本技术涉及电力设备状态监测与故障诊断,特别是涉及一种变压器的局部放电位置检测方法、装置、设备和存储介质。
背景技术:
1、电网安全取决于电力系统中各个组件的健康状况,变压器的局部放电(partialdischarge,pd)是导致电力系统中组件故障的主要原因之一。局部放电在变压器油箱内的不同位置都可能发生,局部放电会导致变压器油和纤维素纸加速老化,最终导致变压器彻底损坏。因此,对变压器内部的局部放电活动的位置进行检测,以及时对局部放电事故进行处理,可最大限度地降低变压器发生故障的风险,提高电网安全。局部放电产生的能量会产生电磁波和超声波,可以采用各种传感器来检测局部放电活动。
2、现有技术中,利用特高频传感器或高频电流互感器对变压器中的局部放电位置进行检测。
3、但是,特高频传感器对于环境中的其他电磁波和无关信号较为敏感,容易产生干扰,导致检测结果不准确;而高频电流互感器主要依赖局部放电产生的高频电流信号来进行检测,如果局部放电不能产生足够强的高频电流信号或信号被衰减,导致高频电流互感器的检测结果不准确。
技术实现思路
1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高检测结果的变压器的局部放电位置检测方法、装置、设备和存储介质。
2、第一方面,本技术提供了一种变压器的局部放电位置检测方法,包括:
3、获取该变压器的局部放电对应的当前时刻的第一观测位置信息和该变压器的局部放电对应的上一时刻的初始预测位置信息;
4、根据该上一时刻的初始预测位置信息对应的第一协方差矩阵、该局部放电对应的当前时刻的噪声信息和高斯过程算法,确定该局部放电对应的滤波增益;
5、根据该第一观测位置信息和该滤波增益,确定该变压器的局部放电对应的当前时刻的目标预测位置信息。
6、在其中一个实施例中,该局部放电对应的当前时刻的噪声信息包括当前观测噪声协方差和当前预测噪声协方差,该根据该上一时刻的初始预测位置信息对应的第一协方差矩阵、该局部放电对应的噪声信息和高斯过程算法,确定该局部放电对应的滤波增益,包括:
7、根据该第一协方差矩阵、该当前预测噪声协方差和该高斯过程算法,确定当前时刻的中间预测位置信息对应的第二协方差矩阵;
8、根据该第二协方差矩阵和该当前观测噪声协方差,确定该局部放电对应的滤波增益。
9、在其中一个实施例中,该根据该第一观测位置信息和该滤波增益,确定该变压器的局部放电对应的当前时刻的目标预测位置信息,包括:
10、根据该第一观测位置信息,确定第一观测位置信息对应的观测误差方程;
11、根据该观测误差方程和该滤波增益,确定该目标预测位置信息。
12、在其中一个实施例中,该方法还包括:
13、利用该滤波增益更新该第二协方差矩阵,得到该目标预测位置信息对应的第三协方差矩阵,并返回执行根据该第三协方差矩阵、该局部放电对应的下一时刻的噪声信息和高斯过程算法,确定该局部放电对应的新滤波增益,并根据下一时刻的第二观测位置信息和该新滤波增益,确定该变压器的局部放电对应的下一时刻对应的预测位置信息的步骤。
14、在其中一个实施例中,该方法还包括:
15、根据前一时刻的历史观测噪声协方差和遗忘因子,得到该当前观测噪声协方差;
16、根据前一时刻的历史预测噪声协方差和该遗忘因子,得到该当前预测噪声协方差。
17、在其中一个实施例中,该方法还包括:
18、按预设间隔对该遗忘因子进行分割,得到多个子遗忘因子;
19、针对各该子遗忘因子,将该子遗忘因子分别带入根据初始观测噪声和初始预测噪声中,并利用长短期记忆算法确定该初始观测噪声在各该子遗忘因子下对应的观测噪声协方差、该初始预测噪声在各该子遗忘因子下对应的预测噪声协方差;
20、根据各该观测噪声协方差和各该预测噪声协方差,从各该子遗忘因子中确定目标遗忘因子;该目标遗忘因子用于根据该当前观测噪声协方差和该当前预测噪声协方差,得到下一时刻的观测噪声协方差和下一时刻的预测噪声协方差。
21、第二方面,本技术还提供了一种变压器的局部放电位置检测装置,包括:
22、获取模块,用于获取该变压器的局部放电对应的当前时刻的第一观测位置信息和该变压器的局部放电对应的上一时刻的初始预测位置信息;
23、第一确定模块,用于根据该上一时刻的初始预测位置信息对应的第一协方差矩阵、该局部放电对应的当前时刻的噪声信息和高斯过程算法,确定该局部放电对应的滤波增益;
24、第二确定模块,用于根据该第一观测位置信息和该滤波增益,确定该变压器的局部放电对应的当前时刻的目标预测位置信息。
25、第三方面,本技术还提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,该存储器存储有计算机程序,该处理器执行该计算机程序时实现以下步骤:
26、获取模块,用于获取该变压器的局部放电对应的当前时刻的第一观测位置信息和该变压器的局部放电对应的上一时刻的初始预测位置信息;
27、第一确定模块,用于根据该上一时刻的初始预测位置信息对应的第一协方差矩阵、该局部放电对应的当前时刻的噪声信息和高斯过程算法,确定该局部放电对应的滤波增益;
28、第二确定模块,用于根据该第一观测位置信息和该滤波增益,确定该变压器的局部放电对应的当前时刻的目标预测位置信息。
29、第四方面,本技术还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
30、获取模块,用于获取该变压器的局部放电对应的当前时刻的第一观测位置信息和该变压器的局部放电对应的上一时刻的初始预测位置信息;
31、第一确定模块,用于根据该上一时刻的初始预测位置信息对应的第一协方差矩阵、该局部放电对应的当前时刻的噪声信息和高斯过程算法,确定该局部放电对应的滤波增益;
32、第二确定模块,用于根据该第一观测位置信息和该滤波增益,确定该变压器的局部放电对应的当前时刻的目标预测位置信息。
33、第五方面,本技术还提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
34、获取模块,用于获取该变压器的局部放电对应的当前时刻的第一观测位置信息和该变压器的局部放电对应的上一时刻的初始预测位置信息;
35、第一确定模块,用于根据该上一时刻的初始预测位置信息对应的第一协方差矩阵、该局部放电对应的当前时刻的噪声信息和高斯过程算法,确定该局部放电对应的滤波增益;
36、第二确定模块,用于根据该第一观测位置信息和该滤波增益,确定该变压器的局部放电对应的当前时刻的目标预测位置信息。
37、上述变压器的局部放电位置检测方法、装置、设备和存储介质,获取变压器的局部放电对应的当前时刻的第一观测位置信息和变压器的局部放电对应的上一时刻的初始预测位置信息,根据上一时刻的初始预测位置信息对应的第一协方差矩阵、局部放电对应的当前时刻的噪声信息和高斯过程算法,确定局部放电对应的滤波增益,根据第一观测位置信息、初始预测位置信息和滤波增益,确定变压器的局部放电对应的当前时刻的目标预测位置信息。传统技术中,用特高频传感器或高频电流互感器对变压器中的局部放电位置进行检测。但是,特高频传感器和高频电流互感器的检测结果不准确。而本技术实施例中,先获取局部放电对应的当前时刻的第一观测位置信息,再利用确定的滤波增益得到变压器的局部放电对应的当前时刻的目标预测位置信息,能够提高局部放电位置检测的准确性。