传感器和高频脉冲电流传感器采集的电缆局部放电信号数据进行时间同步,并提取各自的信号特征,对提取的特征进行加权融合或特征拼接,得到综合特征向量,其中,超声传感器采集的数据的信号特征包括超声波信号的幅值、频率和到达时间,高频脉冲电流传感器采集的数据的信号特征包括高频电流脉冲信号的波形的幅值、上升时间、脉宽。

9、所述粒子初始化包括以下步骤:

10、1)确定粒子数量并将粒子在电缆长度上均匀分布以确定粒子初始位置;

11、;

12、其中, l为电缆长度, n为粒子数量,为粒子 i的初始位置;

13、2)赋予每个粒子相同的初始权重:

14、;

15、其中,为粒子 i的初始权重;

16、3)计算粒子的特征值

17、在每个时间步 t,计算每个粒子 i的位置对应的综合特征向量,具体步骤如下:根据每个传感器的位置和对应位置的综合特征向量构建特征映射表,确定与粒子位置最近的左侧和右侧传感器的位置,分别记为和,基于特征映射表确定其对应的综合特征向量和,使用线性插值计算的特征值:

18、。

19、所述粒子状态更新具体为根据状态转移模型预测粒子的下一时刻位置,利用观测值和测量模型更新粒子的权重,并归一化权重,其中,

20、所述状态转移模型表示为:

21、;

22、其中,为零均值高斯噪声;

23、利用观测值和测量模型更新粒子的权重:

24、;

25、;

26、其中,为 t时刻的粒子 i的权重,为 t时刻的观测值,为测量噪声的标准差;

27、对更新后的粒子权重进行权重归一化为:

28、;

29、其中,为归一化后的粒子 i在 t+1时刻的权重。

30、所述重采样包括以下步骤:

31、根据粒子状态更新中归一化后的权重计算累积权重:

32、;

33、其中,为粒子 i的累积权重;

34、生成 n个在区间[0,1]上均匀分布的随机数;

35、使用累积权重和生成的随机数进行重采样,选择新的粒子集合:初始化索引 i=1;

36、对于随机数(),判断是否小于等于,若,则将对应的粒子 i加入新的粒子集合;如果,则增加 i的值,进行下一次判断;遍历完毕后得到新的粒子集合,并对新的粒子集合中的粒子赋予均匀分布的权重:

37、。

38、所述根据新的粒子集合中的粒子位置及权重进行下一时刻的电缆局放定位的计算方法为:

39、;

40、其中,为 t+1时刻的局放位置估计值。

41、一种基于粒子滤波的电缆局放定位装置,包括存储器、处理器,以及存储于所述存储器中的程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的方法。

42、一种存储介质,其上存储有程序,所述程序被执行时实现如上述所述的方法。

43、与现有技术相比,本专利技术具有以下有益效果:

44、(1)多传感器融合提升定位精度:

45、本专利技术通过综合利用超声波检测和高频脉冲电流(hfct)检测技术手段,实现了多源数据的融合。这种方法充分发挥了各检测手段的优势,克服了单一检测方法的局限性,从而显著提高了电缆局部放电(pd)定位的精度。增强了系统的可靠性和抗干扰能力,为电缆局放定位提供了更全面和准确的数据支持。

46、(2)引入数据融合算法优化观测值:

47、本专利技术创新性地引入了数据融合算法,将不同传感器提取的特征数据进行加权平均或本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,其特征在于,所述传感器包括超声传感器和高频脉冲电流传感器。

3.根据权利要求2所述的一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,其特征在于,所述超声传感器沿电缆表面均匀布置,其中,电缆接头、转角和其他易发生局部放电的区域至少布置一个超声传感器;所述高频脉冲电流传感器布置在电缆的每个接头处和接地处。

4.根据权利要求2所述的一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,其特征在于,对超声传感器和高频脉冲电流传感器采集的电缆局部放电信号数据进行时间同步,并提取各自的信号特征,对提取的特征进行加权融合或特征拼接,得到综合特征向量,其中,超声传感器采集的数据的信号特征包括超声波信号的幅值、频率和到达时间,高频脉冲电流传感器采集的数据的信号特征包括高频电流脉冲信号的波形的幅值、上升时间、脉宽。

5.根据权利要求1所述的一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,其特征在于,所述粒子初始化包括以下步骤:

6.根据权利要求5所述的一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,其特征在于,所述粒子状态更新具体为根据状态转移模型预测粒子的下一时刻位置,利用观测值和测量模型更新粒子的权重,并归一化权重,其中,

7.根据权利要求6所述的一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,其特征在于,所述重采样包括以下步骤:

8.根据权利要求7所述的一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,其特征在于,所述根据新的粒子集合中的粒子位置及权重进行下一时刻的电缆局放定位的计算方法为:

9.一种基于粒子滤波的电缆局放定位装置,包括存储器、处理器,以及存储于所述存储器中的程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。

10.一种存储介质,其上存储有程序,其特征在于,所述程序被执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,其特征在于,所述传感器包括超声传感器和高频脉冲电流传感器。

3.根据权利要求2所述的一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,其特征在于,所述超声传感器沿电缆表面均匀布置,其中,电缆接头、转角和其他易发生局部放电的区域至少布置一个超声传感器;所述高频脉冲电流传感器布置在电缆的每个接头处和接地处。

4.根据权利要求2所述的一种基于粒子滤波的电缆局放定位方法,其特征在于,对超声传感器和高频脉冲电流传感器采集的电缆局部放电信号数据进行时间同步,并提取各自的信号特征,对提取的特征进行加权融合或特征拼接,得到综合特征向量,其中,超声传感器采集的数据的信号特征包括超声波信号的幅值、频率和到达时间,高频脉冲电流传感器采集的数据的信号特征包括高频电流脉冲信号的波形的幅值、上升时间、脉宽。

5.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员:杜习周纪航雷兴李春华许强叶頲张圣甫周婕方陈姚周飞张伟李春辉
申请(专利权)人:国网上海市电力公司
类型:发明
国别省市:

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