局部放电定位误差的校正方法和装置的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种局部放电定位误差的校正方法和装置。局部放电定位误差的校正方法包括：获取位置测量值，其中，位置测量值为预设定位系统对局部放电位置执行定位测量得到的测量值；通过误差补偿模型对位置测量值执行计算，得到误差补偿值；以及根据位置测量值与误差补偿值确定位置修正值，其中，位置修正值为对位置测量值执行误差补偿之后得到的修正值。通过本发明，解决了相关技术中的定位系统对局部放电的定位不够准确的问题。
【专利说明】
局部放电定位误差的校正方法和装置
技术领域
[0001]本发明涉及测量领域，具体而言，涉及一种局部放电定位误差的校正方法和装置。
【背景技术】
[0002]局部放电(Partial Discharge)是电力设备的绝缘性能劣化的表现形式，也是电力设备绝缘性能进一步劣化的原因。为及时发现设备绝缘缺陷，预防绝缘击穿故障，需要对局部放电信号进行监测并定位。通过定位系统对局部放电位置进行定位可以及时的发现局部放电的位置，在确定局部放电位置之后可以对电力设备进行维修，阻止重大故障的发生。定位系统可以采用现有的定位方法，例如，特高频电磁波(U1 tra High Frequency，简称UHF)定位法，采用特高频电磁波定位法对局部放电进行监测可以全站定位，覆盖面广，并且灵敏度高，适合在线监测，因此成为了最有发展潜力的全站局部放电定位方法。但是，现有的定位方法都因自身的局限性而产生定位误差，导致定位的位置不够准确。
[0003]针对相关技术中的定位系统对局部放电的定位不够准确的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
【发明内容】
[0004]本发明的主要目的在于提供一种局部放电定位误差的校正方法和装置，以解决相关技术中的定位系统对局部放电的定位不够准确的问题。
[0005]为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种局部放电定位误差的校正方法。该方法包括:获取位置测量值，其中，位置测量值为预设定位系统对局部放电位置执行定位测量得到的测量值;通过误差补偿模型对位置测量值执行计算，得到误差补偿值；以及根据位置测量值与误差补偿值确定位置修正值，其中，位置修正值为对位置测量值执行误差补偿之后得到的修正值。
[0006]进一步地，在通过误差补偿模型对位置测量值执行计算，得到误差补偿值之前，该方法还包括:通过局部放电模拟器在预设实验位置执行局部放电实验;通过预设定位系统对预设实验位置执行定位测量，得到实验位置测量值；以及通过预设算法对预设实验位置和实验位置测量值执行计算，得到误差补偿模型。
[0007]进一步地，通过局部放电模拟器在预设实验位置执行局部放电实验包括:确定多个预设实验位置;通过局部放电模拟器分别在多个预设实验位置执行局部放电实验，通过预设定位系统对预设实验位置执行定位测量，得到实验位置测量值包括:通过预设定位系统分别对多个预设实验位置执行定位测量，得到多个实验位置测量值，通过预设算法对预设实验位置和实验位置测量值执行计算，得到误差补偿模型包括:确定预设神经网络算法的网络模型;通过预设训练算法根据多个预设实验位置和多个实验位置测量值对网络模型执行训练，得到误差补偿模型。
[0008]进一步地，预设神经网络算法为BP神经网络算法，BP神经网络算法的网络模型包括输入层、隐含层和输出层，确定预设神经网络算法的网络模型包括:确定BP神经网络算法的网络模型的输入层节点数、隐含层层数、隐含层节点数和输出层节点数，其中，在确定预设神经网络算法的网络模型之前，该方法还包括:确定位置测量值的向量维度数，其中，向量维度数为预设定位系统与局部放电位置之间空间位置关系的向量的维度个数;确定BP神经网络算法的输入层节点数和输出层节点数为向量维度数。
[0009]进一步地，误差补偿模型包括多个位置值与多个误差值的映射关系，通过误差补偿模型对位置测量值执行计算，得到误差补偿值包括:确定位置测量值对应的位置值;在映射关系中查找与位置测量值对应的位置值所对应的误差值；以及确定误差补偿值为查找到的误差值。
[0010]进一步地，预设定位系统为特高频电磁波定位系统，特高频电磁波定位系统为采用特高频电磁波定位法对局部放电位置执行定位测量的系统。
[0011]为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种局部放电定位误差的校正装置。该装置包括:获取单元，用于获取位置测量值，其中，位置测量值为预设定位系统对局部放电位置执行定位测量得到的测量值;计算单元，用于通过误差补偿模型对位置测量值执行计算，得到误差补偿值；以及第一确定单元，用于根据位置测量值与误差补偿值确定位置修正值，其中，位置修正值为对位置测量值执行误差补偿之后得到的修正值。
[0012]进一步地，该装置还包括:执行单元，用于通过局部放电模拟器在预设实验位置执行局部放电实验;定位单元，用于通过预设定位系统对预设实验位置执行定位测量，得到实验位置测量值，其中，计算单元还用于通过预设算法对预设实验位置和实验位置测量值执行计算，得到误差补偿模型。
[0013]进一步地，执行单元包括:第一确定模块，用于确定多个预设实验位置;执行模块，用于通过局部放电模拟器分别在多个预设实验位置执行局部放电实验，定位单元包括:定位模块，用于通过预设定位系统分别对多个预设实验位置执行定位测量，得到多个实验位置测量值，计算单元包括:第二确定模块，用于确定预设神经网络算法的网络模型；训练模块，用于通过预设训练算法根据多个预设实验位置和多个实验位置测量值对网络模型执行训练，得到误差补偿模型。
[0014]进一步地，预设神经网络算法为BP神经网络算法，BP神经网络算法的网络模型包括输入层、隐含层和输出层，第二确定模块包括:确定子模块，用于确定BP神经网络算法的网络模型的输入层节点数、隐含层层数、隐含层节点数和输出层节点数，装置还包括:第二确定单元，用于确定位置测量值的向量维度数，其中，向量维度数为预设定位系统与局部放电位置之间空间位置关系的向量的维度个数，并确定BP神经网络算法的输入层节点数和输出层节点数为向量维度数。
[0015]本发明通过获取预设定位系统对局部放电位置执行定位测量得到的位置测量值，通过误差补偿模型对位置测量值计算得到误差补偿值，以对位置测量值进行修正，得到位置修正值，解决了相关技术中的定位系统对局部放电的定位不够准确的问题，进而达到了减小定位系统对局部放电的定位误差的效果。
【附图说明】
[0016]构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
[0017]图1是根据本发明实施例的局部放电定位误差的校正方法的流程图；以及
[0018]图2是根据本发明实施例的局部放电定位误差的校正装置的示意图。
【具体实施方式】
[0019]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
[0020]为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0021]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0022]本发明的实施例提供了一种局部放电定位误差的校正方法。
[0023]图1是根据本发明实施例的局部放电定位误差的校正方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤:
[0024]步骤SlOl，获取位置测量值。
[0025]位置测量值为预设定位系统对局部放电位置执行定位测量得到的测量值。局部放电位置是发生局部放电的位置，发生局部放电的设备可以是电力设备，例如，电缆、变压器等。
[0026]预设定位系统是预设的定位系统，用于对局部放电位置执行定位测量。预设定位系统可以是通用的定位系统，优选地，预设定位系统可以是特高频电磁波定位系统，特高频电磁波定位系统是采用特高频电磁波定位法对局部放电位置执行定位的系统。
[0027]获取预设定位系统测得的位置测量值可以是通过与预设定位系统相连接，接收预设定位系统输出的定位结果。
[0028]步骤S102，通过误差补偿模型对位置测量值执行计算，得到误差补偿值。
[0029]在获取位置测量值之后，通过误差补偿模型对位置测量值执行计算，得到误差补偿值。
[0030]误差补偿模型可以是误差补偿值与局部放电位置之间的关系的数学模型，由于准确的局部放电位置不可知，而位置测量值相对于位置测量值和实际的局部放电位置之间的误差是一个较大的数值，因此，可以由位置测量值代替局部放电位置计算误差补偿值。
[0031]误差补偿模型可以是一个映射公式，映射公式用于表征误差补偿值与局部放电位置之间的映射关系，误差补偿模型也可以是一个映射的表格，表格中包括多个位置测量值与误差补偿值的映射关系，可以通过在表格中查询与位置测量值对应的值得到误差补偿值。
[0032]步骤S103，根据位置测量值与误差补偿值确定位置修正值。
[0033]位置修正值为对位置测量值执行误差补偿之后得到的修正值。根据位置测量值与误差补偿值确定位置修正值可以是通过直接将位置测量值与误差补偿值相加得到位置修正值，其中，位置补偿值可以带有正负的符号，以表示误差的方向。
[0034]该实施例提供的局部放电定位误差的校正方法，通过获取预设定位系统对局部放电位置执行定位测量得到的位置测量值，通过误差补偿模型对位置测量值计算得到误差补偿值，以对位置测量值进行修正，得到位置修正值，解决了相关技术中的定位系统对局部放电的定位不够准确的问题，进而达到了减小定位系统对局部放电的定位误差的效果。
[0035]在通过误差补偿模型对位置测量值执行计算，得到误差补偿值之前，也即，在计算误差补偿值之前，需要确定误差补偿模型，确定误差补偿模型的方法可以是执行以下步骤:
[0036]首先，通过局部放电模拟器在预设实验位置执行局部放电实验;其次，通过预设定位系统对预设实验位置执行定位测量，得到实验位置测量值;最后，通过预设算法对预设实验位置和实验位置测量值执行计算，得到误差补偿模型。
[0037]通过上述三个步骤可以对预设定位系统进行标定，标定是指用标准的计量仪器对所使用的计量仪器的准确度进行检测，通过在已知的实验位置执行局部放电实验，将预设定位系统监测得到的实验位置测量值与已知的实验位置进行对比，之间的差值可以视作预设定位系统定位产生的误差。可以经过多次局部放电实验得到在不同位置局部放电之后预设定位系统的误差，以获取预设定位系统的误差与局部放电位置之间的分布规律。
[0038]作为上述实施例的一个优选实施例，通过局部放电模拟器在预设实验位置执行局部放电实验可以包括确定多个预设实验位置;通过局部放电模拟器分别在多个预设实验位置执行局部放电实验，通过预设定位系统对预设实验位置执行定位测量，得到实验位置测量值可以包括通过预设定位系统分别对多个预设实验位置执行定位测量，得到多个实验位置测量值，通过预设算法对预设实验位置和实验位置测量值执行计算，得到误差补偿模型可以包括确定预设神经网络算法的网络模型;通过预设训练算法根据多个预设实验位置和多个实验位置测量值对网络模型执行训练，得到误差补偿模型。
[0039]优选地，预设神经网络算法可以是Back Propagat1n(简称BP)神经网络算法。BP神经网络算法的网络模型包括输入层、隐含层和输出层。确定预设神经网络算法的网络模型可以包括确定BP神经网络算法的网络模型的输入层节点数、隐含层层数、隐含层节点数和输出层节点数，其中，在确定预设神经网络算法的网络模型之前，该方法还可以包括确定位置测量值的向量维度数，其中，向量维度数为预设定位系统与局部放电位置之间空间位置关系的向量的维度个数;确定BP神经网络算法的输入层节点数和输出层节点数为向量维度数。
[0040]优选地，误差补偿模型可以包括多个位置值与多个误差值的映射关系，通过误差补偿模型对位置测量值执行计算，得到误差补偿值可以是通过确定位置测量值对应的位置值，在映射关系中查找与位置测量值对应的位置值所对应的误差值，然后确定误差补偿值为查找到的误差值，也即，将查找到的误差值作为误差补偿值。
[0041]需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0042]本发明的实施例还提供了一种局部放电定位误差的校正装置。需要说明的是，本发明实施例的局部放电定位误差的校正装置可以用于执行本发明的局部放电定位误差的校正方法。
[0043]图2是根据本发明实施例的局部放电定位误差的校正装置的示意图。如图2所示，该装置包括获取单元10，计算单元20和第一确定单元30。
[0044]获取单元10用于获取位置测量值，其中，位置测量值为预设定位系统对局部放电位置执行定位测量得到的测量值。计算单元20用于通过误差补偿模型对位置测量值执行计算，得到误差补偿值。第一确定单元30用于根据位置测量值与误差补偿值确定位置修正值，其中，位置修正值为对位置测量值执行误差补偿之后得到的修正值。
[0045]该实施例提供的局部放电定位误差的校正装置，通过获取预设定位系统对局部放电位置执行定位测量得到的位置测量值，通过误差补偿模型对位置测量值计算得到误差补偿值，以对位置测量值进行修正，得到位置修正值，解决了相关技术中的定位系统对局部放电的定位不够准确的问题，进而达到了减小定位系统对局部放电的定位误差的效果。
[0046]优选地，该装置还可以包括执行单元和定位单元，执行单元可以通过局部放电模拟器在预设实验位置执行局部放电实验，定位单元可以通过预设定位系统对预设实验位置执行定位测量，得到实验位置测量值，其中，计算单元20还可以通过预设算法对预设实验位置和实验位置测量值执行计算，得到误差补偿模型。
[0047]优选地，执行单元可以包括第一确定模块和执行模块，第一确定模块可以确定多个预设实验位置，执行模块可以通过局部放电模拟器分别在多个预设实验位置执行局部放电实验;定位单元可以包括定位模块，可以通过预设定位系统分别对多个预设实验位置执行定位测量，得到多个实验位置测量值;计算单元20可以包括第二确定模块和训练模块，第二确定模块可以确定预设神经网络算法的网络模型，训练模块可以通过预设训练算法根据多个预设实验位置和多个实验位置测量值对网络模型执行训练，得到误差补偿模型。
[0048]优选地，预设神经网络算法为BP神经网络算法，BP神经网络算法的网络模型包括输入层、隐含层和输出层，第二确定模块可以包括确定子模块，可以确定BP神经网络算法的网络模型的输入层节点数、隐含层层数、隐含层节点数和输出层节点数，该装置还可以包括第二确定单元，可以确定位置测量值的向量维度数，其中，向量维度数为预设定位系统与局部放电位置之间空间位置关系的向量的维度个数，并确定BP神经网络算法的输入层节点数和输出层节点数为向量维度数。
[0049]显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0050]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。
【主权项】
1.一种局部放电定位误差的校正方法，其特征在于，包括: 获取位置测量值，其中，所述位置测量值为预设定位系统对局部放电位置执行定位测量得到的测量值； 通过误差补偿模型对所述位置测量值执行计算，得到误差补偿值；以及 根据所述位置测量值与所述误差补偿值确定位置修正值，其中，所述位置修正值为对所述位置测量值执行误差补偿之后得到的修正值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过误差补偿模型对所述位置测量值执行计算，得到误差补偿值之前，所述方法还包括: 通过局部放电模拟器在预设实验位置执行局部放电实验； 通过所述预设定位系统对所述预设实验位置执行定位测量，得到实验位置测量值；以及 通过预设算法对所述预设实验位置和所述实验位置测量值执行计算，得到所述误差补偿模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于， 通过局部放电模拟器在预设实验位置执行局部放电实验包括:确定多个预设实验位置;通过所述局部放电模拟器分别在所述多个预设实验位置执行所述局部放电实验， 通过所述预设定位系统对所述预设实验位置执行定位测量，得到实验位置测量值包括:通过所述预设定位系统分别对所述多个预设实验位置执行定位测量，得到多个实验位置测量值， 通过预设算法对所述预设实验位置和所述实验位置测量值执行计算，得到所述误差补偿模型包括:确定预设神经网络算法的网络模型;通过预设训练算法根据所述多个预设实验位置和所述多个实验位置测量值对所述网络模型执行训练，得到所述误差补偿模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设神经网络算法为BP神经网络算法，所述BP神经网络算法的网络模型包括输入层、隐含层和输出层，确定预设神经网络算法的网络模型包括: 确定所述BP神经网络算法的网络模型的输入层节点数、隐含层层数、隐含层节点数和输出层节点数， 其中，在确定预设神经网络算法的网络模型之前，所述方法还包括:确定所述位置测量值的向量维度数，其中，所述向量维度数为所述预设定位系统与所述局部放电位置之间空间位置关系的向量的维度个数;确定所述BP神经网络算法的输入层节点数和输出层节点数为所述向量维度数。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述误差补偿模型包括多个位置值与多个误差值的映射关系，通过误差补偿模型对所述位置测量值执行计算，得到误差补偿值包括: 确定所述位置测量值对应的位置值； 在所述映射关系中查找与所述位置测量值对应的位置值所对应的误差值；以及 确定所述误差补偿值为查找到的所述误差值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设定位系统为特高频电磁波定位系统，所述特高频电磁波定位系统为采用特高频电磁波定位法对所述局部放电位置执行定位测量的系统。7.—种局部放电定位误差的校正装置，其特征在于，包括: 获取单元，用于获取位置测量值，其中，所述位置测量值为预设定位系统对局部放电位置执行定位测量得到的测量值； 计算单元，用于通过误差补偿模型对所述位置测量值执行计算，得到误差补偿值；以及 第一确定单元，用于根据所述位置测量值与所述误差补偿值确定位置修正值，其中，所述位置修正值为对所述位置测量值执行误差补偿之后得到的修正值。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括: 执行单元，用于通过局部放电模拟器在预设实验位置执行局部放电实验； 定位单元，用于通过所述预设定位系统对所述预设实验位置执行定位测量，得到实验位置测量值， 其中，所述计算单元还用于通过预设算法对所述预设实验位置和所述实验位置测量值执行计算，得到所述误差补偿模型。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于， 所述执行单元包括:第一确定模块，用于确定多个预设实验位置;执行模块，用于通过所述局部放电模拟器分别在所述多个预设实验位置执行所述局部放电实验， 所述定位单元包括:定位模块，用于通过所述预设定位系统分别对所述多个预设实验位置执行定位测量，得到多个实验位置测量值， 所述计算单元包括:第二确定模块，用于确定预设神经网络算法的网络模型；训练模块，用于通过预设训练算法根据所述多个预设实验位置和所述多个实验位置测量值对所述网络模型执行训练，得到所述误差补偿模型。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预设神经网络算法为BP神经网络算法，所述BP神经网络算法的网络模型包括输入层、隐含层和输出层，所述第二确定模块包括: 确定子模块，用于确定所述BP神经网络算法的网络模型的输入层节点数、隐含层层数、隐含层节点数和输出层节点数， 所述装置还包括:第二确定单元，用于确定所述位置测量值的向量维度数，其中，所述向量维度数为所述预设定位系统与所述局部放电位置之间空间位置关系的向量的维度个数，并确定所述BP神经网络算法的输入层节点数和输出层节点数为所述向量维度数。
【文档编号】G01R35/00GK105911497SQ201610426082
【公开日】2016年8月31日
【申请日】2016年6月15日
【发明人】刘弘景, 任志刚, 张天辰, 吴麟琳, 周峰, 王文山, 周松霖, 齐伟强
【申请人】国网北京市电力公司, 国家电网公司