阅读说明：本技术 绕组变形频响数据误差识别校准的方法、装置及存储介质 (Method and device for identifying and calibrating winding deformation frequency response data errors and storage medium ) 是由 翟少磊 魏龄 张军 陈习文 张林山 沈鑫 何潇 陈文华 邓涛 王旭 卢冰 陈叶 于 2019-11-14 设计创作，主要内容包括：本申请涉及电力设备技术领域,具体而言,涉及一种绕组变形频响数据误差识别校准的方法、装置及存储介质。本申请提供一种绕组变形频响数据误差识别校准的方法,包括以下步骤：首先获取一定频率范围内绕组变形的现场频响曲线；将所述现场频响曲线根据频率范围分解为第一频响曲线,第二频响曲线和第三频响曲线；使用EMD方法对所述第一频响曲线,第二频响曲线和第三频响曲线进行处理,建立去除噪声后的重构频响曲线,所述重构频响曲线包括重构第一频响曲线,重构第二频响曲线和重构第三频响曲线；计算所述重构频响曲线和出厂频响曲线相应频率范围的修正相关系数,做出变压器绕组变形程度的判断。(The application relates to the technical field of power equipment, in particular to a method and a device for identifying and calibrating winding deformation frequency response data errors and a storage medium. The application provides a method for identifying and calibrating a winding deformation frequency response data error, which comprises the following steps: firstly, acquiring an on-site frequency response curve of winding deformation in a certain frequency range; decomposing the field frequency response curve into a first frequency response curve, a second frequency response curve and a third frequency response curve according to a frequency range; processing the first frequency response curve, the second frequency response curve and the third frequency response curve by using an EMD method, and establishing a reconstructed frequency response curve after removing noise, wherein the reconstructed frequency response curve comprises a reconstructed first frequency response curve, a reconstructed second frequency response curve and a reconstructed third frequency response curve; and calculating the correction related coefficients of the corresponding frequency ranges of the reconstructed frequency response curve and the factory frequency response curve, and judging the deformation degree of the transformer winding.)

绕组变形频响数据误差识别校准的方法、装置及存储介质

技术领域

本申请涉及电力设备技术领域，具体而言，涉及一种绕组变形频响数据误差识别校准的方法、装置及存储介质。

背景技术

电力变压器是电力系统中十分重要的设备之一，它的安全运行影响着整个电力系统。随着电网容量越来越大，短路故障造成的变压器损坏现象也越来越多。绕组变形在电力系统中是指电力变压器收到电动力或机械力的作用时，变压器内部绕组发生了不可逆转的现象，比如扭曲、位移、倾斜、匝间短路变形等故障特征。电力变压器发生绕组变形之后，如果不进行检修还长期运行，可能会造成变压器的损坏，所以需要对电力变压器绕组的变形进行检测，最大限度的保证变压器不发生故障。

一些测试变压器绕组变形的频率响应法实现中，在变压器绕组的一端施加扫频信号，然后采集绕组另一端的响应信号，并将响应信号的振幅和相位作为频率的函数绘出频响曲线，如果绕组发生变形，检测到的频响曲线会产生一些变化，通过分析故障前后获取的频率响应曲线的相关性来判断变压器绕组变形程度。

但是由于绕组变形测试方法存在系统误差和测试噪声，必然会导致相关性降低，从而使得频率响应在系统噪声和测试噪声等因素影响下难以取得绕组变形的准确判断。

发明内容

本申请的目的在于提供一种绕组变形频响数据误差识别校准的方法、装置及存储介质，通过使用EMD方法对频响曲线分解，降低系统噪声和测试噪声的影响，得到降低噪声后的重构频响曲线，提高判断变压器绕组形变程度的精确性。

本申请的实施例是这样实现的：

本申请实施例的第一方面提供一绕组变形频响数据误差识别校准的方法，包括以下步骤：

首先获取一定频率范围内绕组变形的现场频响曲线；

将所述现场频响曲线根据频率范围分解为第一频响曲线，第二频响曲线和第三频响曲线；

使用EMD方法对所述第一频响曲线，第二频响曲线和第三频响曲线进行处理，建立去除噪声后的重构频响曲线，所述重构频响曲线包括重构第一频响曲线，重构第二频响曲线和重构第三频响曲线；

计算所述重构频响曲线和出厂频响曲线相应频率范围的修正相关系数，做出变压器绕组变形程度的判断。

可选地，所述首先获取一定频率范围设置为1-1000kHz；所述第一频响曲线的频率范围设置为1-100kHz；所述第二频响曲线的频率范围设置为101-600kHz；所述第三频响曲线的频率范围设置为601-1000kHz。

可选地，所述重构频响曲线的获取步骤包括：使用三次样条函数插值方法对现场频响曲线处理，得到现场频响曲线的上下包络线；通过所述现场频响曲线减去所述上下包络线的平均值得到h(t)，进一步获取多个本征模态函数；将现场频响曲线转化为多个频率从高到低的本征模态函数和余量的组成；去除所述多个本征模态函数中认为是主要由噪声构成的本征模态函数；用保留的本征模态函数和余量建立重构频响曲线。

可选地，所述去除噪声包括系统噪声，或测试噪声。

可选地，所述噪声还包括信号中主要构成是尖锐成分的高频本征模态函数。

可选地，所述保留的本征模态函数是信号的主要低频组成部分。

可选地，还包括步骤：比较所述修正相关系数和原始相关系数，验证修正相关系数的有效性。

可选地，所述原始相关系数为所述第一频响曲线、第二频响曲线、第三频响曲线和出厂频响曲线相应频率范围的相关系数。

本申请实施例的第二方面提供一种绕组变形频响数据误差识别校准的装置，其特征在于，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；

所述至少一个存储器用于存储计算机指令；

所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现如本申请实施例的第一方面提供发明内容中任意一项所述的操作。

本申请实施例的第三方面提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令中的至少部分指令被处理器执行时，实现如本申请实施例的第一方面提供发明内容中任意一项所述的操作

本申请实施例的有益效果包括：通过将现场测试的频响曲线根据低频、中频、高频划分，使用EMD方法分别对不同频率的频响曲线进行分解得到多个频率从高到低的本征模态函数和余量，去除主要是噪声和含尖锐成分信号的本征模态函数，得到重构频响曲线，再利用重构频响曲线和出场频响曲线的得到修正相关系数，提高判断变压器绕组形变程度的精确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了根据本申请的一个实施例出厂频响曲线和现场频响曲线；

图2示出了根据本申请的一个实施例低频部分EMD分解结果；

图3示出了根据本申请的一个实施例中频部分EMD分解结果；

图4示出了根据本申请的一个实施例高频部分EMD分解结果；

图5示出了根据本申请的一个实施例低频段剔除部分；

图6示出了根据本申请的一个实施例中频段剔除部分；

图7示出了根据本申请的一个实施例高频段剔除部分；

图8示出了根据本申请的一个实施例全部频段内重构频响曲线；

图9示出了根据本申请的一个实施例绕组变形频响数据误差识别校准的方法流程图；

图10示出了根据本申请的一个实施例重构频响曲线获取的流程图。

具体实施方式

现在将描述某些示例性实施方案，以从整体上理解本文所公开的装置和方法的结构、功能、制造和用途的原理。这些实施方案的一个或多个示例已在附图中示出。本领域的普通技术人员将会理解，在本文中具体描述并示出于附图中的装置和方法为非限制性的示例性实施方案，并且本申请的多个实施方案的范围仅由权利要求书限定。结合一个示例性实施方案示出或描述的特征可与其他实施方案的特征进行组合。这种修改和变型旨在包括在本申请的范围之内。

本说明书通篇提及的“多个实施例”、“一些实施例”、“一个实施例”或“实施例”等，意味着结合该实施例描述的具体特征、结构或特性包括在至少一个实施例中。因此，本说明书通篇出现的短语“在多个实施例中”、“在一些实施例中”、“在至少另一个实施例中”或“在实施例中”等并不一定都指相同的实施例。此外，在一个或多个实施例中，具体特征、结构或特性可以任何合适的方式进行组合。因此，在无限制的情形下，结合一个实施例示出或描述的具体特征、结构或特性可全部或部分地与一个或多个其他实施例的特征、结构或特性进行组合。这种修改和变型旨在包括在本申请的范围之内。

变压器绕组指的是变压器的电路部分，由电导率较高的铜导线或铝导线绕制而成，应用于电力系统，绕组具有足够的绝缘强度、机械强度和耐热能力。

频率响应法就是用扫描发生器将一组不同频率的正弦电压加到变压器绕组的一端，把所选择的变压器其他端上得到的振幅或相位信号作为频率的函数关系(频响曲线)直接绘制出来。当变压器的结构固定后，变压器的(频响曲线)直接绘制出来。当变压器的结构固定后，变压器的频响曲线是一定的，当变压器绕组变形后，变压器的频响曲线来判断变压器是否发生变形。

绕组变形时，频响特征曲线的变化可以用相关系数来表征。一台新的无损伤的变压器油一个频响特征，当绕组变形后，频响曲线上各点就可能偏离原来的坐标，于是会出现一条新的频响曲线。比较两条频谱曲线的相关性，就可以分析评估绕组的整体变形状况。

首先获取一定频率范围内绕组变形当前的频响曲线和出厂的频响曲线，

计算各频率段两条曲线的相关性，如果相关性未达到绕组变形标准要求(DLT911-2014)，进行本申请所述方法及装置的处理后，相关性得到提升，能达到标准要求，则认为该变压器绕组变形仍在可使用范围内。

图9示出了根据本申请的一个实施例绕组变形频响数据误差识别校准的方法流程图。在步骤S1中，首先获取一定频率范围内变压器绕组变形的现场频响曲线，在一些实施例中，选区的频率范围是1-1000kHz。

继续参考图9，在步骤S2中，将所述现场频响曲线根据频率范围分解为第一频响曲线，第二频响曲线和第三频响曲线。

在一些实施例中，所述第一频响曲线的频率范围设置为1-100kHz，即低频部分；所述第二频响曲线的频率范围设置为101-600kHz，即中频部分；所述第三频响曲线的频率范围设置为601-1000kHz，即高频部分。

继续参考图9，在步骤S3中，使用EMD方法对所述第一频响曲线，第二频响曲线和第三频响曲线进行处理，建立去除噪声后的重构频响曲线，所述重构频响曲线包括重构第一频响曲线，重构第二频响曲线和重构第三频响曲线；

EMD方法即经验模态分解方法，是一种新型自适应信号时频处理方法特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。与传统的基于Fourier变换的信号分析方法相比，EMD不仅突破了Fourier变换的局限性，而且不存在如小波变换一样需要预选小波基函数的问题，具有良好的时频分辨率和自适应性，能够完美地重构原始信号，同时具有突出信号中可能被忽视的精细地质构造的潜能。在噪声压制方面，EMD将含噪信号分解后，能够将信号中的噪声和有效信号在不同的IMF(intrinsic mode function：本征模态函数)中分离开来，通过合理地选择IMF重构信号，达到去除噪声的目的。

在本实施例中，运用EMD方法对所述第一频响曲线，第二频响曲线和第三频响曲线分别进行分解。

图10示出了根据本申请的一个实施例重构频响曲线获取的流程图。

在步骤S1中，使用三次样条函数插值方法对现场频响曲线处理，得到现场频响曲线的上下包络线。

列出现场频响曲线x(t)中所有的局部最大值和局部最小值，并利用三次样条函数插值，得到原数据的上下包络线x_max(t)和x_min(t)。

继续参考图10，在步骤S2中，通过所述现场频响曲线x(t)减去所述上下包络线的平均值得到h(t)，进一步获取多个本征模态函数。

对x_max(t)和x_min(t)取平均值，得到m(t)，计算公式如下。

用前频响曲线x(t)减去m(t)，得到新的数据h(t)，计算公式如下：

h(t)＝x(t)-m(t)

继续参考图10，在步骤S3中，将现场频响曲线转化为多个频率从高到低的本征模态函数和余量的组成。再对h(t)进行判断即可得到一个imf分量，然后再重复分解步骤，直到剩余的数据为单调函数或常量时停止分解，用EMD方法将现场频响曲线x(t)分解为频率从高到低的若干阶本征模态imf₁，imf₂，...，imf_n，最后选出合适的分量重构频响曲线，具体步骤如下。

判断h(t)是否满足以下两个条件:

①数据中所有的极大值数目与极小值数目相等或者只相差一个；

②在任一时间点，信号由局部极大值确定的上包络线和由局部极小值确定的下包络线的均值必须满足以下关系；

其中，x_max(t)表示由局部极大值确定的上包络线，x_min(t)表示由局部极小值确定的下包络线。

如果满足上述两个条件，则h(t)为本征模态，记作imf；

否则，令x(t)＝h(t)，重复上述步骤，直至满足条件为止。

令r₁(t)＝x(t)-imf₁，重复上述步骤，直到r_n(t)为单调函数或者常量停止分解，得到其他所有的本征模态imf₂，...，imf_n和残余分量r_n(t)，则有：

其中，r_n(t)代表了信号的平均趋势或者均值。

由此可见，x(t)经过EMD分解后得到了n个频率从高到低的本征模态函数imf和至少一个余量r_n(t)。

继续参考图10，在步骤S4中，去除所述多个本征模态函数中认为是主要由噪声构成的本征模态函数。从分解出来的本征模态函数imf中选出一般被认为是系统误差或者信号中尖锐的成分的高频的imf。

在一些实施例中，所述去除的噪声包括系统噪声，或测试噪声。

系统噪声是指在重复性条件下，同一被测量无穷多次测量结果的均值与该被测量真值之差，其主要特征是具有规律性。

测试噪声由于仪器自身的测量原理、组成结构、存放与使用环境因素的影响和操作的直接作用，使得系统误差具有一定的变化规律。

由于绕组变形测试仪存在系统误差，导致测试的频响曲线相关性降低，影响绕组变形的判断。

在一些实施例中，所述噪声还包括信号中主要构成是尖锐成分的高频本征模态函数。滤除的成分是较为纯净的噪声，保留一般被认为是信号的主要组成部分的低频imf。

在一些实施例中，对于低频段，由于低频段噪声较小，一般只需剔除幅值最小且频率最高的一项即可。对于中频段，剔除幅值不超过原始频响曲线幅值最大范围1/10的分量。对于高频段，高频段误差大且频率高，需要剔幅值不超过原始频响曲线幅值最大范围的1/10的分量，如果分解出来的分量曲线幅值均大于原始频响曲线幅值最大范围的1/10，则去掉幅值最小分量。

继续参考图10，在步骤S5中，用保留的本征模态函数和余量建立重构频响曲线。用保留部分和余量重构去除误差后的信号得到重构频响曲线y(t)，计算公式如下：

式中，r_n(t)为分解筛除n个imf后的信号残余分量，imf_i为保留下来的主要组成部分。

继续参考图9，在步骤S4中，计算所述重构频响曲线和出厂频响曲线相应频率范围的修正相关系数，做出变压器绕组变形程度的判断。

计算出厂频响曲线各频段分别和当前频响应曲线x(t)、重构频响曲线y(t)的相关系数R。

计算公式如下。

式中，R_XY为所求的相关系数，X、Y分别为求相关性的两条曲线，LR_XY为归一化协方差系数。

在另一实施例中，利用频率范围为1-1000kHz的现场频响曲线和出厂频响曲线作为测试数据，如图1所示。

计算两条曲线在低频(1-100kHz)、中频(101-600kHz)、高频(601-1000kHz)的相关系数，分别记为R1、R2、R3，计算结果如表1所示。

	R1	R2	R3
				现场频响曲线和出厂频响曲线	2.386267	1.113308	0.722304

表1

表1示出了现场频响曲线和出厂频响曲线的相关系数。

分别对现场频响曲线的低频、中频、高频部分用EMD方法进行分解，得到n个频率从高到低的本征模态函数和一个余量，如图2-图4所示。

分别从分解出来的本征模态函数imf中剔除一般被认为是系统误差或者信号中尖锐成分的高频imf，剔除部分如图5-7所示。

保留一般被认为是信号的主要组成部分的低频imf，用保留部分和余量重构去除误差后的频响曲线得到重构频响曲线。

由EMD分解结果可知，低频部分剔除imf₁，中频部分剔除imf₁到imf₄，高频部分剔除imf₁和imf₂，重构频响曲线最终的合成结果如图8所示。

在一些实施例中，还包括比较所述修正相关系数和原始相关系数，验证修正相关系数的有效性的步骤。所述原始相关系数为所述第一频响曲线、第二频响曲线、第三频响曲线和出厂频响曲线相应频率范围的相关系数。

剔除前后分别计算与出厂频响曲线在低频、中频、高频的相关系数，计算结果如表2所示。

	R1	R2	R3
				剔除前	2.386267	1.113308	0.722304
剔除后	2.399358	1.206752	0.750126

表2

由表2可知，剔除系统误差和测试噪声后的相关系数分别有不同程度的增加，表明该方法的有效性。

本申请实施例的有益效果包括：通过将现场测试的频响曲线根据低频、中频、高频划分，使用EMD方法分别对不同频率的频响曲线进行分解得到多个频率从高到低的本征模态函数和余量，去除主要是噪声和含尖锐成分信号的本征模态函数，得到重构频响曲线，再利用重构频响曲线和出场频响曲线的得到修正相关系数，提高判断变压器绕组形变程度的精确性。

应当理解，本申请提供的一种绕组变形频响数据误差识别校准的装置，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器。在一些实施例中，所述装置可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本申请的电子设备不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)、或连接至外部计算机(例如通过因特网)、或在云计算环境中、或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。