高压设备状态评估方法、在线监测装置评估方法及装置与流程

本发明属于高压设备领域，特别涉及一种高压设备状态评估方法、在线监测装置评估方法及装置。

背景技术：

基于“大运行”和“大检修”的需求，设备运行状态和控制状态的精确感知和可靠性评估是智能高压设备的核心内容之一。在智能高压设备工程建设中，通过传感器、智能组件、网络和各级主站的相互配合实现高压设备信息的就地状态采集和评估分析，但就目前实际应用效果来看，普遍存在设备监测数据可用性差，误报警和漏报警率高等现象，对状态检修指导作用不强。同时由于种种原因，采集的大量设备谱图数据没有得到充分利用，造成资源浪费。

在智能变电站建设过程中，变压器油色谱监测、高压局部放电监测和高压开关机构状态监测技术应用越来越广，但实际上应用效果不尽人意，主要表现在以下几方面：

1)用于宿主设备运行状态感知的监测装置可靠性差，有效报警率低等情况突出，其产品成熟度需进一步提升。如国网2014年24号文指出“截至2013年6月，国网28家省电力公司(含国网运行公司)共装用各类变电设备在线监测装置30422套。包括油中溶解气体、避雷器绝缘在线监测、超高频GIS局放监测、红外测温等在线监测装置共15类。目前，各类装置共发现设备缺陷2626次，缺陷发现率为0.061次/(台·年)，装置故障率为0.124次/(台·年)，装置有效报警率为7.7％”。同样，装置谱图由于在线监测装置应用环境干扰、采集回路和处理回路的缺陷也不同程度存在“失真”情况。附图1给出了油中溶解气体监测装置生成的谱图，其中有真实反应宿主高压设备状态的谱图，也有监测装置回路异常生成的“失真”谱图。附图2给出了GIS局放在线监测装置生成的谱图，其中有真实反应宿主高压设备状态的谱图，也有环境因素、安装因素影响的“失真”谱图。

2)目前监测装置侧重数据采集，仅仅按格式要求生成谱图和实现谱图上送，交于后级主站处理即可，装置层面的谱图分析不够深入，谱图仅在调试和用户有需求时展示，要有效提升装置正确预警率，应加强对谱图信息挖掘和识别谱图能力。

3)在线监测装置生成的谱图包含有丰富的高压宿主设备状态和监测装置运行状态信息，由于在线监测装置运行环境恶劣、自身器件故障、老化导致谱图“失真”现象时有发生，给后级系统甄别设备故障带来困难。目前不论在装置级或后台分析层面，均缺乏对“失真”谱图的鉴别能力。在智能高压设备运行中，会出现监测装置自身状态或运行条件变化导致的谱图“失真”的现象。

由于目前设备无“失真”谱图鉴别能力，这些“失真”谱图往往都认为是高压宿主设备运行特征从而导致误报警。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种高压设备状态评估方法，用于解决高压设备运行状态评估的正确判断率低的问题；以及一种高压设备监测装置状态评估方法，用于解决在线监测装置自身故障状态的监测评估问题，同时解决了高压设备误告警的问题。

为实现上述目的，本发明的一种基于谱图智能识别的高压设备状态评估方法，技术方案是，该方法的步骤如下：

S1.将采集的各种谱图与建立的典型谱图样本库进行比对，所述典型样本图库至少包括各种“失真”类典型谱图；

S2.判断采集的谱图属于“失真”谱图或“非失真”谱图，当属于“失真”谱图时，与在线监测装置自身故障有关，当属于“非失真”谱图时，将采集的谱图用于判断高压设备的运行状态。

对采集的谱图，利用聚类算法挑选出“失真”谱图，从而分离出“非失真”谱图，或利用聚类算法挑拣出“失真”谱图和“非失真”谱图，从而将谱图分为“失真”谱图与“非失真”谱图。

当采集的谱图属于“失真”谱图时用于发出在线监测装置自身故障报警信号，同时高压设备运行状态告警回路或高压设备控制状态告警回路闭锁。

站级对所述在线监测装置上发送的自身故障报警信号进行关联性分析和再次确认，防止误报警。

本发明的一种基于谱图智能识别的高压设备在线监测装置状态评估方法，技术方案是，该方法的步骤如下：

S1.将采集的各种谱图与建立的典型谱图样本库进行比对，所述典型样本图库包括各种“失真”类典型谱图；

S2.判断采集的谱图，当属于“失真”谱图时，在线监测装置发出自身故障报警信号。

当“失真”谱图发出在线监测装置故障报警信号时，高压设备运行状态告警回路或高压设备控制状态告警回路闭锁。

本发明还提供了一种基于谱图智能识别的高压设备状态评估装置，该装置包括：

比对单元：用于将采集的各种谱图与典型谱图样本库进行比对，所述典型样本图库至少包括各种“失真”类典型谱图；

判断单元：用于判断采集的谱图属于“失真”谱图或“非失真”谱图，当属于“失真”谱图时，与在线监测装置自身故障有关，当属于“非失真”谱图时，将采集的谱图用于判断高压设备的运行状态。

该装置还包括用于对采集的谱图，利用聚类算法挑选出“失真”谱图，从而分离出“非失真”谱图，或利用聚类算法挑拣出“失真”谱图和“非失真”谱图，从而将谱图分为“失真”谱图与“非失真”谱图的单元。

该装置还包括用于当采集的谱图属于“失真”谱图时用于发出在线监测装置自身故障报警信号，同时高压设备运行状态告警回路或高压设备控制状态告警回路闭锁的单元。

该装置还包括用于站级对所述在线监测装置上发送的自身故障报警信号进行关联性分析和再次确认，防止误报警的单元。

本发明还提供了一种基于谱图智能识别的高压设备在线监测装置状态评估装置，该装置包括：

S1.比对单元：用于将采集的各种谱图与建立的典型谱图样本库进行比对，所述典型样本图库包括各种“失真”类典型谱图；

S2.判断单元：用于判断采集的谱图，当属于“失真”谱图时，在线监测装置发出自身故障报警信号。

该装置还包括用于当“失真”谱图发出在线监测装置故障报警信号时，高压设备运行状态告警回路或高压设备控制状态告警回路闭锁的单元。

本发明的有益效果是：

本发明的利用基于谱图智能识别的高压设备状态评估方法，在现有方法的基础上，该方法将失真图谱剔除出去，只对非失真谱图进行高压设备运行状态评估，提升了高压设备运行状态评估的正确判断率，能够有效的解决工程应用中高压设备误告警率高的难题。

由于高压设备本身对谱图没有鉴别能力，将高压设备工作平台与服务器平台相连接，利用计算机智能算法能够有效地对谱图识别，提高输变电站设备状态智能感知水平。

利用聚类算法将谱图特征与在线监测装置状态和电力设备状态关联，能够有效实现在线监测装置故障判断和电力设备状态分析。

本发明的利用基于谱图识别的高压设备在线监测装置状态评估方法，实现了对在线监测装置本身运行状态的监测评估功能。

将在线监测装置发出的故障报警信号分别作为高压设备运行状态和控制状态告警回路的闭锁条件，使在线监测装置传输的信号不能够传送到高压设备，避免了高压设备运行状态误告警现象的发生。

附图说明

图1-a为油色谱在线监测装置生成的非失真谱图；

图1-b为油色谱在线监测装置生成的温度过低及载气欠压谱图；

图1-c为油色谱在线监测装置生成的电磁干扰、接地不良谱图；

图1-d为油色谱在线监测装置生成的重复进样谱图；

图2-a为局放在线监测装置生成的内置式传感器“非失真”谱图；

图2-b为局放在线监测装置生成的内置式传感器“非失真”谱图；

图2-c为外置式传感器浇筑空偏移谱图；

图2-d为受周围装置生成的谱图；

图3为基于谱图智能识别的高压设备状态评估方法流程图。

具体实施方式

本发明的一种基于谱图智能识别的高压设备状态评估方法的实施例：

实施例一，具体的，如图3所示，基于谱图智能识别的高压设备状态评估方法的具体步骤如下：

步骤(1)建立典型谱图样本库，支撑谱图朔源分析：

在在线监测装置谱图生成技术研究基础上，通过对监测产品设计、材料和应用环境方面进行系统分析，并结合产品现场应用和现场测试技术，收集和整理出在线监测装置各种工况下的各种“失真”类谱图，如图1和图2所示，用于谱图模式识别的特征参量有频度、陡峭度、偏离度、出峰位置、不对称度等，为有效识别出“非失真”谱图和“失真”谱图提供参照模板。

步骤(2)甄别出“失真”谱图与“非失真”谱图两大类：

基于典型样本库模板，样本库模板包括各种“失真”谱图，通过基于划分的聚类算法把当前采集的谱图归类到样本库样本所代表的“失真”谱图特征簇类中，在同一簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中对象的差别较大，因而谱图归类于哪一簇类，即可反应该簇类中典型样本所代表的那种情况，然后挑拣出“失真”谱图，未被归入失真类的谱图都归为“非失真”图谱类，从而分理出“非失真”谱图；例如，谱图v0与典型样本库中油色谱装置温度过低及载气欠压谱图v1为一类，则该谱图直接归为“失真”图谱类，同理，谱图v0若与油色谱装置接地不良谱图v2或油色谱装置重复进样谱图v3为一类，则该谱图也直接归为“失真”图谱类。其中“失真”图谱与在线监测装置应用环境和自身回路相关，可用于在线监测装置自身运行故障的诊断，并确定在线监测装置故障类型，不真实反应高压设备运行状态，不能用于对高压设备运行状态分析评估，而“非失真”谱图与高压设备真实状态相关，可用于高压设备运行状态或控制状态分析。此外，也可以利用其他具有聚类功能的算法甄别“失真”谱图。

针对“非失真”类谱图进行分析处理，通过前级“筛选”过的该类谱图真实地反映宿主设备运行状态，可根据宿主设备的故障图谱特征结合神经网络、SVM算法等实现高压设备内部绝缘状态的关联，实现宿主设备运行状态和控制状态实时感知。

该实施例的进一步优化，对“失真”谱图进行分析：

针对“失真”谱图类谱图进行分析处理，主要是参照“失真”图谱典型样本，通过聚类算法实现图谱特征与状态监测装置内部缺陷的关联，进而给出在线监测装置自身故障告警信号和故障分析指导建议，其所生成的反应高压设备运行状态的谱图以及相关监测参量均不是设备实际运行状态的真实反映，如果用于高压设备状态评估就会导致错误结果。如变压器油色谱在线监测装置的某个“失真”类谱图与温度过低及载气欠压谱图样本特征关联度很高，聚类算法识别为同一类，则给出变压器油色谱在线监测装置“温度过低及载气欠压”告警信号，提醒运行人员进行处理；同时给出的在线监测装置自身故障告警信号标志，作为高压设备运行状态或控制状态告警回路的闭锁条件，避免对高压设备运行状态误告警现象。例如，为防止误报，变压器油色谱在线监测装置“温度过低及载气欠压”告警信号则对变压器绝缘告警模块进行闭锁，防止把油色谱监测装置载气欠压的工况作为宿主设备变压器内部高温或放电的误告警。

该实施例的进一步优化，进行系统级告警甄别，提升正确报警率

由于现有状态监测装置产品质量差异大，正确报警率低的现状，站级也利用谱图分析结果对在线监测装置上送的告警信息进行关联性分析和再次确认，进而防止误报警。

此外，当谱图分析提示高压设备异常而无装置预警信号情况下，可以通过缩短监测周期或多参量信息融合算法等方式减少漏报警可能性。

实施例二：具体的，如图3所示，基于谱图智能识别的高压设备状态评估方法的具体步骤如下：

步骤(1)建立典型谱图样本库，支撑谱图朔源分析：

在在线监测装置谱图生成技术研究基础上，通过对监测产品设计、材料和应用环境方面进行系统分析，并结合产品现场应用和现场测试技术，收集和整理出在线监测装置各种工况下的各种“失真”类谱图和“非失真”谱图，如图1和图2所示，用于谱图模式识别的特征参量有频度、陡峭度、偏离度、出峰位置、不对称度等，为有效识别出“非失真”谱图和“失真”谱图提供参照模板。

步骤(2)甄别出“失真”谱图与“非失真”谱图两大类：

基于典型样本库模板，样本库模板包括各种“失真”谱图，通过聚类算法把当前采集的谱图归类到样本库样本所代表的“失真”谱图特征和“非失真”谱图特征簇类中，在同一簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中对象的差别较大，因而谱图归类于哪一簇类，即可反应该簇类中典型样本所代表的那种情况，挑拣出“失真”谱图和“非失真”谱图，从而将谱图分为“失真”谱图与“非失真”谱图；例如，谱图v0与典型样本库中油色谱装置温度过低及载气欠压谱图v1为一类，则该谱图直接归为“失真”图谱类，同理，谱图v0若与油色谱装置接地不良谱图v2或油色谱装置重复进样谱图v3为一类，则该谱图也直接归为“失真”图谱类。其中“失真”图谱与在线监测装置应用环境和自身回路相关，可用于在线监测装置自身运行故障的诊断，并确定在线监测装置故障类型，不真实反应高压设备运行状态，不能用于对高压设备运行状态分析评估，而“非失真”图谱与高压设备真实状态相关，可用于高压设备运行状态或控制状态分析。此外，也可以利用其他具有聚类功能的算法甄别“失真”谱图。

步骤(3)“失真”谱图分析：

针对“失真”谱图类谱图进行分析处理，主要是参照“失真”图谱典型样本，通过聚类算法实现图谱特征与状态监测装置内部缺陷的关联，进而给出在线监测装置自身故障告警信号和故障分析指导建议，其所生成的反应高压设备运行状态的谱图以及相关监测参量均不是设备实际运行状态的真实反映，如果用于高压设备状态评估就会导致错误结果。如变压器油色谱在线监测装置的某个“失真”类谱图与温度过低及载气欠压谱图样本特征关联度很高，聚类算法识别为同一类，则给出变压器油色谱在线监测装置“温度过低及载气欠压”告警信号，提醒运行人员进行处理；同时给出的在线监测装置自身故障告警信号标志，作为高压设备运行状态或控制状态告警回路的闭锁条件，避免对高压设备运行状态误告警现象。例如，为防止误报，变压器油色谱在线监测装置“温度过低及载气欠压”告警信号则对变压器绝缘告警模块进行闭锁，防止把油色谱监测装置载气欠压的工况作为宿主设备变压器内部高温或放电的误告警。

步骤(4)“非失真”谱图分析

针对“非失真”类谱图进行分析处理，通过前级“筛选”过的该类谱图真实地反映宿主设备运行状态，可根据宿主设备的故障图谱特征结合神经网络、SVM算法等实现高压设备内部绝缘状态的关联，实现宿主设备运行状态和控制状态实时感知。

步骤(5)进行系统级告警甄别，提升正确报警率

由于现有状态监测装置产品质量差异大，正确报警率低的现状，站级也利用谱图分析结果对在线监测装置上送的告警信息进行关联性分析和再次确认，进而防止误报警。

此外，当谱图分析提示高压设备异常而无装置预警信号情况下，可以通过缩短监测周期或多参量信息融合算法等方式减少漏报警可能性。

本发明的一种基于谱图智能识别的高压设备在线监测装置状态评估方法的实施例：

步骤(1)建立典型谱图样本库，支撑谱图朔源分析：

在在线监测装置谱图生成技术研究基础上，通过对监测产品设计、材料和应用环境方面进行系统分析，并结合产品现场应用和现场测试技术，收集和整理出在线监测装置各种工况下的各种“失真”类谱图，如图1和图2所示，用于谱图模式识别的特征参量有频度、陡峭度、偏离度、出峰位置、不对称度等，为有效识别出“非失真”谱图和“失真”谱图提供参照模板。

步骤(2)甄别出“失真”谱图与“非失真”谱图两大类：

基于典型样本库模板，样本库模板包括各种“失真”谱图，通过聚类算法把当前采集的谱图归类到样本库样本所代表的“失真”谱图特征簇类中，挑拣出“失真”谱图，在同一簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中对象的差别较大，因而谱图归类于哪一簇类，即可反应该簇类中典型样本所代表的那种情况，未被归入失真类的谱图都归为“非失真”图谱类，从而分理出“非失真”谱图；例如，谱图v0与典型样本库中油色谱装置温度过低及载气欠压谱图v1为一类，则该谱图直接归为“失真”图谱类，同理，谱图v0若与油色谱装置接地不良谱图v2或油色谱装置重复进样谱图v3为一类，则该谱图也直接归为“失真”图谱类。其中“失真”图谱与在线监测装置应用环境和自身回路相关，可用于在线监测装置自身运行故障的诊断，并确定在线监测装置故障类型，不真实反应高压设备运行状态，不能用于对高压设备运行状态分析评估，而“非失真”图谱与高压设备真实状态相关，可用于高压设备运行状态或控制状态分析。此外，也可以利用其他具有聚类功能的算法甄别“失真”谱图。

步骤(3)“失真”谱图分析：

针对“失真”谱图类谱图进行分析处理，主要是参照“失真”图谱典型样本，通过聚类算法实现图谱特征与状态监测装置内部缺陷的关联，进而给出在线监测装置自身故障告警信号和故障分析指导建议，其所生成的反应高压设备运行状态的谱图以及相关监测参量均不是设备实际运行状态的真实反映，如果用于高压设备状态评估就会导致错误结果。如变压器油色谱在线监测装置的某个“失真”类谱图与温度过低及载气欠压谱图样本特征关联度很高，聚类算法识别为同一类，则给出变压器油色谱在线监测装置“温度过低及载气欠压”告警信号，提醒运行人员进行处理；同时给出的在线监测装置自身故障告警信号标志，作为高压设备运行状态或控制状态告警回路的闭锁条件，避免对高压设备运行状态误告警现象。例如，为防止误报，变压器油色谱在线监测装置“温度过低及载气欠压”告警信号则对变压器绝缘告警模块进行闭锁，防止把油色谱监测装置载气欠压的工况作为宿主设备变压器内部高温或放电的误告警。

本发明还提供了一种基于谱图智能识别的高压设备状态评估装置，包括比对单元和判断单元，其中比对单元用于将采集的各种谱图与典型谱图样本库进行比对，所述典型样本图库至少包括各种“失真”类典型谱图；判断单元用于判断采集的谱图属于“失真”谱图或“非失真”谱图，当属于“失真”谱图时，与在线监测装置自身故障有关，当属于“非失真”谱图时，将采集的谱图用于判断高压设备的运行状态。

上述评估装置，实际上是一种功能模块构架，其中的各单元是与上述评估方法实施例一中的步骤(1)-(2)和实施例二中的步骤(1)-(5)相对应的进程或程序。因此，不再对该评估装置进行详细说明。该评估装置作为一种程序，可以在高压设备中运行，能够提升高压设备运行状态评估的正判率，避免工程应用中高压设备误告警率高的问题。

本发明还提供了一种基于谱图智能识别的高压设备在线监测装置状态评估装置，该装置包括比对单元和判断单元，其中比对单元用于将采集的各种谱图与建立的典型谱图样本库进行比对，所述典型样本图库包括各种“失真”类典型谱图；判断单元用于判断采集的谱图，当属于“失真”谱图时，在线监测装置发出自身故障报警信号。

上述评估装置实际上是一种功能模块构架，其中的各单元是与上述种基于谱图智能识别的高压设备状态评估方法的实施例步骤(1)-(3)相对应的进程或程序。因此，不再对该评估装置进行详细说明。该评估装置作为一种程序，可以在高压设备在线监测装置中运行，能够使在线监测装置对自身运行状态进行检测和评估，并能够避免对高压设备的误报警。