本发明涉及电力设备监测技术领域，特别是涉及一种GIS设备快速异常检出方法。
背景技术：
目前，GIS(Gas Insulated Switchgear，气体绝缘全封闭组合电器)设备以其体型小巧、外形美观、安装方便、占地面积小、性能优良等优点应用日益广泛。但在GIS设备制造、装配和运行过程中，可能会产生金属微粒、绝缘气隙等，从而在绝缘体中产生局部放电缺陷，严重者会危及绝缘，引起绝缘击穿事故。因此，通过相应的方法及时准确的发现GIS中局部放电异常现象，对于保障GIS的安全、稳定运行具有重要意义。
对于上述问题，国内外的研究主要集中于对GIS故障模式识别，而对GIS局部放电的快速识别研究很少，对于GIS异常检出存在误报、漏报的问题，异常检出的准确性较低，例如对于GIS异常检出，局部放电在线监测系统告警过程存在误报、漏报的问题。因此，如何有效利用局部放电统计值进行简单、快速而有准确的局放异常检出是目前亟待解决的问题。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种GIS设备快速异常检出方法，以实现提高异常检出的准确性。
为解决上述技术问题，本发明提供一种GIS设备快速异常检出方法，该方法包括：
获取GIS设备的放电量日平均值；
选取累积天数n，计算GIS设备n天内累积放电量x；
根据预设的单天放电量阈值m1，计算n天内的累积放电量阈值m；
若n天内累积放电量x≥m，判定GIS设备出现异常。
优选的，所述方法还包括：
若n天内累积放电量x<m，判定GIS设备正常工作。
优选的，所述获取GIS设备的放电量日平均值，包括：
从局部放电检测设备中获取GIS设备的放电量日平均值。
优选的，所述累积天数n＝7。
优选的，计算n天内GIS设备累积的总放电量x，包括：
将n天中的最后一天的放电量日平均值与所述最后一天之前的n-1天的放电量日平均值相加得到n天累积的放电量x。
优选的，所述累积放电量阈值m＝m1×n。
优选的，所述预设的单天放电量阈值m1＝30db。
本发明所提供的一种GIS设备快速异常检出方法，获取GIS设备的放电量日平均值；选取累积天数n，计算GIS设备n天内累积放电量x；根据预设的单天放电量阈值m1，计算n天内的累积放电量阈值m；若n天内累积放电量x≥m，判定GIS设备出现异常。可见，该方法解决了GIS快速异常检出问题，通过累积阈值法的方式能够及时、准确的发现GIS中的异常局部放电现象，判定结果准确及时，有效避免了外界干扰引起的误报，该方法实现提高异常检出的准确性，解决局部放电在线监测系统告警过程存在着误报、漏报的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的一种GIS设备快速异常检出方法的流程图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种GIS设备快速异常检出方法，以实现提高异常检出的准确性。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
请参考图1，图1为本发明所提供的一种GIS设备快速异常检出方法的流程图，该方法包括：
S11：获取GIS设备的放电量日平均值；
S12：选取累积天数n，计算GIS设备n天内累积放电量x；
S13：根据预设的单天放电量阈值m1，计算n天内的累积放电量阈值m；
S14：若n天内累积放电量x≥m，判定GIS设备出现异常。
可见，该方法解决了GIS快速异常检出问题，通过累积阈值法的方式能够及时、准确的发现GIS中的异常局部放电现象，判定结果准确及时，有效避免了外界干扰引起的误报，该方法实现提高异常检出的准确性，解决局部放电在线监测系统告警过程存在着误报、漏报的问题。
基于上述方法，进一步的，若n天内累积放电量x<m，判定GIS设备正常工作。
获取GIS设备的放电量日平均值的过程具体为：从局部放电检测设备中获取GIS设备的放电量日平均值。详细的，从局部放电检测设备中获取的是放电量日平均值序列。GIS放电量日平均值是根据局部放电检测统计到的5分钟内放电幅值的平均数获得5分钟内放电均值，再利用该天采集的所有5分钟内放电均值进行平均值计算，所得的均值即为放电量日平均值，该值具有统计意义。
例如获得局部放电检测装置01采集到的2013年7月1日到7月31日一个月的日平均放电量，其中2013年7月24日的数据丢失，数据格式如表1所示。局部放电检测装置02采集到的2013年5月30日到6月29日一个月的日平均放电量，数据格式如表2所示。
表1
表2
进一步的，累积天数n＝7。选取累积天数n是根据具体情况选取累积天数，一般选取一周7天为累积天数n，即n＝7。
进一步的，计算n天内GIS设备累积的总放电量x的过程具体为：将n天中的最后一天的放电量日平均值与最后一天之前的n-1天的放电量日平均值相加得到n天累积的放电量x。也就是将n天的放电量相加计算n天累积放电量x。也就是将待评估日放电量日平均值与该天之前的n-1天的放电量日平均值相加得到n天累积放电量x。
局部放电检测装置01所得到累积放电量(7月7日-7月31日)如表3所示。局部放电检测装置02所得到累积放电量(6月5日-6月29日)如表4所示。
表3
表4
根据累积放电量的阈值，获取判别结果，若n天累积放电量x≥m，则判定GIS异常，若x<m，判定GIS正常。
其中，累积放电量阈值m＝m1×n。累积放电量阈值m简称为累积阈值，单天放电量阈值m1简称为单天阈值，累积阈值m为单天阈值m1与累积天数n的乘积。
其中，预设的单天放电量阈值m1＝30db。累积阈值为m＝n×m1＝(7×30)db＝210db。累积阈值设定为210db，比较累积放电量与累积阈值。如果累积放电量大于累积阈值，则判定结果设定为1，否则，判定为0。1代表GIS异常，0代表GIS正常。局部放电检测装置01判定结果(7月7日-7月31日)如表5所示。局部放电检测装置02所得到累积放电量(6月5日-6月29日)如表6所示。
表5
表6
因此，局部放电检测装置01在7月20日第一次判定GIS出现异常，判定结果准确及时。局部放电检测装置02未判定出异常，有效避免了外界干扰引起的误报。
本发明解决了GIS快速异常检出问题，能够及时、准确的发现GIS中的异常局部放电现象。
综上，本发明所提供的一种GIS设备快速异常检出方法，获取GIS设备的放电量日平均值；选取累积天数n，计算GIS设备n天内累积放电量x；根据预设的单天放电量阈值m1，计算n天内的累积放电量阈值m；若n天内累积放电量x≥m，判定GIS设备出现异常。可见，该方法解决了GIS快速异常检出问题，通过累积阈值法的方式能够及时、准确的发现GIS中的异常局部放电现象，判定结果准确及时，有效避免了外界干扰引起的误报，该方法实现提高异常检出的准确性，解决局部放电在线监测系统告警过程存在着误报、漏报的问题。
以上对本发明所提供的一种GIS设备快速异常检出方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。