用于gis设备的局部放电故障综合诊断方法
【专利摘要】本发明公开了一种用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法，其实施步骤如下，1）分别输入由超高频检测法、超声波检测法、SF6成分分析法三种GIS设备的局部放电故障诊断方法输出的三组诊断结果；2）根据三组诊断结果构建概率矩阵；3）将概率矩阵乘以最优权重向量得到综合诊断概率向量；4）找出综合诊断概率向量中尖端放电的概率值、悬浮放电的概率值、颗粒放电的概率值三者中的最大值，将最大值对应的放电类型作为局部放电故障综合诊断结果输出。本发明能够诊断GIS设备早期故障隐患，提高故障诊断检出率和准确性，为现场GIS设备的状态检修、维护提供科学依据和指导，具有误判风险小、诊断准确率高、稳定性强的优点。
【专利说明】用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电力系统变电站的故障诊断【技术领域】，具体涉及一种用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法。
【背景技术】
[0002]近年来，随着城市电网建设的发展，GIS变电站的数量不断增加，GIS设备因其具有诸多优点，已经成为电力系统的主导开关设备。目前，GIS设备的故障率较高，新GIS设备虽然通过了产品出厂考核和现场交接试验，但仍有设备在投运不久便发生事故，有的在启运时便发生事故。而且在运行过程中，由于GIS设备内部场强很高，即使出现微小缺陷，也容易发生蔓延，引发设备故障，造成大的经济损失。因此有必要研究GIS设备故障诊断技术并开发故障诊断系统，提高早期隐患的检出率和故障诊断的准确性。
[0003]目前，用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法有超声波检测法、超高频检测法、SF6成分分析法三种，GIS设备的局部放电故障综合诊断结果包括尖端放电、悬浮放电、颗粒放电三种。但是，超声波检测法、超高频检测法、SF6成分分析法分别存在下述缺陷。
[0004]1、超声波检测法虽然不受变电站内强电磁环境的干扰，但GIS局部放电超声波信号频率低，衰减快，在超声法检测频带(30?80kHz)内，变电站户外存在的强烈噪音干扰，尤其是自然风和电晕对检测结果的影响非常大，因此，超声波法灵敏度低，抗干扰能力差，只能检测到很强烈的局部放电和机械振动，难以达到GIS局部放电检测的要求。
[0005]2、超高频检测法主要检测0.3?3GHz的电磁波信号，灵敏度高，抗干扰能力强，但其定量标定和模式识别等问题尚未解决，难以对局部放电状态和放电量大小进行准确判断。
[0006]3、SF6成分分析法具有不受电磁噪声和振动干扰，同时也适用于过热故障的检测等优点，应用前景广阔。但目前现有研究文献中尚没有明确GIS设备中局部放电类型、严重程度及SF6气压与分解产物体积分数之间关系，而且由于在某些故障模式下，分解气体产物含量并无明显变化，单纯依靠气体分解物诊断存在着较大的盲区，可能把有放电性缺陷的设备诊断为正常。
【发明内容】
[0007]本发明要解决的技术问题是提供一种能够诊断GIS设备早期故障隐患，提高故障诊断检出率和准确性，为现场GIS设备的状态检修、维护提供科学依据和指导，误判风险小、诊断准确率高、稳定性强的用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法。
[0008]为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为:
[0009]一种用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法，其实施步骤如下:
[0010]I)分别输入由超高频检测法、超声波检测法、SF6成分分析法三种GIS设备的局部放电故障诊断方法输出的三组诊断结果，每一组诊断结果包括尖端放电、悬浮放电、颗粒放电3种放电类型的概率值；出的三组诊断结果，每一组诊断结果包括尖端放电、悬浮放电、颗粒放电3种放电类型的概率值，通过建立式(I)所示的概率矩阵作为多方法组合诊断模型，将超高频检测、超声波检测、SF6成分分析这3种诊断方法方法作为独立的诊断方法进行综合，能够克服超高频检测法、超声波检测法、SF6成分分析法三者中任意一种单一诊断方法的缺点和局限性，而且本发明通过将概率矩阵乘以最优权重向量得到如式(2)所示的综合诊断概率向量，并找出综合诊断概率向量中尖端放电的概率值、悬浮放电的概率值、颗粒放电的概率值三者中的最大值，将最大值对应的放电类型作为局部放电故障综合诊断结果输出，利用最优权重向量的计算，有效地解决了 GIS设备放电故障诊断多种独立评价结果的集结统一问题。综上所述，本发明能够诊断GIS设备早期故障隐患，提高故障诊断检出率和准确性，为现场GIS设备的状态检修、维护提供科学依据和指导，具有误判风险小、诊断准确率高、稳定性强的优点。
【专利附图】
【附图说明】
[0022]图1为本发明实施例的方法流程示意图。
【具体实施方式】
[0023]如图1所示，本实施例用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法的实施步骤如下:
[0024]I)分别输入由超高频检测法、超声波检测法、SF6成分分析法三种GIS设备的局部放电故障诊断方法输出的三组诊断结果，每一组诊断结果包括尖端放电、悬浮放电、颗粒放电3种放电类型的概率值。
[0025]本实施例中，步骤I)的每一组诊断结果中，尖端放电、悬浮放电、颗粒放电3种放电类型值中只有一种故障类型的概率值为“I”、其余两种故障类型的概率值均为“O”。例如，如果诊断结果为尖端放电，则该组诊断结果的值为“ 100”;如果诊断结果为悬浮放电，则该组诊断结果的值为“010” ；如果诊断结果为颗粒放电，则该组诊断结果的值为“001”。
[0026]2)根据三组诊断结果构建如式(I)所示的概率矩阵；
【权利要求】
1.一种用于Gis设备的局部放电故障综合诊断方法，其特征在于实施步骤如下: 1)分别输入由超高频检测法、超声波检测法、SF6成分分析法三种GIS设备的局部放电故障诊断方法输出的三组诊断结果，每一组诊断结果包括尖端放电、悬浮放电、颗粒放电3种放电类型的概率值； 2)根据所述三组诊断结果构建如式(I)所示的概率矩阵；
2.根据权利要求1所述的用于GIS设备的局部放电故障综合诊断方法，其特征在于:所述步骤I)的每一组诊断结果中，所述尖端放电、悬浮放电、颗粒放电3种放电类型值中只有一种故障类型的概率值为“I”、其余两种故障类型的概率值均为“O”;所述步骤2)的概率矩阵中，[mn，m12，m13]三者中只有I个元素的值为“I”、其余两个元素的值均为“O” ；[m21, m22, m23]三者中只有I个元素的值为“I”、其余两个元素的值均为“O” ； [m31, m32, m33]三者中只有I个元素的值为“I”、 其余两个元素的值均为“O”。
【文档编号】G06F19/00GK103777123SQ201410039588
【公开日】2014年5月7日 申请日期:2014年1月27日 优先权日:2014年1月27日
【发明者】刘卫东, 王旭红, 李海燕, 刘秋平 申请人:国家电网公司, 国网湖南省电力公司, 国网湖南省电力公司检修公司, 长沙理工大学