[发明专利]一种特征辅助的局部放电点定位方法

说明书

本发明公开了一种特征辅助的局部放电点定位方法，具体步骤如下：(1)采集并初步处理局部放电信号，通过局部放电检测装置采集电力设备的局部放电信号，经过处理之后得到局部放电点的位置量测信息、局部放电脉冲信号和频谱图等信息；(2)针对时域和频域特征建模,使用振幅作为时域特征,使用频谱作为频域特征；(3)将时域频域特征与高斯混合概率假设密度滤波融合，用特征修正局部放电点高斯分量的权重。本发明以高斯混合概率假设密度滤波为基础，融合时频域特征，从而能够抑制杂波干扰，实现对于强杂波环境下局部放电点的定位。本发明具有响应速度快，抗干扰能力强，定位准确度高等优点。

技术领域

本发明涉及电气设备局部放电定位领域，具体涉及一种特征辅助的局部放电定位方法。

背景技术

局部放电信号的检测可以作为设备绝缘状态评估的有效手段，同时也是实现局部放电点定位和电力设备故障定位的重要前提。电力设备工作环境中存在各种噪声，要在此复杂噪声强杂波环境下实现局部放电信号的提取，区分局部放电信号和噪声信号至关重要。

传统的电力设备局部放电定位问题主要是依据各传感器与局部放电点之间的距离有差异，接收到信号的时间不大相同，根据这些传感器接收到局部放电点发出的信号的时间差并结合传感器坐标，建立并求解时差方程组来进行定位。但是由于环境中噪声较大而且局部放电点的产生是未知多变的，现有的局部放电定位方法存在些许局限性。

针对电力设备运行环境中存在较大噪声，影响局部放电定位的问题，传统的局部放电信号去除噪声的方法主要是小波分析和经验模态分解，但是在去除噪声的同时会造成原局部放电信号特征的损失，算法本身的局限性加上局部放电信号与噪声的复杂特性，整体降噪效果一般。本发明考虑在定位层面解决局部放电信号受强杂波干扰的问题。

发明内容

本发明是针对局部放电点检测与定位环境存在强杂波噪声致使无法获取精确定位的问题，设计了一种特征辅助的局部放电定位方法，引入时域和频域两大特征，利用状态参数和特征参数综合估计局部放电点位置，实现对于局部放电定位过程中的杂波抑制，提高局部放电点定位方法的抗干扰性以及定位的准确性。本发明具有响应速度快，定位准确度高，环境适应度高等优点。

本发明依据的原理：引入时域频域特征，并将其与高斯混合概率假设密度滤波(Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density,GM-PHD)算法结合，用特征修正高斯分量的权重，增加局部放电点所在位置高斯分量的权重，降低噪声所在位置高斯分量的权重，完成杂波抑制，实现在强噪声杂波环境下的局部放电点定位。

一种特征辅助的局部放电定位方法，其具体步骤如下：

S1，采集并初步处理局部放电信号，通过局部放电检测装置采集电力设备的局部放电信号，经过处理之后得到局部放电点的位置量测信息、局部放电脉冲信号和频谱图等信息。

S2，对采集到的局部放电信号进行时域分析：以局部放电信号作为时域信号，使用振幅作为时域特征建模，考虑局部放电点的特性，振幅越高，则认为该单元内局部放电点存在的可能性更高。具体建模如下：

g＝(s(k,i)-s_c(k))/s_c(k) (3)

α＝(1+exp(-2g))^-1 (4)

其中，N表示第i个单元的总脉冲，s(k,i)表示k时刻第i个单元中脉冲的平均振幅，M为总的单元个数，s_c(k)为k时刻所有测量单元的平均振幅，g为k时刻第i个单元中脉冲振幅归一化。式4通过振幅特征归一化映射得到振幅特征统计量，当α趋近于1时，说明所测单元存在局部放电点的可能性更大。