[发明专利]一种电力设备绝缘缺陷识别方法及AEVB自编码器

说明书

本发明公开了一种电力设备绝缘缺陷识别方法，其包括步骤：(1)构建AEVB自编码器，AEVB自编码器包括概率编码器和概率解码器；(2)采用电力设备的历史局部放电数据对AEVB自编码器进行训练，以使：输入的历史局部放电数据在概率编码器的输出端输出局部放电数据的特征值，该局部放电数据的特征值输入概率解码器，以在概率解码器的输出端输出相应的绝缘缺陷类型；(3)将待识别的电力设备的局部放电信号输入AEVB自编码器中，AEVB自编码器输出绝缘缺陷类型。此外，本发明还公开了一种用于电力设备绝缘缺陷识别的AEVB自编码器，AEVB自编码器包括概率编码器和概率解码器。

技术领域

本发明涉及一种识别方法及其神经网络，尤其涉及一种电力设备绝缘缺陷的识别方法及其神经网络。

背景技术

目前常用的绝缘缺陷诊断方法是对局部放电信息构造成的局放图谱进行特征提取和模式识别。快速准确地对获得的局放图谱进行识别有助于绝缘缺陷诊断，进而掌握电力设备的绝缘状态。当有绝缘缺陷存在时可以第一时间进行维修。但目前的局放图谱识别技术依然存在准确率较低的问题，容易导致故障错判。

基于此，期望获得一种电力设备绝缘缺陷识别方法，其可以显著提高局放图谱的识别准确率，从而更好地对电力设备状态进行评估，以有利于掌握电力设备的绝缘状态。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种电力设备绝缘缺陷识别方法，该电力设备绝缘缺陷识别方法可以有效提高局放图谱的识别准确率，从而更好地对电力设备状态进行评估，以有利于掌握电力设备的绝缘状态。

基于上述目的，本发明提出了一种电力设备绝缘缺陷识别方法，其包括步骤：

(1)构建AEVB自编码器，AEVB自编码器包括概率编码器和概率解码器；

(2)采用电力设备的历史局部放电数据对AEVB自编码器进行训练，以使：输入的历史局部放电数据在概率编码器的输出端输出局部放电数据的特征值，该局部放电数据的特征值输入概率解码器，以在概率解码器的输出端输出相应的绝缘缺陷类型；

(3)将待识别的电力设备的局部放电信号输入AEVB自编码器中，AEVB自编码器输出绝缘缺陷类型。

在本发明所述的电力设备绝缘缺陷识别方法中，为了提高对局放图谱的识别准确率，本案发明人根据深度自编码器匹配算法，提出了本案的电力设备绝缘缺陷识别方法，首先构建变分贝叶斯自编码器(以下简称为AEVB自编码器)，该AEVB自编码器包括概率编码器和概率解码器，随后采用电力设备的历史局部放电数据对AEVB自编码器进行训练，以使：输入的历史局部放电数据在概率编码器的输出端输出局部放电数据的特征值，该局部放电数据的特征值输入概率解码器，以在概率解码器的输出端输出相应的绝缘缺陷类型，该历史局部放电数据可以从案例信息库中获取得到，最后，将待识别的电力设备的局部放电信号输入AEVB自编码器，通过AEVB自编码器输出绝缘缺陷类型。

由此，使得通过本案的电力设备绝缘缺陷识别方法可以准确有效地对电力设备的运行情况进行评估了解，提高局放图谱的识别准确率，从而更好地对电力设备状态进行评估，以有利于掌握电力设备的绝缘状态。

进一步地，在本发明所述的电力设备绝缘缺陷识别方法中，AEVB自编码器具有一个输入层、一个输出层、一个隐变量层和四个中间层；其中一个输入层、两个中间层和一个隐变量层组成了所述概率编码器，隐变量层输出局部放电数据的特征值；两个中间层和一个输出层组成了所述概率解码器，所述输出层输出绝缘缺陷类型。

进一步地，在本发明所述的电力设备绝缘缺陷识别方法中，采用随机梯度下降法优化概率编码器和概率解码器的参数。

进一步地，在本发明所述的电力设备绝缘缺陷识别方法中，概率编码器采用下述公式表征：