[发明专利]一种配电变压器故障检测方法和系统有效

专利信息
申请号: 202110767575.6 申请日: 2021-07-07
公开(公告)号: CN113469257B 公开(公告)日: 2023-02-07
发明(设计)人: 李鹏;仝瑞宁;郎恂;高莲;曾俊娆;王永雪;王昊宇;陆孝锋;李波;李发崇;喻怡轩;石亚芬 申请(专利权)人: 云南大学
主分类号: G06F18/241 分类号: G06F18/241;G06N3/048;G06N3/08;G01R31/62;G01R31/08
代理公司: 北京高沃律师事务所 11569 代理人: 王爱涛
地址: 650091*** 国省代码: 云南;53
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摘要:
搜索关键词: 一种 配电 变压器 故障 检测 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种配电变压器故障检测方法,其特征在于,包括:

获取配电变压器运行过程中的监测数据;

获取配电变压器故障检测模型;所述配电变压器故障检测模型为训练好的基于鲁棒多核极限学习机-自编码器的配电变压器故障检测模型;

采用所述配电变压器故障检测模型,以所述监测数据为输入得到检测结果;所述检测结果包括:故障状态和正常状态;

所述获取配电变压器故障检测模型,之前还包括:

获取配电变压器正常运行状态下的历史监测数据;

向所述历史监测数据中添加高斯噪声生成模型目标输出;

获取多核函数;

以所述历史监测数据和所述模型目标输出作为训练样本数据对,以最小化训练误差为学习目标对鲁棒多核极限学习机-自编码器进行训练,得到输出权重;

基于所述多核函数和所述输出权重训练得到基于鲁棒多核极限学习机-自编码器的配电变压器故障检测模型的重构误差统计极限。

2.根据权利要求1所述的配电变压器故障检测方法,其特征在于,所述鲁棒多核极限学习机-自编码器的构建过程具体包括:

获取RELM-AE网络;

基于所述多核函数构建核函数矩阵;

采用所述核函数矩阵替代所述RELM-AE网络中网络隐含层的特征映射,得到鲁棒多核极限学习机-自编码器。

3.根据权利要求2所述的配电变压器故障检测方法,其特征在于,所述多核函数由局部径向基核函数和全局多项式核函数组成。

4.根据权利要求1所述的配电变压器故障检测方法,其特征在于,还包括:

当所述检测结果为故障状态时进行故障报警;

当所述检测结果为正常状态时,返回“获取配电变压器运行过程中的监测数据”。

5.一种配电变压器故障检测系统,其特征在于,包括:

监测数据获取模块,用于获取配电变压器运行过程中的监测数据;

配电变压器故障检测模型获取模块,用于获取配电变压器故障检测模型;所述配电变压器故障检测模型为训练好的基于鲁棒多核极限学习机-自编码器的配电变压器故障检测模型;

检测模块,用于采用所述配电变压器故障检测模型,以所述监测数据为输入得到检测结果;所述检测结果包括:故障状态和正常状态;

还包括:

历史监测数据获取模块,用于获取配电变压器正常运行状态下的历史监测数据;

模型目标输出生成模块,用于向所述历史监测数据中添加高斯噪声生成模型目标输出;

多核函数获取模块,用于获取多核函数;所述多核函数由局部径向基核函数和全局多项式核函数组成;

输出权重确定模块,用于以所述历史监测数据和所述模型目标输出作为训练样本数据对,以最小化训练误差为学习目标对鲁棒多核极限学习机-自编码器进行训练,得到输出权重;

重构误差统计极限训练模块,用于基于所述多核函数和所述输出权重训练得到基于鲁棒多核极限学习机-自编码器的配电变压器故障检测模型的重构误差统计极限。

6.根据权利要求5所述的配电变压器故障检测系统,其特征在于,还包括鲁棒多核极限学习机-自编码器构建模块;所述鲁棒多核极限学习机-自编码器构建模块包括:

RELM-AE网络获取单元,用于获取RELM-AE网络;

核函数矩阵构建单元,用于基于所述多核函数构建核函数矩阵;

鲁棒多核极限学习机-自编码器构建单元,用于采用所述核函数矩阵替代所述RELM-AE网络中网络隐含层的特征映射,得到鲁棒多核极限学习机-自编码器。

7.根据权利要求5所述的配电变压器故障检测系统,其特征在于,还包括:

故障报警模块,用于当所述检测结果为故障状态时进行故障报警;

循环执行模块,用于当所述检测结果为正常状态时,返回执行“获取配电变压器运行过程中的监测数据”。

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