[发明专利]一种开关柜绝缘状态异常检测方法

说明书

本发明公开了一种开关柜绝缘状态异常检测方法，包括将开关柜的带电检测数据全面量化为多维特征，并建立多维特征初始数据库；采用主成分分析法处理所述多维特征初始数据库，建立主成分多维特征数据库；计算所述主成分多维特征数据库的轮廓系数，以选择聚类离群算法的最优参数，并根据所述最优参数采用所述聚类离群算法计算所述开关柜聚类划分后各样本点距离各聚类中心点的相对距离，以找出离群点，实现对所述开关柜局部放电的快速异常检测。本发明在对开关柜绝缘状态进行全面的数据信息挖掘分析的同时避免了多特征量所带来的数据冗余、计算时间过长以及簇选择具有主观性的问题，可实现开关柜局部放电的快速异常检测。

技术领域

本发明涉及开关柜绝缘状态异常检测技术领域，尤其涉及一种开关柜绝缘状态异常检测方法。

背景技术

为满足急速增长的电力需求，我国的电网规模日益扩大，电力系统对电力设备的运行可靠性要求也越来越高，对电力设备的状态检测、评价与运维有着更高的要求。日常对各地区的各开闭所、环网柜以及分支箱的统计中，大量的开关柜处于平稳运行之中，绝缘劣化的样本点会以异常点的形式出现。而通过异常点检测进行快速识别，能对小规模样本点的异常数据有良好的识别能力，便于运维人员快速发现异常数据并采取进一步的快速措施。

目前对开关柜绝缘状态进行评估的研究特征量较单一，缺乏对开关柜绝缘状态进行全面的数据信息挖掘分析；而且引入多特征量后没有解决数据冗余的问题，导致计算时间过长；此外，采用聚类离群算法对绝缘状态进行异常检测，簇的选择具有较强的主观性，未考虑簇密度的不同，容易出现输出错误异常检测结果的情况。

发明内容

本发明提供一种开关柜绝缘状态异常检测方法，以解决现有技术的不足。

为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：

一种开关柜绝缘状态异常检测方法，所述方法包括：

将开关柜的带电检测数据全面量化为多维特征，并建立多维特征初始数据库；

采用主成分分析法处理所述多维特征初始数据库，建立主成分多维特征数据库；

计算所述主成分多维特征数据库的轮廓系数，以选择聚类离群算法的最优参数，并根据所述最优参数采用所述聚类离群算法计算所述开关柜聚类划分后各样本点距离各聚类中心点的相对距离，以找出离群点，实现对所述开关柜局部放电的快速异常检测。

进一步地，所述开关柜绝缘状态异常检测方法中，所述带电检测数据包括运行年限、暂态对地电压TEV幅值检测量、超声幅值检测量、TEV背景值以及超声背景值；

所述多维特征包括寿命系数和局放程度量化指标；所述局放程度量化指标包括离散度、平均距离百分比和最大波动率。

进一步地，所述开关柜绝缘状态异常检测方法中，所述将开关柜的带电检测数据全面量化为多维特征，并建立多维特征初始数据库的步骤包括：

将带电检测数据中的运行年限按照如下公式量化为寿命系数：

L_k＝(100-l×0.5)/100；

其中，L_k为第k(k＝1，2，…，n)台开关柜的寿命系数，l为开关柜投入的运行年限；

按照如下公式计算TEV幅值偏差量：

T＝(T_o-T_B)/T_o；

其中，T_o表示TEV幅值检测值，T_B表示TEV背景值，T表示TEV幅值偏差量；

按照如下公式计算超声幅值偏差量：