阅读说明：本技术 一种基于数据驱动的gis局部放电源定位方法、系统及介质 (A kind of GIS partial discharge source localization method, system and medium based on data-driven ) 是由 谢耀恒 钟永恒 叶会生 刘赟 肖京 黄海波 雷红才 于 2019-09-03 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法、系统及介质,本发明实施步骤包括对特高频传感器进行编码及分组；提取特高频传感器的放电信号；基于放电信号的自身阈值识别出持续放电信号；根据持续放电信号的分组关系进行同源辨识,若为同源持续放电信号则采用分层网络定位法识别放电源的位置；否则采用包络法识别放电源的位置。本发明无需现场额外布置特高频传感器即可实现实时监测,可高效锁定进而通过分层网格定位法对同源放电进行定位,无需使用高速示波器等设备,降低装置成本的同时提高了局部放电定位效率,能够有效解决现有技术局部放电源定位方法繁琐、装置成本高的问题。(The invention discloses a kind of GIS partial discharge source localization method, system and medium based on data-driven, the implementation steps of the invention includes that extra-high video sensor is encoded and is grouped；Extract the discharge signal of extra-high video sensor；Itself threshold value based on discharge signal identifies continuous discharge signal；Homologous identification is carried out according to the grouping relationship of continuous discharge signal, the position of hierarchical network positioning mode identification discharge source is then used if homologous continuous discharge signal；Otherwise using the position of envelope method identification discharge source.The present invention additionally arranges that real-time monitoring can be realized in extra-high video sensor without scene, it can efficiently lock and then homologous electric discharge is positioned by graded mesh positioning mode, without using equipment such as high-speed oscilloscopes, shelf depreciation location efficiency is improved while reducing installation cost, can effectively solve the problem that the problem that prior art Partial Discharge Sources localization method is cumbersome, installation cost is high.)

一种基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法、系统及介质

技术领域

本发明涉及电力系统中气体绝缘金属封闭开关设备(Gas InsulationSubstation, GIS)的运行维护技术，具体涉及一种基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法、系统及介质。

背景技术

随着我国工业发展的持续高速增长，社会用电需求不断增加，电力系统设备规模不断扩大，与之相矛盾的是城市建设用地日益紧张。气体绝缘组合电器（Gas InsulationSubstation, GIS）以其结构紧凑，占地空间小，不受外界环境影响，运行可靠性高，检修周期长等显著优点，在电力系统中得到了广泛应用，其安全可靠对与电力系统的安全稳定运行起着关键作用。由于GIS为金属封闭设备，其健康状况和内部缺陷难以掌握评估，且故障随机性强，易突发，难以进行预测预警，一旦发生故障，需要采用解体方式才能确定故障情况，解体检修难度大、耗时长。GIS绝缘早期故障的主要形式为局部放电，局部放电既是设备绝缘劣化的征兆，又是造成绝缘劣化的重要原因。因此，有必要对GIS设备进行局部放电在线监测，及时准确发现设备内部绝缘缺陷，尤其是预警潜伏性、突发性故障。

目前，国内外GIS局部放电在线监测的主要方法有电脉冲检测法、超声波检测法、光测法、化学检测法、特高频法等。其中，特高频法以其较高的灵敏度、强抗干扰能力、能进行局放源定位和识别绝缘缺陷类型等诸多优点得到了广泛应用。但当前局部放电源定位多采用人工现场定位的方法，利用同一信号到达不同传感器的时间差进行定位，但是需要传感器记录精确到纳秒级的射频信号，放电起始脉冲信号较难确定，并且现场操作较为繁琐，需要使用高速示波器等设备，装置成本高，因此局放源的定位方法未能有效大规模应用。

发明内容

本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法、系统及介质，本发明无需现场额外布置特高频传感器即可实现实时监测，可高效锁定进而通过分层网格定位法对同源放电进行定位，无需使用高速示波器等设备，降低装置成本的同时提高了局部放电定位效率，能够有效解决现有技术局部放电源定位方法繁琐、装置成本高的问题。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法，实施步骤包括：

1）对特高频传感器进行编码及分组；

2）提取特高频传感器的放电信号；

3）基于放电信号的自身阈值识别出持续放电信号；

4）根据持续放电信号的分组关系进行同源辨识，若为同源持续放电信号则执行下一步；

5）采用分层网络定位法识别放电源的位置。

可选地，步骤2）中基于放电信号的自身阈值识别出持续放电信号具体是指：判断放电信号是否持续超过自身阈值，如果是则判定该放电信号为持续放电信号。

可选地，步骤5）的详细步骤包括：

5.1）选取各个特高频传感器指定时间长度内的放电平均值作为放电评估参量，通过放电评估参量对放电严重程度进行评估，然后根据评估得到的放电严重程度对各个特高频传感器进行排序重新编码，使得新编码信息中包含其放电严重程度的顺序信息；

5.2）根据重新编码后的各个特高频传感器及其空间位置关系建立空间布局平面图；

5.3）针对所述空间布局平面图，利用各特高频传感器间连线的中垂线对特高频传感器所在空间位置采用分隔线分块形成分割区域，并根据放电强度等级差对特高频传感器的空间进行逐层分解定位，之后再对各个层定位取交集，得到放电强度等级差表，所述放电强度等级差表的记载有每一层的序号、放电强度等级差及其对应分割区域所含的特高频传感器；

5.4）根据放电强度等级差表中从放电强度等级差从大到小的顺序逐层分析各层的特高频传感器，根据电磁波衰减特性确定放电源在该层中与分隔线的相对关系，最终确定放电源在空间布局平面图中的区域，该区域即为放电源的位置。

可选地，步骤3）中还包括在判定为非同源持续放电信号时还包括采用包络法识别放电源的位置的步骤。

可选地，所述采用包络法识别放电源的位置的详细步骤包括：针对各个特高频传感器，统计其最近指定时间长度内的历史日平均指定时长的放电监测值生成放电电压随时间变化的包络图；如果包络图中任意特高频传感器的平均放电监测值持续高于其他传感器，则判定该特高频传感器附近可能存在持续放电源，跳转执行步骤5）采用分层网络定位法识别放电源的位置。

可选地，所述统计其最近指定时间长度内的历史日平均指定时长的放电监测值具体是指统计其最近1个月内的历史日平均每5分钟的放电监测值。

此外，本发明还提供一种基于数据驱动的GIS局部放电源定位系统，实施步骤包括：

编码及分组定义程序单元，用于对特高频传感器进行编码及分组；

信号提取程序单元，用于提取特高频传感器的放电信号；

持续放电识别程序单元，用于基于放电信号的自身阈值识别出持续放电信号；

同源辨识判断程序单元，用于根据持续放电信号的分组关系进行同源辨识，若为同源持续放电信号则执行分层网络定位程序单元；

分层网络定位程序单元，用于采用分层网络定位法识别放电源的位置。

此外，本发明还提供一种基于数据驱动的GIS局部放电源定位系统，包括计算机设备，该计算机设备被编程或配置以执行所述的基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法的步骤。

此外，本发明还提供一种基于数据驱动的GIS局部放电源定位系统，包括计算机设备，该计算机设备的存储介质上存储有被编程或配置以执行所述的基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法的计算机程序。

此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行所述的基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法的计算机程序。

和现有技术相比，本发明具有下述优点：本发明利用在线监测特高频传感器信号作为数据源，与传统带电检测定位方法相比，无需现场再布置特高频传感器，可实现实时监测；本发明基于空间位置与电气连接关系对传感器进行分组编码，结合特高频传感器自身阈值判定与同组相关系数识别出同源持续局放信号，可高效锁定进而通过分层网格定位法对同源放电进行定位，无需使用高速示波器等设备，降低装置成本的同时提高了局部放电定位效率，能够有效解决现有技术局部放电源定位方法繁琐、装置成本高的问题，具有较好的应用前景。

附图说明

图1为本发明实施例方法的基本流程示意图。

图2为本发明实施例的特高频传感器的空间位置示意图。

图3为本发明实施例方法的基本原理示意图。

图4为本发明实施例的局部放电信号识别及放电源定位流程。

图5为本发明实施例的局部放电源分层网格分块识别定位示意图。

图6为本发明实施例的非同源持续放电信号的日平均5分钟放电次数。

图7为本发明实施例的非同源持续放电信号的日平均5分钟放电平均值。

图8为本发明实施例的非同源持续放电信号的日平均5分钟放电平均值面积图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及具有4个特高频传感器的GIS作为实例对本发明基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法、系统及介质进行进一步的详细描述，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1和图3所示，本实施例基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法的实施步骤包括：

1）对特高频传感器进行编码及分组；

2）提取特高频传感器的放电信号；

3）基于放电信号的自身阈值识别出持续放电信号；

4）根据持续放电信号的分组关系进行同源辨识，若为同源持续放电信号则执行下一步；

5）采用分层网络定位法识别放电源的位置。

基于数据驱动的定位需要有两个及以上的传感器配合进行定位，为了识别GIS特高频在线监测传感器所在位置，本实施例步骤1）中根据传感器所在间隔内设备的空间拓扑、电气连接关系及传感器间的空间位置关系的对特高频传感器进行编码及分组。根据编号、定位系统可以识别各个传感器之间的空间及电气连接关系，以及各个探头之间的空间距离。如图2所示，本实施例中共有4个特高频传感器，根据其空间布置关系分别编码为A、B、C、D，分组可以根据空间位置关系分组，例如A和B为一组、C和D为一组。

如图3所示，本实施例步骤2）中基于放电信号的自身阈值识别出持续放电信号具体是指：判断放电信号是否持续超过自身阈值，如果是则判定该放电信号为持续放电信号。筛选存在超过设定阈值局放信号的传感器，结合其相应的历史数据，判断传感器测得的局部放电信息是否为持续放电信号或短时放电信号。短时放电信号多为随机噪声及干扰信号，故不开展定位工作。

本实施例中，对特高频传感器进行分组的时候，任意两个高频传感器之间均设置有相关系数，本发明针对根据持续放电信号，可结合传感器阈值判定与同组相关系数判定识别同源持续放电或非同源持续放电。

本实施例中，步骤5）的详细步骤包括：

5.1）选取各个特高频传感器指定时间长度（本实施例为5分钟）内的放电平均值作为放电评估参量，通过放电评估参量对放电严重程度进行评估，然后根据评估得到的放电严重程度对各个特高频传感器进行排序重新编码，使得新编码信息中包含其放电严重程度的顺序信息；

5.2）根据重新编码后的各个特高频传感器及其空间位置关系建立空间布局平面图；

5.3）针对所述空间布局平面图，利用各特高频传感器间连线的中垂线对特高频传感器所在空间位置采用分隔线分块形成分割区域，并根据放电强度等级差对特高频传感器的空间进行逐层分解定位，之后再对各个层定位取交集，得到放电强度等级差表，所述放电强度等级差表的记载有每一层的序号、放电强度等级差及其对应分割区域所含的特高频传感器；

5.4）根据放电强度等级差表中从放电强度等级差从大到小的顺序逐层分析各层的特高频传感器，根据电磁波衰减特性确定放电源在该层中与分隔线的相对关系，最终确定放电源在空间布局平面图中的区域，该区域即为放电源的位置。

本实施例中，假定A、B、C、D为满足相关性判别条件的出现同源持续放电信号的传感器，根据各传感器信号所代表的放电严重程度进行排序重新编码，编号为A1、B2、C3、D4（放电强度A1>B2>C3>D4），步骤5.2）中建立的空间布局平面图如图4所示。

参见图4，步骤5.3）中利用分层网格识别方法对放电信号进行定位时：线A1-D4为A1特高频传感器与D4特高频传感器连线的中垂线，将空间分为A1与D4所在的两个分割区域，A1特高频传感器与D4特高频传感器之间相差3个放电强度等级。相应的，线A1-C3代表相差2个放电等级的A1-C3特高频传感器间的分割线，线B2-D4代表相差2个放电等级的B2-D4特高频传感器间的分割线，依据此方法，将传感器两两分割，并可以根据分割传感器情况作出放电强度等级差，如表1所示。通过该表1可以看出，随着放电强度等级差越小，需要分的传感器越多。

表1：各分割区域的放电强度等级差表。

[0033] 层数	放电强度等级差	对应分割区域所含传感器
			1	3	A1/D4
2	2	A1/C3、B2/D4
			3	1	A1/B2、B2/C3、C3/D4

本实施例中根据放电强度等级差表自上而下进行分析时，先分析放电强度等级差最大的A1/D4传感器，根据电磁波衰减特性，可以推测，对于A1、D4特高频传感器而言，放电更有可能发生在红线的上方，即A1所在的区域。根据第二层A1/C3、B2/D4特高频传感器分割线定位为蓝线上方。取两次分割的交集，放电源可能存在于蓝色红色线分割的左上方部分。同样的，对于第三层进行分解后求交集，可以判定放电源存在于黄绿线分割的上方黄点所在区域，如图4所示。需要说明的是，可能在分解定位的时候存在冲突现象，如果分解定位出现矛盾，则定位结束，定位结果为上一层所确定的放电范围。

如图3所示，本实施例步骤3）中还包括在判定为非同源持续放电信号时还包括采用包络法识别放电源的位置的步骤。本实施例中采用包络法识别放电源的位置的详细步骤包括：针对各个特高频传感器，统计其最近指定时间长度内的历史日平均指定时长的放电监测值生成放电电压随时间变化的包络图；如果包络图中任意特高频传感器的平均放电监测值持续高于其他传感器，则判定该特高频传感器附近可能存在持续放电源，跳转执行步骤5）采用分层网络定位法识别放电源的位置。

本实施例中，统计其最近指定时间长度内的历史日平均指定时长的放电监测值具体是指统计其最近1个月内的历史日平均每5分钟的放电监测值。本实施例中采用近1个月的传感器历史日平均5分钟放电数值信息进行包络线辅助定位法分析，如果其历史5分钟平均放电监测值持续高于其他传感器，判定该传感器附近可能存在持续放电源，以此类推，获得放电前强度等级差表。再根据之前提到的层次分布空间定位方法进行粗略定位。

同样以图2中的各特高频局部放电传感器数据为例进行分析，测定各传感器局放量历史日平均5分钟放电次数、放电数值数据如图5和图6所示。基于图5和图6可以统计出以下特点：1）传感器C与传感器A、传感器D间的相关性好，而传感器B与其他传感器相关性不佳。2）以5月23日为分界点，23日之前，C与D传感器间也有一定相关性，推测是同源外部放电，根据放电强度排序，D、A、B、C，说明该放电源较传感器D较近，但是在5月23日后，传感器C放电激增，怀疑是产生了新的放电源，并且距离传感器B与D较远。

对目标传感器C及其周边传感器的选取长期数据进行分析，选取5分钟放电平均值进行比对，对放电包络线进行填充，如图7所示。可以看出5月份日平均5分钟放电平均值主要是传感器A与传感器D的监测量较大，5月22日前传感器D处放电强度较大，5月22日后传感器C处放电强度较大，可以推测，放电源很可能在传感器C附近。

综上所述，考虑到复杂的工况下GIS特高频传感器会受到监测系统本身及来自变电站的干扰，如图8所示，本实施例中GIS局部放电源定位的主要手段包括两个层面：

1、同源辨识（GIS同源放电源辨识方法）：

如图3所示，同源辨识（图中表示为同源放电源辨识方法）包括三个方面的因素：1、传感器编码，即步骤1）中的编码；2、自身阈值判定，即步骤2）中基于放电信号的自身阈值识别出持续放电信号；3、同组相关判定，即利用步骤1）中的分组进行确定是否为同组。

2、在线定位（GIS特高频在线定位方法）：

主要包括放电排序、分层网格定位、和包络线辅助定位。其中，放电排序、分层网格定位为针对同源持续放电信号采用分层网络定位法识别放电源的位置的内容，包络线辅助定位为判定为非同源持续放电信号时还包括采用包络法识别放电源的位置的步骤。

此外，本实施例还提供一种基于数据驱动的GIS局部放电源定位系统，实施步骤包括：

编码及分组定义程序单元，用于对特高频传感器进行编码及分组；

信号提取程序单元，用于提取特高频传感器的放电信号；

持续放电识别程序单元，用于基于放电信号的自身阈值识别出持续放电信号；

同源辨识判断程序单元，用于根据持续放电信号的分组关系进行同源辨识，若为同源持续放电信号则执行分层网络定位程序单元；

分层网络定位程序单元，用于采用分层网络定位法识别放电源的位置。

此外，本实施例还提供一种基于数据驱动的GIS局部放电源定位系统，包括计算机设备，该计算机设备被编程或配置以执行本实施例前述的基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法的步骤。

此外，本实施例还提供一种基于数据驱动的GIS局部放电源定位系统，包括计算机设备，该计算机设备的存储介质上存储有被编程或配置以执行本实施例前述的基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法的计算机程序。

此外，本实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行本实施例前述的基于数据驱动的GIS局部放电源定位方法的计算机程序。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。