一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法及系统与流程

本发明涉及油浸式并联电抗器，尤其涉及一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、油浸式并联电抗器是特高压远距离输变电系统中最重要的无功功率补偿设备之一，它具有补偿长线电容效应、限制工频电压升高、保护用电设备、降低线路有功损耗、防止谐振过电压、避免同步发电机自励磁、减少潜供电流和加速潜供电弧熄灭、抑制操作过电压等多种功能。相较于变压器等其他油浸式电气设备，油浸式并联电抗器因采用多气隙铁心结构，其振动和噪声问题更加严重。

3、当油浸式并联电抗器存在缺陷隐患时，其运行时的振动信号与正常状态时相比会有所不同，表现为噪声及异常温度等不同缺陷信号。振动信号分析是一种无损的检测方法，不影响设备的正常运行，不仅可用于在线检测，也可以用于带电检测，实现起来相对简单。然而由于油浸式并联电抗器机械结构和故障形式的多样性，对于振动信号以及其衍生出的噪声和异常温度分析在油浸式并联电抗器缺陷检测中的应用经验还比较少，理论也很不完善。相比于传统的振动传感器检测，声学检测和红外检测实现了无接触检测，更为安全，且不需要复杂的振动传感器布置，若将两者相结合，可以大大提高检测效率。但目前还没有将两者联合应用的技术，更未有针对油浸式并联电抗器的振动成像-红外检测方法。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出了一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法及系统，能够实现电抗器声音-温度两个状态信息的同时监测，提高故障识别的准确性和合理性。

2、在一些实施方式中，采用如下技术方案：

3、一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法，包括：

4、选取振动声学空间搜索区域，将搜索区域进行网格划分；

5、对每一个网格逐一进行扫描，计算每一个扫描网格的声功率；选取升功率最大的点作为声源点；

6、在搜索区域范围不变的情况下缩小搜索区域中聚焦面的间距，优化声源点的定位，生成声场云图；

7、获取待检设备的红外检测图，将声场云图和红外检测图进行融合；

8、将融合后的图像输入至训练好的故障诊断模型，得到待检设备故障诊断结果。

9、作为进一步地方案，选取振动声学空间搜索区域，将搜索区域进行网格划分，具体为：

10、振动声学空间搜索区域包括整个受检测的油浸式并联电抗器，使得受检电气设备的表面正对麦克风阵列，最后形成的声学云图能够和电气设备正射投影面重合；

11、选定搜索区域后，根据电气设备与麦克风阵列之间的距离，将搜索区域切分成有限个的等距的聚焦面，然后在不同的聚焦面中生成网格，其中网格点同样等间距分布。

12、作为进一步地方案，计算每一个扫描网格的声功率，具体为：

13、

14、其中，sn'为扫描网格内声源的协方差，为扫描网格内声源的互谱矩阵，wn为扫描网格内的整体声功率、为扫描网格内的单值最大声功率。

15、作为进一步地方案，在搜索区域范围不变的情况下缩小搜索区域中聚焦面的间距，优化声源点的定位，具体为：

16、在搜索区域范围不变的情况下缩小搜索区域中聚焦面的间距；然后在聚焦面大小不变的情况下使聚焦点之间的排列更紧密；

17、计算聚焦面的面功率，选取面功率最大的两个聚焦面之间的区域作为新的搜索区域；然后对聚焦面中的聚焦点以行和列为单位计算线功率，根据线功率重新划分减小网格间隔和减小网格数目的扫描平面。

18、作为进一步地方案，将声场云图和红外检测图进行融合，具体为：

19、对输入的声场云图和红外检测图分别使用kaze算法和surf算法进行特征点检测；

20、采用二进制描述符brisk对特征点进行特征描述，生成特征矢量；

21、通过汉明距离来匹配二进制描述符；

22、采用ransac算法对特征预匹配后的特征点集合对进行精匹配，筛选掉异常点，保留内点；

23、根据内点之间的关系，求出两幅图像之间的单应性变换矩阵；

24、将单应性变换矩阵作用于待配准图像，计算变换图像得到配准结果；最终得到油浸式并联电抗器的声场云图和红外检测图融合图像。

25、作为进一步地方案，所述故障诊断模型为神经网络模型。

26、作为进一步地方案，对于故障诊断模型的训练过程包括：

27、获取油浸式并联电抗器不同故障类型下的声场图像和红外检测图像；

28、进行声场图像和红外检测图像的融合，构建训练样本集；

29、基于所述训练样本集对故障诊断模型进行训练，输出故障诊断结果。

30、在另一些实施方式中，采用如下技术方案：

31、一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测系统，包括：

32、网格划分模块，用于选取振动声学空间搜索区域，将搜索区域进行网格划分；

33、声源定位模块，用于对每一个网格逐一进行扫描，计算每一个扫描网格的声功率；选取升功率最大的点作为声源点；在搜索区域范围不变的情况下缩小搜索区域中聚焦面的间距，优化声源点的定位，生成声场云图；

34、图像融合模块，用于获取待检设备的红外检测图，将声场云图和红外检测图进行融合；

35、故障诊断模块，用于将融合后的图像输入至训练好的故障诊断模型，得到待检设备故障诊断结果。

36、在另一些实施方式中，采用如下技术方案：

37、一种终端设备，其包括处理器和存储器，处理器用于实现各指令；存储器用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法。

38、在另一些实施方式中，采用如下技术方案：

39、一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行上述的油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法。

40、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

41、(1)本发明通过网格划分进行声源定位，生成声场云图，然后获取红外检测图像，进行声场云图和红外检测图像的融合，然后基于神经网络算法进行故障检测，能够实现对电抗器声音-温度两个状态信息的同时监测，提高故障识别的准确性和合理性。

42、本发明的其他特征和附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本方面的实践了解到。

技术特征：

1.一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法，其特征在于，选取振动声学空间搜索区域，将搜索区域进行网格划分，具体为：

3.如权利要求1所述的一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法，其特征在于，计算每一个扫描网格的声功率，具体为：

4.如权利要求1所述的一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法，其特征在于，在搜索区域范围不变的情况下缩小搜索区域中聚焦面的间距，优化声源点的定位，具体为：

5.如权利要求1所述的一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法，其特征在于，将声场云图和红外检测图进行融合，具体为：

6.如权利要求1所述的一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法，其特征在于，所述故障诊断模型为神经网络模型。

7.如权利要求6所述的一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法，其特征在于，对于故障诊断模型的训练过程包括：

8.一种油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测系统，其特征在于，包括：

9.一种终端设备，其包括处理器和存储器，处理器用于实现各指令；存储器用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-7任一项所述的油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-7任一项所述的油浸式并联电抗器的振动-红外故障检测方法。

技术总结
本发明公开了一种油浸式并联电抗器的振动‑红外故障检测方法及系统，包括：选取振动声学空间搜索区域，将搜索区域进行网格划分；对每一个网格逐一进行扫描，计算每一个扫描网格的声功率；选取升功率最大的点作为声源点；在搜索区域范围不变的情况下缩小搜索区域中聚焦面的间距，优化声源点的定位，生成声场云图；获取待检设备的红外检测图，将声场云图和红外检测图进行融合；将融合后的图像输入至训练好的故障诊断模型，得到待检设备故障诊断结果。本发明通过进行声场云图和红外检测图像的融合，然后基于神经网络算法进行故障检测，能够实现对电抗器声音‑温度两个状态信息的同时监测，提高故障识别的准确性和合理性。

技术研发人员：顾朝亮,朱孟兆,朱文兵,辜超,王建,李贞,朱庆东,李龙龙,王学磊,王浩哲,徐冉,吕俊涛,邢海文,任敬国,乔木
受保护的技术使用者：国网山东省电力公司电力科学研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12