[发明专利]一种电容式电压互感器内绝缘性能在线诊断方法及系统

说明书

本发明提供一种电容式电压互感器内绝缘性能在线诊断方法及系统，包括：建立CVT诊断模型的源域数据集和目标域数据集，并确定CVT数据中的个性特征和共性特征；根据CVT内绝缘性能劣化机理，提取内绝缘故障CVT的相关参量作为共性特征；通过狄利克雷过程高斯混合模型估计共性特征分布模型；构建内绝缘故障虚拟CVT生成模型生成内绝缘故障虚拟CVT样本；基于图生成器平衡目标域中正常状态CVT样本与虚拟CVT样本的数量，通过训练图卷积网络识别器区分平衡网络上的节点，得到故障诊断模型；通过故障诊断模型对待测CVT样本进行内绝缘故障诊断。通过该方案可以降低样本数据需求，基于生成的虚拟样本实现对故障诊断模型的构建，可以有效保障故障诊断模型的识别准确率。

技术领域

本发明属于电力设备状态评估领域，尤其涉及一种电容式电压互感器内绝缘性能在线诊断方法及系统。

背景技术

CVT（电容式电压互感器）相较于传统电磁式互感器具有抗铁磁谐振能力强，制造成本低，体积小，重量轻等特点，因此被广泛应用于110kV及以上的高压线路中。然而因为CVT内部结构复杂，运行状态易受环境因素影响，在长期运行过程中容易出现误差超差及绝缘性能劣化等异常状态，从而影响电能计量的准确性及电力系统的安全性。

对于CVT的内绝缘性能分析，目前主要有直接接入法、自激法及在线评估法。基于数字电桥的直接接入法及自激法需要对互感器进行离线检测，工作量大且具有一定的风险性；在线评估法通过采用大数据的分析方法对CVT电参量进行深入挖掘，在无需停电、无需其他硬件设备的条件下实现对互感器内绝缘性能的状态判断，是智能电网监测技术发展的必然方向。现有的CVT内绝缘故障诊断方法在具备故障数据的条件下能取得较好效果，但由于实际应用中往往仅含正常的样本数据，样本数据有限，难以构建识别准确率较高的诊断模型。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种电容式电压互感器内绝缘性能在线诊断方法及系统，用于解决现有CVT内绝缘故障诊断方法需要故障样本数据，难以构建较高准确率的诊断模型的问题。

在本发明实施例的第一方面，提供了一种电容式电压互感器内绝缘性能在线诊断方法，包括：

分别建立CVT诊断模型的源域数据集和目标域数据集，所述源域数据集为各种内绝缘性能劣化类型的CVT样本空间，所述目标域数据集包括正常的CVT样本空间和未知状态的待测CVT样本空间；

基于设备个性化虚拟故障样本，将CVT输出数据中的电压信号作为个性特征，CVT自身的计量误差信息作为共性特征；

根据CVT内绝缘性能劣化机理，提取内绝缘故障CVT的相关参量作为共性特征；

通过狄利克雷过程高斯混合模型估计共性特征分布模型；

基于目标域正常CVT样本数据及共性特征分布模型得到自适应内绝缘故障虚拟CVT生成模型，并基于内绝缘故障虚拟CVT生成模型生成内绝缘故障虚拟CVT样本；

基于图生成器平衡调整目标域中正常状态CVT样本与内绝缘故障虚拟CVT生成模型生成的虚拟CVT样本的数量，通过训练图卷积网络识别器区分平衡网络上的节点，得到故障诊断模型；

通过故障诊断模型对目标域中的待测CVT样本数据进行内绝缘故障诊断。

在本发明实施例的第二方面，提供了一种用于电容式电压互感器内绝缘性能在线诊断系统，包括：

数据集构建模块，用于分别建立CVT诊断模型的源域数据集和目标域数据集，所述源域数据集为各种内绝缘性能劣化类型的CVT样本空间，所述目标域数据集包括正常的CVT样本空间和未知状态的待测CVT样本空间；

特征确定模块，用于基于设备个性化虚拟故障样本，将CVT输出数据中的电压信号作为个性特征，CVT自身的计量误差信息作为共性特征；