基于不同频段放电幅值和的局部放电三维聚类识别方法与流程

本发明属于电力设备局部放电检测技术领域，具体涉及一种基于不同频段放电幅值和的局部放电三维聚类识别方法，用于电力设备局部放电类型的识别。

背景技术：

电力设备的绝缘材料是保证电力设备正常运行的重要组件，但是由于绝缘材料在强电场作用下老化或绝缘材料加工缺陷，在电力设备运行中绝缘材料内部会出现局部放电，局部放电的发展会加速绝缘材料的老化，从而导致电力设备寿命缩短，所以必须尽早发现和识别局部放电的类型，采用措施减缓电力设备的老化。

局部放电脉冲电流信号为ns级脉冲信号，脉冲电流为宽频带信号，其激发的超高频电磁波信号同样为宽频带信号，带宽从几十mhz到上ghz，而基于电磁波耦合原理的局部放电超高频检测的测量带宽可以达到几十mhz到上ghz的频率，所以利用局部放电超高频检测能够测量到更为丰富的局部放电频率信息。

由于不同放电类型的脉冲电流波形不尽相同，其激发的电磁波信号包含的频率信息也不全相同，所以通过提取这些局部放电频率信息特征能够很有效地区分局部放电类型，众多研究中主要是利用不同频率段的信息进行局部放电类型识别，还有利用小波分解的方式提取特征参量，特征参量有能量特征参量，分形特征参量，也取得了比较好的结果。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决更加有效提取能够识别局部放电类型的局部放电电磁波能量特征的问题，提供了一种基于不同频段放电幅值和的局部放电三维聚类识别方法，并验证了在局部放电类型识别中的有效性。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案来实现的：

基于不同频段放电幅值和的局部放电三维聚类识别方法，包括以下步骤：

1)采集多种放电类型的多个局部放电超高频单次波形，对每个局部放电超高频单次波形进行fft变换至频域，得到fft序列(x,f)，其中x＝[x1,x2,….xi,…xm]，x的长度为m，xi是每个fft变换点的幅值，f为频率数组，f＝[f1,f2,….fi,…fm]，fi为频率点，f的长度为m；

2)统计同一种放电类型多个单次波形在每个频率点的最大值，得到放电频率峰最大值的分布谱图hmax(f)，计算hmax(f)在0～2500mhz范围内的放电频率幅值和fmax；

3)再将局部放电信号主频率段0～2500mhz范围分为多个频段，计算每个频段的fmaxi；

4)计算各频段的fmaxi相对于整个频率段fmax的比重值kmaxi；

5)选择三个合适频段k，j和l的kmax-k、kmax-j和kmax-l分别作为x坐标、y坐标和z坐标，构建局部放电信号的三维频段识别图，用于不同局部放电的类型识别。

本发明进一步的改进在于，步骤2)中的放电频率幅值和fmax的计算公式如下：

其中i为频率点，n为fft变换的总频率点数，xi为每个fft变换点的幅值。

本发明进一步的改进在于，步骤3)局部放电信号主频率段0～2500mhz分为六个频率段，用fbi表示，其中i＝1,2,3,4,5,6，即0≤fb1<100mhz，100≤fb2＜200mhz、200≤fb3＜300mhz、300≤fb4＜500mhz、500≤fb5＜1000mhz和1000≤f6≤2500mhz。

本发明进一步的改进在于，步骤4)中计算各频段的fmaxi相对于整个频域的比重值kmaxi的具体公式如下：

式中nf为频段的个数。

本发明进一步的改进在于，步骤5)的选择三个最佳的频段k，j和l的kmax-k，kmax-j和kmax-l分别作为x坐标、y坐标和z坐标的方法如下：

501)对步骤2)中六个频率段的kmax任意三个组合(k，j，l)，组成一组(kmax-k，kmax-j，kmax-l)坐标；

502)采用欧式空间距离法定量计算不同频段组合下的不同种放电类型之间三维聚数据点(kmaxk，kmaxj，kmax-l)之间的距离d，公式如下：

其中a和b表示两种放电类型，kmax-k、kmax-j和kmax-l表示两种放电类型在k、j和l频率段的上的fmaxi相对于整个频域的比重值kmaxi；

503)重复上述步骤401)和402)得到一组不同放电类型之间的欧式空间距离，取其中欧式距离d的平均值最大的一组频段组合，即为合适的频段组合；

504)用选择好的三个频段的kmax绘制不同放电类型的(kmaxk，kmaxj，kmax-l)坐标点，得到局部放电信号的三维频段聚类识别图。

相比现有技术，本发明具有以下创新点：

1.通过统计大量局部放电电磁波信号频率特征，确定了超高频局部放电信号特征频率段，并计算了不同频率段的“频率幅值和”fmax，以及在整个频率段中的比重kmax；

2.确定了寻找最佳的三个频率段组合的方法，并利用这三个频率段对应的kmax绘制了三维聚类图，能够较为明显的区分不同放电类型。

相比现有技术，本发明具有以下显著优点：

1、提出了一种新基于统计思想的超高频单次波形分析方法，对同种放电类型的多个单次波形进行fft变换，统计同一种放电类型多个单次波形在每个频率点的最大值，得到放电频率峰最大值分布谱图hmax(f)；

2、提出了利用欧氏距离确定了三个最佳的频率段，利用这三个频率段的“放电频率幅值和”fmax的比重kmax，绘制三维聚类谱图，能够简单直观地显示出局部放电的分类结果。

综上所述，本发明提出了一种有效的从多个局部放电超高频单次波形多个频率段提取“放电频率幅值和”fmax以及在整个频率段中的比重kmax，并采用欧氏距离确定三个最佳频率段的kmax直观反映局部放电分类效果的方法。

附图说明

图1为本发明基于不同频段放电幅值和的局部放电三维聚类识别方法的流程图。

图2为本发明方法放电频率峰最大值分布谱图hmax(f)的示意图，横坐标为频率，范围从0～2.5ghz，纵坐标为同种放电类型的多个超高频单次波形在某一频率点的最大幅值，单位为mv。

图3为本发明不同三维频段组合方式的不同放电类型之间的欧式空间距离的示意图。

图4为本发明方法基于频率段300≤fb4＜500mhz、500≤fb5＜1000mhz和1000≤f6≤2500mhz的“放电频率幅值和”fmax的kmax的三维聚类图识别示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明做出进一步的说明。

如图1所示，本发明的基本思想是计算不同频率段的“放电频率幅值和”fmax占整个频率段的比重kmax，选择最佳频率段的三个kmax绘制三维聚类示意图进行局部放电类型识别，具体流程如下：

1)采集局部放电超高频信号，本发明中选择了四种局部放电类型，分别是悬浮放电、电晕放电、气隙放电和油楔放电，使用的示波器其带宽为100mhz～3ghz，其采样率为5gs/s，使用的传感器为微带天线传感器，其带宽为100mhz～6000mhz；

2)对不同局部放电类型的多个超高频单次波形进行fft变换至频域，统计同一种放电类型多个单次波形在每个频率点的最大值，得到放电频率峰最大值分布谱图hmax(f)，如图2所示，计算hmax(f)在0～2500mhz范围内的“放电频率幅值和”fmax；

3)将局部放电信号主要频率段(0～2500mhz)范围分为多个频段，本发明中以六个频率段为例，分别是0～100mhz、100～200mhz、200～300mhz、300～500mhz、500～1000mhz和1000～2500mhz，计算每个频段的fmaxi，并计算各频段的fmaxi相对于整个频域(0～2500mhz)的比重值kmaxi，公式如下所示：

其中i为频率点，n为fft变换的总频率点数，xi为频率幅值，nf为频段的个数；

4)选择三个合适频段k，j和l的kmax-k，kmax-j和kmax-l分别作为x坐标、y坐标和z坐标的方法如下：

a)将六个频率段的kmax任意三个组合(k，j，l)，组成一组(kmax-k，kmax-j，kmax-l)坐标；

b)采用欧式空间距离法定量计算不同频段组合下的不同种放电类型之间三维聚数据点(kmaxk，kmaxj，kmax-l)之间的距离d，公式如下，如图3所示：

其中a和b表示三种放电类型，kmax-k、kmax-j和kmax-l表示两种放电类型在k、j和l频率段的上的fmaxi相对于整个频域的比重值kmaxi；

c)重复上述步骤a)和b)得到一组不同放电类型之间的欧式空间距离，取其中欧式空间距离d的平均值最大的一组频段组合，即为合适的频段组合；

5)用选择好的三个频段的kmax绘制不同放电类型的(kmaxk，kmaxj，kmax-l)坐标点，得到局部放电信号的三维频段聚类识别图，如图4所示。