[发明专利]一种基于混沌理论和GOA-Kmeans的高压并联电抗器铁芯与绕组松动状态监测方法

说明书

本发明公开了一种基于混沌理论和GOA‑Kmeans的高压并联电抗器铁芯与绕组松动状态监测方法，属于高压并联电抗器的状态监测与故障诊断领域。本方法从高压并联电抗器的振动信号展开分析，首先判断振动信号的混沌特性，接着采用C‑C法选择最佳延迟时间和嵌入维数对电抗器振动信号进行相空间重构；其次，利用GOA‑Kmeans聚类算法求出重构信号相轨迹的簇中心；最后，根据簇中心位移矢量和的模值变化对电抗器铁芯与绕组松动状态进行监测。本发明基于GOA‑Kmeans聚类分析得到簇中心位移矢量模值的变化可有效识别出电抗器铁芯和绕组松动的机械故障隐患，提高电抗器运行可靠性，具有重要的理论和实用价值。

技术领域

本发明属于高压并联电抗器的状态监测与故障诊断领域，特别是一种基于混沌理论和GOA-Kmeans的高压并联电抗器铁芯与绕组松动状态监测方法。

背景技术

高压并联电抗器在电力系统中发挥着补偿无功、改善电压分布、提高电能质量等重要作用，广泛运用于各大变电站。作为电力系统的重要电力设备，高压并联电抗器的可靠运行对电力系统的安全、稳定、经济运行具有重要的现实意义。

据统计，铁芯和绕组的松动变形是高压并联电抗器的主要故障，并且随着高压并联电抗器的使用量增加其故障率呈逐年上升趋势。因此，监测高压并联电抗器铁芯和绕组状态，第一时间发现故障隐患，为高压并联电抗器及电网安全稳定运行提供保障。

目前，国内外学者对高压并联电抗器铁芯和绕组受力、局部放电及声功率特性等方面进行了相关研究，并取得了阶段性成果，但对电抗器铁芯和绕组松动研究相对较少。振动法在铁芯和绕组松动变形监测方面具有安全可靠、灵敏度高的优点，已得到广泛应用。采用振动法获得的振动信息能够有效描述电抗器铁芯和绕组机械状态改变。已有提取振动信号的方法进行时频分析时易出现频率泄漏、边界效应、适应性差等问题，电抗器振动信号涵盖的状态特征不能被全部反映出来，可能存在无法识别或误判的情况，对电抗器铁芯和绕组状态识别的能力有限。

发明内容

发明目的，本发明所要解决的技术问题是：从高压并联电抗器的振动信号展开分析，首先判断振动信号的混沌特性，运用C-C法计算最佳延迟时间和嵌入维数对电抗器振动信号进行相空间重构；其次利用GOA-Kmeans聚类算法求出重构信号相轨迹的簇中心；最后根据簇中心位移矢量和的模值变化识别电抗器铁芯与绕组松动状态的变化，从而实现铁芯与绕组松动状态监测。

技术方案，本发明提出一种基于混沌理论和GOA-Kmeans的高压并联电抗器铁芯与绕组松动状态监测方法，具体步骤如下：

步骤1：在电抗器箱体表面布设多个振动加速度传感器监测点，利用加速度传感器采集振动信号并把各传感器输出端连接数据采集仪；

步骤2：设定数据采集仪的采样时间和采样频率，将铁芯和绕组正常状态下采集到的电抗器箱体振动信号作为参考标准；

步骤3：利用Wolf算法求取正常状态振动信号的最大Lyapunov指数，判断正常状态振动信号的混沌特性；

若Lyapunov指数大于0，说明正常状态振动信号具有混沌特性；若Lyapunov指数等于0说明正常状态振动信号的混沌特性介于临界状态；若Lyapunov指数小于0，说明正常状态振动信号不具有混沌特性；

步骤4：求取正常状态振动信号的最佳延迟时间τ和嵌入维数m，根据最佳延迟时间τ和嵌入维数m对振动信号进行相空间重构；

步骤5：正常状态下的振动信号被重构为p个高维相点，利用GOA-Kmeans将p个高维相点划分为K类即划分为K个相轨迹簇中心，并求出K个相轨迹簇中心的空间坐标；

步骤6：计算K个簇中心坐标的位移矢量和，并根据K个簇中心位移矢量和的模值变化；将正常状态下的簇中心位移矢量和的模值设定为参考标准值；