局放源定位装置与方法与流程

本发明涉及电力系统领域，具体而言，涉及一种局放源定位装置与方法。

背景技术：

气体封闭组合电器(Gas Insulated Switchgear，GIS)是将高压断路器、隔离开关、电流互感器、电压互感器、避雷器等设备都集成到金属密闭腔体内的一种电力设备，内部充有六氟化硫(SF6)作为绝缘介质与灭弧气体。由于GIS灭弧性能好、结构紧凑、可靠性高、检修周期长等优点，近几十年已经成为电力系统中最重要的设备之一，GIS状态的优劣关系到整个电力系统的安全稳定运行。但是在制造、运输、现场装配、实际运行等环节中难以避免的会存在绝缘缺陷，一方面，绝缘缺陷在高电压的作用下会产生局部放电(Partial Discharge,PD)现象，另一方面，局部放电(简称局放)又会使绝缘状态进一步劣化，直至绝缘完全击穿。所以，通过监测GIS内部的局部放电，可以用来评估GIS的绝缘状态，预先发现内部的绝缘缺陷，避免事故的发生。局部放电源的定位是局放监测的重要目的，它对于电力设备的状态监测有着重要意义，能够指导合理安排检修，节省大量人力物力。

现有技术中的局部放电源的定位方式与装置，由于局放产生的超高频(Ultra-high Frequency，UHF)信号的峰峰值Vpp在传播过程中是衰减的，这是由于随着距离的增加TE模与TEM模因为速度不同导致的叠加效应减弱，信号的峰峰值Vpp呈下降趋势。但是这并不是唯一的原因，传播路径上信号经过盆式绝缘子，也会对信号造成衰减，而且信号的峰峰值Vpp与局放源的视在放电量大小也密切相关。所以仅凭信号的峰峰值Vpp或者UHF信号脉冲幅值的变化来判断局放源的位置的精确度很低。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种局放源定位装置与方法，以改善上述问题。

第一方面，本发明实施例提供的一种局放源定位装置，所述局放源定位装置包括：

信号接收单元，用于接收超高频传感器发送的采集到的局放源产生的电磁波信号；

时频变换单元，用于对所述电磁波信号进行时频变换，得到该电磁波在时频平面上的能量密度分布谱；

特征提取单元，用于利用边缘特征提取算法提取能量密度分布谱的边缘特征；

距离计算单元，用于依据预设定的在边缘特征可分辨的最小速度、可分辨最晚的边缘点的时间坐标以及预设定的调节常数因子计算超高频传感器到局放源的轴向距离；

圆周角获得单元，用于将时频平面上的边缘特征、多个尖峰的幅值及每个幅值对应的位置坐标输入预先训练得到的支持向量机，从而获得超高频传感器与局放源的相对圆周角。

第二方面，本发明实施例一种局放源定位方法，其特征在于，所述局放源定位方法包括：

接收超高频传感器发送的采集到的局放源产生的电磁波信号；

对所述电磁波信号进行时频变换，得到该电磁波在时频平面上的能量密度分布谱；

利用边缘特征提取算法提取能量密度分布谱的边缘特征；

依据预设定的在边缘特征可分辨的最小速度、可分辨最晚的边缘点的时间坐标以及预设定的调节常数因子计算超高频传感器到局放源的轴向距离；

将时频平面上的边缘特征、多个尖峰的幅值及每个幅值对应的位置坐标输入预先训练得到的支持向量机，从而获得超高频传感器与局放源的相对圆周角。

与现有技术相比，本发明提供的局放源定位装置与方法，首先通过对局放源产生的电磁波信号进行时频变换，得到该电磁波在时频平面上的能量密度分布谱；然后利用边缘特征提取算法提取能量密度分布谱的边缘特征；再依据预设定的在边缘特征可分辨的最小速度、可分辨最晚的边缘点的时间坐标以及预设定的调节常数因子计算超高频传感器到局放源的轴向距离，然后将时频平面上的边缘特征、多个尖峰的幅值及每个幅值对应的位置坐标输入预先训练得到的支持向量机，从而获得超高频传感器与局放源的相对圆周角，通过超高频传感器到局放源的轴向距离及超高频传感器与局放源的相对圆周角即可实现对局放源的定位，并且该方式对局放源的定位非常精确，并且工作过程简单，节省人力成本。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的局放源定位装置的功能单元示意图；

图2为本发明实施例提供的超高频传感器与局放源的轴向距离为0mm时采集到的电磁波信号被转换为能量密度分布谱后被提取的边缘特征分布图；

图3为本发明实施例提供的超高频传感器与局放源的轴向距离为600mm时采集到的电磁波信号被转换为能量密度分布谱后被提取的边缘特征分布图；

图4为本发明实施例提供的超高频传感器与局放源的轴向距离为1200mm时采集到的电磁波信号被转换为能量密度分布谱后被提取的边缘特征分布图；

图5为本发明实施例提供的超高频传感器与局放源的轴向距离为1800mm时采集到的电磁波信号被转换为能量密度分布谱后被提取的边缘特征分布图；

图6为位于不同圆周角度的电磁波信号的在TE41模式下的最晚的边缘点与轴向距离的拟合结果图。

图7为本发明实施例提供的局放源定位方法的流程图。

图标：100-局放源定位装置；201-信号接收单元；202-时频变换单元；203-特征提取单元；204-距离计算单元；205-圆周角获得单元。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例提供的一种局放源定位装置100，所述局放源定位装置100包括信号接收单元201、时频变换单元202、特征提取单元203、距离计算单元204以及圆周角获得单元205。

所述信号接收单元201用于接收超高频传感器发送的采集到的局放源产生的电磁波信号。

气体封闭组合电器处于工作状态时通常被施加有高压，绝缘缺陷在高电压的作用下会产生局部放电(Partial Discharge，PD)现象，同时发射电磁波信号，超高频传感器是指可以采集频率为可以采集300MHZ～3000MHz，波长在1m～1dm的无线电磁波的传感器。

时频变换单元202，用于对所述电磁波信号进行时频变换，得到该电磁波在时频平面上的能量密度分布谱。

具体地，本实施例中，所述时频变换单元202用于依据算式所述电磁波信号进行时频变换，即对电磁波信号进行短时快速傅里叶变换，得到该电磁波在时频平面上的能量密度分布谱，其中，t为时间，υ为频率，x(u)为电磁波信号，F_X(t,V；h)为能量密度分布谱，h(u-t)为短时分析窗算法。其中，短时分析窗算法包括有多种，例如，矩形窗算法、汉宁窗算法、高斯算法等等。

较佳地，本实施例中，所述短时分析窗算法优选采用高斯窗算法，高斯窗算法可以是的转换后的能量密度分布谱的时频分辨率最高。

所述特征提取单元203用于利用边缘特征提取算法提取能量密度分布谱的边缘特征。

提取能量密度分布谱的边缘特征，边缘特征的每个像素均为0或1，这样的稀疏矩阵大大降低了后续处理的难度。具体地，所述特征提取单元203用于通过高斯滤波法去除能量密度分布谱的噪声，提取能量密度分布谱的强度梯度，依据非最大抑制技术来消除边缘点误检，利用大津算法对能量密度分布谱进行处理获得分割高阈值及分割低阈值，利用双阈值算法及所述分割高阈值、所述分割低阈值来决定边界，通过滞后技术来对边界进行处理从而提取边缘特征。较佳地，本实施例优选采用电磁波在TE4模的边缘特征。

具体地，利用双阈值算法及所述分割高阈值、所述分割低阈值来决定边界的方式包括：如果梯度值大于高阈值，则当前的像素被标记为真正的边缘像素。如果梯度值小于低阈值，则被直接忽略。如果梯度值在高阈值和低阈值之间，则被标记为弱边缘像素。如果弱边缘像素的3*3邻域存在真正的边缘像素，则这个弱边缘像素将被标记为一个真正的边缘点，否则被忽略，从而完成对边界的标定。需要强调的是，双阈值算法进行边界的确定的关键点在于阈值的选取，对于实际的局放源检测，电磁波信号的幅值、能量密度的峰值都是随机的，所以双阈值算法有必要满足自适应性，通过利用大津算法实现最佳阈值的自动选取，大津算法将能量密度分布谱图分成前景，背景两个部分，当取最佳阈值时(即满足最大类间方差)，背景与前景差别最大，可产生最好的分割效果。本实施例中，利用大津算法计算出的最佳阈值则被选取为高阈值，将高阈值的20％选取为低阈值。

通过上述的方式进行边缘特征的提取可以能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都非常小；检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近；并且检测点与边缘点一一对应。

距离计算单元204，用于依据预设定的在边缘特征可分辨的最小速度、可分辨最晚的边缘点的时间坐标以及预设定的调节常数因子计算超高频传感器到局放源的轴向距离。

具体地，所述距离计算单元204用于依据算式S＝V_mint+b计算超高频传感器到局放源的轴向距离，其中，Vmin为预设定的在边缘特征可分辨的最小速度，t为可分辨最晚的边缘点的时间坐标，b为预设定的调节常数因子，S为超高频传感器到局放源的轴向距离。

由于电磁波的速度色散效应，特定的电磁波模式的群速由算式决定，其中，f_c为该电磁波模式的截止频率，对于同一模式的电磁波，其成分的频率f越低，速度越慢。所以电磁波传播距离越长，不同分量的速度色散效应就越明显，即能量密度的分布沿时间轴越来越长。通过上述可以得出，TE41模的能量密度随着传播距离的增加，在时间轴上分布的越来越长，其出现最晚的边缘点是由可分辨的最慢传播速度边缘特征可分辨的最小速度V_min决定的。理论上，边缘特征可分辨的最小速度V_min在同一个气体封闭组合电器和同一个检测与处理方法情况下应当是一致的。通过预先的试验可得出上述的距离计算算式，具体为假设在气体封闭组合电器腔体内底部存在一个绝缘缺陷，在距离局放源轴向距离分别为0mm，600mm，1200mm，1800mm的位置，每个轴向截面分别在与局放源的夹角0度，90度，180度的位置设置了超高频传感器，每个超高频传感器采集到的电磁波信号被转换为能量密度分布谱，并对能量密度分布谱进行边缘特征提取后的边缘特征分布图分别如图2、图3、图4、图5所示。

如图6所示，根据TE模出现最晚的边缘点的时间坐标以及检测点和局放源的轴向距离，可拟合成一条直线即可建立距离计算算式，即S＝V_mint+b，其中，在边缘特征可分辨的最小速度V_min与电磁波信号在不同模式的截止频率、天线的频率响应特性、盆式绝缘子个数等因素有关，在边缘特征可分辨的最小速度V_min对于某型号的气体封闭组合电器内特定的电磁波模式是确定的；调节常数因子b与所选择的电磁波模式在最初没有速度色散效应影响时的能量密度在时间轴上的分布有关。特定型号的气体封闭组合电器的在边缘特征可分辨的最小速度V_min和调节常数因子b出厂试验获得并预设定，在实际的局放检测中，通过检测至少2个不同位置的超高频传感器采集到的电磁波信号，计算出不同的距离值，并求解超高频传感器到局放源的轴向距离S的平均值，通常地，超高频传感器越多，最后计算得到的距离值就越准确。

圆周角获得单元205，用于将时频平面上的边缘特征、多个尖峰的幅值及每个幅值对应的位置坐标输入预先训练得到的支持向量机，从而获得超高频传感器与局放源的相对圆周角。

其中，支持向量机的训练方式可以为：在时频平面上的边缘特征能够表示不同电磁波模式随时间的分布情况，但是能量密度分布谱作为二值图像，得到的边缘特征无法表达信号的幅值，因此作为边缘特征的补充，还提取了能量密度的局部极大值，也就是整个时频平面上的若干个尖峰的幅值及其位置坐标。将边缘特征与尖峰幅值、每个幅值对应的坐标相结合，作为支持向量机的训练与识别样本，并使用了交叉验证方法，得到了SVM中最优的参数C和γ，从而训练出支持向量机。在实际进行定位时，仅需将获得的边缘特征与尖峰幅值、每个幅值对应的坐标输入预先训练得到的支持向量机模型内，即可支持向量机输出的圆周角结果。

请参阅图7，本发明实施例还提供了一种局放源定位方法，需要说明的是，本实施例所提供的局放源定位方法，其基本原理及产生的技术效果和上述实施例相同，为简要描述，本实施例部分未提及之处，可参考上述的实施例中相应内容。所述局放源定位方法包括：

步骤S801：接收超高频传感器发送的采集到的局放源产生的电磁波信号。

可以理解地，步骤S801可以由信号接收单元201执行。

步骤S802：对所述电磁波信号进行时频变换，得到该电磁波在时频平面上的能量密度分布谱。

可以理解地，步骤S802可以由时频变换单元202执行。

依据算式所述电磁波信号进行时频变换，得到该电磁波在时频平面上的能量密度分布谱，其中，t为时间，υ为频率，x(u)为电磁波信号，F_X(t,V；h)为能量密度分布谱，h(u-t)为短时分析窗算法。

优选地，本实施例中，所述短时分析窗算法为高斯窗算法。

步骤S803：利用边缘特征提取算法提取能量密度分布谱的边缘特征。

可以理解地，步骤S803可以由边缘特征提取单元203执行。

具体地，通过高斯滤波法去除能量密度分布谱的噪声，提取能量密度分布谱的强度梯度，依据非最大抑制技术来消除边缘点误检，利用大津算法对能量密度分布谱进行处理获得分割高阈值及分割低阈值，利用双阈值算法及所述分割高阈值、所述分割低阈值来决定边界，通过滞后技术来对边界进行处理从而提取边缘特征。

步骤S804：依据预设定的在边缘特征可分辨的最小速度、可分辨最晚的边缘点的时间坐标以及预设定的调节常数因子计算超高频传感器到局放源的轴向距离。

可以理解地，步骤S804可以由距离计算单元204执行。

具体地，依据算式S＝V_mint+b计算超高频传感器到局放源的轴向距离，其中，Vmin为预设定的在边缘特征可分辨的最小速度，t为可分辨最晚的边缘点的时间坐标，b设定的调节常数因子，S为超高频传感器到局放源的轴向距离。

步骤S805：将时频平面上的边缘特征、多个尖峰的幅值及每个幅值对应的位置坐标输入预先训练得到的支持向量机，从而获得超高频传感器与局放源的相对圆周角。

可以理解地，步骤S805可以由圆周角获得单元205执行。

综上所述，本发明实施例提供的局放源定位装置与方法，首先通过对局放源产生的电磁波信号进行时频变换，得到该电磁波在时频平面上的能量密度分布谱；然后利用边缘特征提取算法提取能量密度分布谱的边缘特征；再依据预设定的在边缘特征可分辨的最小速度、可分辨最晚的边缘点的时间坐标以及预设定的调节常数因子计算超高频传感器到局放源的轴向距离，然后将时频平面上的边缘特征、多个尖峰的幅值及每个幅值对应的位置坐标输入预先训练得到的支持向量机，从而获得超高频传感器与局放源的相对圆周角，通过超高频传感器到局放源的轴向距离及超高频传感器与局放源的相对圆周角即可实现对局放源的定位，并且该方式对局放源的定位非常精确，并且工作过程简单，节省人力成本。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。