[发明专利]基于空间特征参数的变电站多源局部放电检测方法及装置有效
| 申请号: | 201210154875.8 | 申请日: | 2012-05-17 |
| 公开(公告)号: | CN102645621A | 公开(公告)日: | 2012-08-22 |
| 发明(设计)人: | 朱文俊;梁文进;王红斌;谢善益;郑晓光;柯春俊;李峰;胡岳;江秀臣;盛戈皞;刘亚东 | 申请(专利权)人: | 广东电网公司电力科学研究院;上海交通大学 |
| 主分类号: | G01R31/12 | 分类号: | G01R31/12 |
| 代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 王茹;曾旻辉 |
| 地址: | 510080 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 空间 特征 参数 变电站 局部 放电 检测 方法 装置 | ||
1.一种基于空间特征参数的变电站多源局部放电信号检测分类方法,其特征在于,包括:
在预设时间内采集UHF天线阵列接收的超高频信号;
从所述UHF天线阵列获取所述超高频信号的脉冲波形的片段组,组成波形片段组序列;
根据所述波形片段组序列计算各根天线的时延,确定空间特征向量并形成序列,对空间特征向量序列进行模糊聚类分析;
将聚类分析的结果中分好类的各类脉冲波形的特征与预设的超高频脉冲波形的特征进行对比,确定所述脉冲波形的类型。
2.根据权利要求1所述的基于空间特征参数的变电站多源局部放电信号检测分类方法,其特征在于,对空间特征向量进行模糊聚类分析的步骤,包括:
计算设定聚类分析的分类数,根据所述空间特征向量获取模糊聚类的目标函数的极小值;
在所述目标函数取极小值时,将各个聚类原型矢量组成最佳模糊分类矩阵;
根据所述最佳模糊分类矩阵,分类多源局部放电信号,并获取各类分类信号的聚类中心。
3.根据权利要求2所述的基于空间特征参数的变电站多源局部放电信号检测分类方法,其特征在于,计算设定聚类分析的分类数的步骤,包括:
以每个空间特征向量作为假定中心,根据其它空间特征向量与该假定中心的距离,获取该假定中心的可能性权值;
取可能性权值最大的假定中心作为第一聚类中心,并将该可能性权值作为最大权值Pmax;
设定可能性权值最小值Pmin=ε×Pmax,根据所述可能性权值Pi>Pmin,确定分类数,其中,ε为预设的分类系数。
4.根据权利要求3所述的基于空间特征参数的变电站多源局部放电信号检测分类方法,其特征在于:所述分类系数ε的范围包括,0.15≤ε≤0.2。
5.根据权利要求2至4任一项所述的基于空间特征参数的变电站多源局部放电信号检测分类方法,其特征在于,将聚类分析的结果中分好类的各类脉冲波形的特征与预设的超高频脉冲波形的特征进行对比,确定所述脉冲波形的类型的步骤,包括:
当所述聚类分析的结果中分好类的各类脉冲波形的特征与预设的超高频脉冲波形的特征不相匹配时,确定该分类为干扰信号的波形。
6.一种基于空间特征参数的变电站多源局部放电信号检测分类装置,其特征在于,包括:
信号采集单元,用于在预设时间内采集UHF天线阵列接收的超高频信号;
与所述信号采集单元相连的波形片段获取单元,用于从所述UHF天线阵列获取所述超高频信号的脉冲波形的片段组,组成波形片段组序列;
与所述波形片段获取单元相连的聚类分析单元,用于根据所述波形片段组序列计算各根天线的时延,确定空间特征向量并形成序列,对空间特征向量序列进行模糊聚类分析;
与所述聚类分析单元相连的对比识别单元,用于将聚类分析的结果中分好类的各类脉冲波形的特征与预设的超高频脉冲波形的特征进行对比,确定所述脉冲波形的类型。
7.根据权利要求6所述的基于空间特征参数的变电站多源局部放电信号检测分类装置,其特征在于,所述聚类分析单元包括:
参数设定单元,用于计算设定聚类分析的分类数,根据所述空间特征向量获取模糊聚类的目标函数的极小值;
与所述参数设定单元相连的最佳分类单元,用于在所述目标函数取极小值时,将各个聚类原型矢量组成最佳模糊分类矩阵;
与所述最佳分类单元相连的聚类中心确定单元,用于根据所述最佳模糊分类矩阵,分类多源局部放电信号获取各类分类信号的聚类中心。
8.根据权利要求7所述的基于空间特征参数的变电站多源局部放电信号检测分类装置,其特征在于,所述聚类分析单元包括:
可能性分析单元,用于以每个空间特征向量作为假定中心,根据其它空间特征向量与该假定中心的距离,获取该假定中心的可能性权值;
与所述可能性分析单元相连的第一聚类中心单元,用于取可能性权值最大的假定中心作为第一聚类中心,并将该可能性权值作为最大权值Pmax;
与所述第一聚类中心单元相连的聚类中心确定单元,用于设定可能性权值最小值Pmin=ε×Pmax,根据所述可能性权值Pi>Pmin,确定分类数,其中,ε为预设的分类系数。
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