[发明专利]换流变压器状态识别方法、装置、设备、介质和程序产品

说明书

本申请涉及电力系统技术领域，提供了一种换流变压器状态识别方法、装置、设备、介质和程序产品。该方法包括：获取换流变压器的振动信号，将所述振动信号进行归一化处理，得到振动信号序列；根据所述振动信号序列，得到时域特征图谱、频域特征图谱以及能量域特征图谱；根据所述时域特征图谱、所述频域特征图谱以及所述能量域特征图谱，得到时域分类模型、频域分类模型以及能量域分类模型；分别获取所述时域分类模型、所述频域分类模型以及所述能量域分类模型，各自对应的状态判别概率；基于软投票法，针对各所述状态判别概率进行集成处理，得到换流变压器的状态识别结果。

技术领域

本申请涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种换流变压器状态识别方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

随着电力系统技术的发展，越来越多的技术人员选择基于振动法，针对不同工况下的换流变压器进行状态识别，进而实现针对绕组和铁芯等组件的机械状态的实时监测，以便尽早发现换流变压器的故障隐患。目前，基于振动法进行换流变压器的状态识别，需采集大量包含表征换流变压器所处工况的标签的振动数据。

然而，在实际监测过程中，往往难以保证获取到的振动数据均包含标签，且部分数据在采集过程中，可能出现遗失标签的情况，这使得基于现有技术进行换流变压器的状态识别，存在数据完整性较差，且结果准确率较低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种换流变压器状态识别方法、装置、设备、介质和程序产品。

第一方面，本申请提供了一种换流变压器状态识别方法。所述方法包括：

获取换流变压器的振动信号，将所述振动信号进行归一化处理，得到振动信号序列；

根据所述振动信号序列，得到时域特征图谱、频域特征图谱以及能量域特征图谱；

根据所述时域特征图谱、所述频域特征图谱以及所述能量域特征图谱，得到时域分类模型、频域分类模型以及能量域分类模型；

分别获取所述时域分类模型、所述频域分类模型以及所述能量域分类模型，各自对应的状态判别概率；

基于软投票法，针对各所述状态判别概率进行集成处理，得到换流变压器的状态识别结果。

在其中一个实施例中，根据所述振动信号序列，得到时域振动信号序列；将所述振动信号序列进行选带快速傅里叶变换，得到频域振动信号序列；将所述振动信号序列进行连续小波变换，得到时间小波能量序列；根据所述时域振动信号序列、所述频域振动信号序列以及所述时间小波能量序列，得到所述时域特征图谱、所述频域特征图谱以及所述能量域特征图谱。

在其中一个实施例中，将所述时域振动信号序列、所述频域振动信号序列以及所述时间小波能量序列，进行极坐标变换，得到时域特征向量、频域特征向量以及能量域特征向量；基于格拉姆角场原理，针对时域特征向量、频域特征向量以及能量域特征向量进行图谱转换，得到所述时域特征图谱、所述频域特征图谱以及所述能量域特征图谱。

在其中一个实施例中，将所述振动信号序列的零点，移动至预设谱线位置，得到移频振动信号序列；将所述移频振动信号序列进行低通滤波处理，得到低频振动信号序列；针对所述低频振动信号序列进行重采样，得到所述频域振动信号序列。

在其中一个实施例中，将所述振动信号序列进行连续小波变换，得到小波系数矩阵；根据所述小波系数矩阵，得到所述时间小波能量序列。