基于两阶段划分的油纸绝缘局放严重程度诊断预警方法与流程

本发明属于电力变压器设备领域，即基于两阶段划分的油纸绝缘局放严重程度诊断预警方法。

背景技术：

1、在现有技术中，国内外对电力变压器油纸绝缘局部放电严重程度诊断方面进行了大量研究，实验室普遍采用阶梯升压法，通过示波器采集局部放电数据。其中，阶梯升压法是通过逐级抬升电压的方式，使放电状态发生突变，该过程可能会淹没缺陷自身放电发展所带来的状态转变，这与现场长期运行电压下缺陷的发展过程可比性存在不足；示波器的采集方式不具有实时性，有效的采集时间有限，数据缺失严重，可能会严重丢失临界转化的数据，因此未能真实准确地反映放电发展的全过程。同时，目前评价油纸绝缘局部放电严重程度的参数指标也形式多样，其中，有将累计放电量、1秒钟脉冲放电量、脉冲相位分布宽度等统计参量作为评价放电严重程度的指标，也有将局放信号最大幅值、放电次数作为变压器的绝缘状态判定的依据。在放电阶段划分上，不同的缺陷类型也存在一定的差异。基于上述加压方式、数据采集方式的局限性，以及不同缺陷类型阶段划分、评价指标的多样化，导致现场对电力变压器油纸绝缘局部放电进行严重程度诊断时准确性差，未能及时对严重放电进行预警。

技术实现思路

1、本发明的目的是针对上述不足而提供一种特征参量具有精简、诊断精准的特点的基于两阶段划分的油纸绝缘局放严重程度诊断预警方法。一是使油纸绝缘局放发展全过程与现场长期运行电压下缺陷的发展过程近似，为油纸绝缘局放严重程度诊断提供了准确的参考数据。二是解决目前油纸绝缘不同缺陷类型阶段划分不一致问题。三是解决目前油纸绝缘不同缺陷类型特征参数选取复杂且多样化问题。

2、本发明的技术解决方案是：基于两阶段划分的油纸绝缘局放严重程度诊断预警方法，其特征在于步骤如下：

3、a、基于局放发展全过程划分两阶段：分为平稳发展阶段和加速劣化阶段。

4、b、平均偏差量提取，平均偏差量能够简单且有效地区分局放平稳发展和加速劣化两阶段，选取的平均偏差量 δn、 δv、 δ( δt)作为局放状态诊断的特征量。

5、c、基于bp神经网络的局放严重程度诊断预警方法，是基于步骤（b）中选取的平均偏差量 δn、 δv、 δ( δt)作为局放状态诊断的特征量，采用bp神经网络作为特征量信息的辨识分类器。

6、上述方案中，还包括：

7、所述的平均偏差量提取：在平稳发展阶段，放电次数 n在该阶段均值附近小幅度波动，而放电幅均值 v ave、相邻脉冲间隔 δt在该阶段均值附近较大幅度振荡；在加速劣化阶段，放电次数 n明显在该阶段均值附近大幅度振荡，而放电幅均值 v ave、相邻脉冲间隔 δt则表现为小幅度波动；采用 δn、 δv、 δ（ δt）来表征放电次数 n、放电幅均值 v ave、相邻脉冲间隔 δt在均值附近波动的幅度，称之为平均偏差量。

8、所述的预警方法步骤如下：

9、1）考虑到油纸绝缘缺陷放电发展至击穿的时间不同，因此对每次检测到的放电数据应进行归一化处理，通过统计每次放电的 n max、 v max以及 δt max，最终取基准值 n=100000次、 v=5v、 δt=100s，对 n、 v以及 δt进行归一化处理。

10、2）计算归一化后平稳发展阶段的 n ave1、 v ave1、 δt ave1，按照公式（1）计算平稳发展阶段的平均偏差量 δn ave1、 δv ave1、 δ( δt ave1)。

11、  （1）。

12、3）按照步骤2）计算加速劣化阶段的平均偏差量 δn ave2、 δv ave2、 δ( δt ave2)。

13、4）在获取的两阶段的平均偏差量 δn、 δv、 δ( δt)中，各选取5000组作为bp神经网络的训练样本。

14、5）随机选取某一段时间的放电数据，按照步骤1）-3）的操作过程，获取该段时间放电数据的 δn、 δv、 δ( δt)。

15、6）按照步骤5）的方式，随机选取两阶段中的三段时间数据，共180组作为bp神经网络的测试样本；经bp神经网络识别后的结果，及时对严重放电进行预警，如下面油楔放电阶段的识别结果统计表所示：

16、 放电阶段 测试样本数 正确率(%) 平稳发展阶段(1) 60 100 平稳发展阶段(2) 60 100 平稳发展阶段(3) 60 100 加速劣化阶段(1) 60 91.94 加速劣化阶段(2) 60 95.08 加速劣化阶段(3) 60 91.94

17、本发明的优点是：1、为了解决目前油纸绝缘不同缺陷类型阶段划分不一致、特征参数选取复杂且多样化等问题，提出了基于两阶段划分的油纸绝缘局放严重程度诊断预警方法。其中，结合放电现象及各统计参数的变化趋势图，提出的两阶段划分方法，可有效解决油纸绝缘放电阶段划分不一致的问题，同时为油纸绝缘局放状态评估提供理论基础。2、本发明提出新的特征参数-平均偏差量，能够简单且有效地区分平稳发展和加速劣化两阶段，降低特征参数的冗余度，以及状态诊断过程的复杂性。3、研究的油纸绝缘局放严重程度诊断预警方法，主要是以平均偏差量作为局放状态诊断的特征量，采用bp神经网络诊断，可以满足现场短时间数据采集，进行故障诊断的需求，同时明显提高了油纸绝缘局放严重程度诊断的准确性，特征参量精简，诊断精准，对电力变压器油纸绝缘局放的状态监测及危险故障预警具有工程指导意义。

18、下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步详细描述。