[发明专利]基于BP神经网络的高压电容在线监测方法和装置

说明书

本申请涉及一种基于BP神经网络的高压电容器在线监测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过根据H桥高压电容器中对称位置处相同数量的电容器单元同时发生击穿时的电压/电流工频幅值和相位确定的对称故障数据；以及H桥高压电容器中任意位置处电容器单元发生击穿时的电压/电流工频幅值和相位确定的不对称故障数据对构建的BP神经网络进行训练，得到用于定位电容器发生故障的位置信息的BP神经网络。采用本方法能够减小电容器测量工作量，提高检修效率。

技术领域

本申请涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种基于BP神经网络的高压电容在线监测方法和装置。

背景技术

交流滤波器是换流站的一个重要组成部分，可以补偿换流器消耗的无功功率，同时滤除换流过程中产生的谐波以减小对交流系统的影响。交流滤波器根据调谐滤波特性可分为多种类型，但高压电容器是重要的组成单元，其稳定可靠运行直接影响直流输电系统的安全。高压电容器不平衡保护是交流滤波器的重要保护之一，该保护可以在交流滤波器的电容器单元发生损坏后，快速切除故障，避免因滤波器的电容器单元损坏导致电容器雪崩故障。

在高压直流输电系统中，高压滤波电容器通常使用H桥保护。正常情况下，电桥平衡，电桥的不平衡电流会很小。当任意一个桥臂发生元件击穿时，由于电容量减小，不平衡电流出现相应的变化，以此作为不平衡保护的采样信号。电网中每年都会发生多起交流滤波器不平衡保护跳闸的现象，一旦发生跳闸，不平衡保护只能判别出故障电容器的具体位置，需要对H桥中每一台电容器单元逐台测量电容量，再与历史数据对比确定故障电容器。由于整组电容器单元数量一般在一百只以上，检查和维护效率不高，从故障发生到恢复正常需要10小时以上。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高高压电容器的检修效率的基于BP神经网络的高压电容在线监测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于BP神经网络的高压电容器在线监测方法，所述方法包括：

确定高压直流输电系统的母线电压的电压波动范围；

基于所述电压波动范围，确定各指定位置处H桥高压电容器发生元件击穿时的对称故障数据和不对称故障数据，构建训练数据集；所述对称故障数据包括H桥高压电容器中对称位置处相同数量的电容器单元同时发生击穿时的电压/电流工频幅值和相位；所述不对称故障数据包括H桥高压电容器中任意位置处电容器单元发生击穿时的电压/电流工频幅值和相位；

根据所述训练数据集对构建的BP神经网络进行训练，直到满足预设训练条件时，得到训练好的BP神经网络；所述BP神经网络用于定位电容器发生故障的位置信息。

在其中一个实施例中，所述基于所述电压波动范围，确定各指定位置处H桥高压电容器发生元件击穿时的对称故障数据，包括：

基于所述电压波动范围，对所述H桥高压电容器中任意位置处电容器单元进行击穿处理，确定发生击穿的第一位置信息，以及母线电压的电压工频幅值和相位、不平衡电流的电流工频幅值和相位；以及

通过电流互感器确定H桥高压电容器中目标桥臂的电流工频幅值和相位，得到不对称故障数据。

在其中一个实施例中，所述基于所述电压波动范围，确定各指定位置处H桥高压电容器发生元件击穿时的不对称故障数据，包括：

基于所述电压波动范围，对所述H桥高压电容器中对称位置处相同数量的电容器单元同时进行击穿处理，确定发生击穿的第二位置信息，以及得到母线电压的电压工频幅值和相位、不平衡电流的电流工频幅值和相位；以及

通过电流互感器确定H桥高压电容器中目标桥臂的电流工频幅值和相位，得到对称故障数据。

在其中一个实施例中，所述目标桥臂为所述H桥高压电容器任意低压桥臂。