[发明专利]一种局部放电脉冲电流的波形特征提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种局部放电脉冲电流波形特征提取方法，适用于基于高速采样的数字式局放仪；属于变压器局部放电检测与模式识别技术领域。

背景技术

电力变压器是电力系统中最重要及最昂贵的设备之一，其安全运行的意义重大。在现场运行中，局部放电是导致电力变压器绝缘劣化的重要原因之一，特别是随着电力设备容量、电压等级不断增大的情况下，这个问题更为严重。局部放电的检测和模式识别是目前电力变压器绝缘状态检测的重要手段。

局部放电检测是以发生局部放电时产生的电、光等现象为依据，通过能表述该现象的物理量来表征局部放电的状态。因此相应的出现了多种局部放电（局放）检测的方法，其中脉冲电流法是目前国际上唯一有标准的局放检测方法，所得到的数据具有可比性，目前是不可代替的。当前所研制的交流局部放电检测装置与识别系统中，当利用脉冲电流进行特征提取时，大都采用局放信号的宏观特征作为模式识别的判断依据。即基于单种放电模型构造样本数据，再将数据转换为各种基于相位窗的放电图谱，主要有最大放电量相位分布                                               、平均放电量相位分布、放电次数相位分布及三维放电谱图q-n等；然后对各放电图谱利用6~8个统计算子计算出37个左右的放电指纹并存储在系统的数据库中。在使用局放仪在现场对变压器进行测试时，现有的数字式局放仪对测得的局放数据按照上述流程进行处理，取得放电指纹后与数据库中的放电模式进行对比，从而判断局放的放电模式。这些放电指纹均来自于局放波形信号的整体宏观特征，缺失了波形信号诸多的微观特性，没有完全充分利用所获得的局放信号数据，因此现有数字式局放仪大都只能对放电类型进行大致的分类识别，模式识别结果不够精确。

在微观特征较少被业界采用的原因除了受通道带宽和采样率等硬件条件限制外，还有一个主要原因是目前缺乏在连续的采样信号中快速有效地提取放电脉冲信号微观特征的方法。另外，微观特征参数数量较多且零散，将其直接作为局放特征量进行模式识别的效果不太理想。目前，随着硬件条件（通道带宽和采样频率）的提高，已经基本具备了对脉冲信号微观特征分析的可能性，急需一种快速有效地提取放电脉冲信号微观特征的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种局部放电脉冲电流的波形特征提取方法，能有效的在连续采样波形信号中提取其微观特征；克服了目前数字式局放仪大多仅利用局放数据的宏观特征进行统计分析处理，不能完全充分利用获得的局放数据的不足；能够从采集数据中自适应的提取各种放电类型的单个放电脉冲波形，并通过改进的流形学习算法对波形微观特征进行有效降维，提取低维且有效的放电脉冲波形特征。

为了达到上述目的，本发明提供一种局部放电脉冲电流的波形特征提取方法，具体包含以下步骤：

步骤1：随机选择若干个电压等级，在每个电压等级下采集若干个工频周期的变压器局部放电信号数据；

步骤2：对上述步骤1中采集获得的变压器局放信号进行脉冲波形信号的自动提取；

步骤3：对在步骤2中自动提取得到的单个放电脉冲波形的各个微观特征参数进行计算；

步骤4：对在步骤3中获得的局放脉冲波形微观特征参数进行特征空间降维。

所述步骤2中，具体包含以下步骤：

步骤21：步骤1中采集获得的局部放电信号为离散时间序列，对其进行全局搜索，确定局部极大值点和局部极小值点在原离散时间序列中的位置，分别形成局部极大值的一维数组IndMax和局部极小值的一维数组IndMin；

步骤22：根据预先确定的幅度阈值Th1，对步骤21中所得到的局部极大值的一维数组IndMax和局部极小值的一维数组IndMin进行过滤，剔除两组数组中低于幅度阈值Th1的离散点，过滤后的局部极大值的一维数组仍然记为IndMax，局部极小值的一维数组仍然记为IndMin；

步骤23：将步骤22中所得到的局部极大值的一维数组IndMax和局部极小值的一维数组IndMin进行合并，对两组数组中的各极值点进行升序排序，合并后形成一维数组IndexM；

步骤24：对步骤23中所得到的一维数组IndexM，计算相邻极值点的位置差，得到一维数组DiffIndexM：

；

其中，v表示一维数组IndexM中共包含v个极值点；