[发明专利]基于绝缘开关设备放电信号的故障检测方法和装置

权利要求书

1.一种基于绝缘开关设备放电信号的故障检测方法，其特征在于，包括：

采集目标绝缘开关设备的局部放电信号；所述局部放电信号为通过设置于所述目标绝缘开关设备上的无源传感器测量得到的；

将所述局部放电信号输入至预训练的波形特征提取模型，通过预训练的波形特征提取模型对所述局部放电信号进行特征提取处理，输出波形卷积特征；其中，所述波形卷积特征的特征维度小于所述局部放电信号的特征维度；所述预训练的波形特征提取模型的网络结构为卷积神经网络；

将所述波形卷积特征输入至预训练的异常识别模型，通过所述预训练的异常识别模型对所述波形卷积特征进行分类处理，得到针对所述目标绝缘开关设备的异常识别结果；所述预训练的异常识别模型为通过强化学习训练得到的模型；

根据所述异常识别结果，确定所述目标绝缘开关设备的故障等级信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无源传感器的供电方式包括太阳能蓄电池供电、激光供电、大电流感应取能供电、电容分压器供电、振动取能供电和微波供电中的至少一种。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常识别结果包括设备故障标签，所述根据所述异常识别结果，确定所述目标绝缘开关设备的故障等级信息，包括：

根据所述设备故障标签，在预设的故障数据库中查询到所述目标绝缘开关设备对应的设备故障类型和设备损伤程度；

根据所述设备故障类型和所述设备损伤程度，确定所述目标绝缘开关设备的故障等级信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取目标训练样本集；每个所述目标训练样本包括局部放电样本信号和对应的设备故障样本标签；所述局部放电样本信号包括通过局部放电模拟实验采集到的模拟局部放电信号和变电站现场采集到的实际局部放电信号中的至少一种；

基于所述局部放电样本信号和对应的设备故障样本标签，对待训练的波形特征提取模型和待训练的异常识别模型进行训练；

当训练后的波形特征提取模型和训练后的异常识别模型满足预设的训练条件时，得到所述预训练的波形特征提取模型和所述预训练的异常识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取目标训练样本集，包括：

采集原始局部放电样本信号；每个所述原始局部放电样本信号具有对应的设备故障类型；所述设备故障类型包括尖端电晕缺陷、绝缘类放电缺陷、微粒放电缺陷和悬浮放电缺陷中的至少一种；

对所述原始局部放电样本信号进行数据增强处理，得到虚拟局部放电样本信号；

将所述虚拟局部放电样本信号和所述初始局部放电样本信号，作为所述局部放电样本信号。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述原始局部放电样本信号进行数据增强处理，得到虚拟局部放电样本信号，包括：

构建待训练的对抗生成网络；

基于所述初始局部放电样本信号对所述待训练的对抗生成网络进行训练；

当训练后的对抗生成网络满足预设的训练条件时，得到训练后的对抗生成网络；

通过所述训练后的对抗生成网络，输出所述虚拟局部放电样本信号。