一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法

本发明涉及一种配电站房局部放电缺陷检测方法，尤其是涉及一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法。

背景技术：

1、配电站房在城市配网中扮演着至关重要的角色，作为电力供应的关键节点，其稳定运行直接影响着城市的电力供应质量和可靠性。然而，尽管在设计和运维过程中采取了多重安全措施，但配电站房局部放电缺陷时有发生。局部放电缺陷可能源于设备的材料破损、污秽、电气绝缘劣化等原因，给电力系统带来了潜在的安全隐患。

2、局部放电缺陷的危害不容小觑，它可能导致设备的温升增加、绝缘性能下降，甚至引发设备的短路、爆炸等严重故障，对供电可靠性和设备寿命造成威胁。为确保配电站房的安全运行，局部放电缺陷的及早发现和预防显得尤为重要。超声检测作为一种无损检测技术，在一定程度上能够精准地探测设备内部微小的放电缺陷，有助于及早发现潜在问题。然而，超声检测在应用过程中也存在一些不足之处。首先，超声波的传播受到设备材料的影响，对于某些材料和结构，超声波的传播路径可能会受到阻碍，导致部分缺陷难以探测。

3、因此，基于智能数据处理手段，增强声信号中蕴含的局部放电信号，实现配电站房局部放电的高精度识别很重要。

技术实现思路

1、本发明主要解决现有配电站房局部放电检测精度不高的问题，提供了基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，实现配电站房局部放电的高准确度检测。

2、本发明的技术解决方案如下：

3、一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，包括以下步骤：

4、步骤1，构造一种置信区间理论的局部放电信号增强方法；

5、步骤2，构造局部放电特征图；

6、步骤3，采用梅尔倒谱系数提取配电站房声信号的频域特征方法；

7、步骤4，构造基于transformer的放电时序信息特征提取模型；

8、步骤5，融合步骤2构造的局部放电特征图以及步骤4提取的时序特征，联合分析配电站房局部放电类型。

9、所述步骤1中，具体构造一种置信区间理论的局部放电信号增强方法是：

10、获取配电站房声信号的峰值，计算相邻两个脉冲之间的时间间隔δt，该时间间隔定义为两个峰之间的距离；考虑到局部放电随机性强，可能出现一些虚假的局部放电峰值，这一因素可能产生了异常的时间间隔δt。这些偶然数据可能造成严重的数据偏差，因此采用置信区间理论进行去噪处理，见式(1)

11、δti-average(δt)＞4st(δt)   (1)

12、δti为第i次实测值；average(δt)为测量序列的平均值；st(δt)为标准差。如果两个局部放电峰值之间满足此关系，则认为是真正发生的局部放电，数据进行保留。

13、所述步骤2中，构造局部放电特征图的方法是，以放电量q的放电次数、脉冲时间间隔δt的放电次数为x，y轴，放电密度为z轴，构造局部放电特征图。

14、所述步骤3中，采用梅尔倒谱系数提取配电站房声信号的频域特征方法是：

15、步骤3.1，将音频信号切分成多段固定时间的帧，通常每帧持续时间为20-40毫秒，接着对原始信号切分出的固定时间帧进行加窗操作，以减少频谱泄露，见式(2)

16、

17、其中，w(n)是汉明窗在离散时间点n处的值，n是窗口长度。

18、步骤3.2，对对每帧处理后的时域信号进行fft变换，得到原始信号的频域。

19、步骤3.3，将频域信号通过一组梅尔滤波器，滤波器的中心频率按梅尔刻度分布，见式(3)，接着对每个梅尔滤波器输出取对数，以增强低频部分的信息，

20、

21、m(f)表示频率f对应的梅尔刻度值。

22、步骤3.4，对取对数后的信号进行离散余弦变换(discrete cosine transform，dct)，提取其频域的主要特征，然后取前10个dct系数作为mfcc特征。

23、所述步骤4中构造基于transformer的放电时序信息特征提取模型具体方法是：

24、首先将步骤3提取到的不同时间帧的特征拼成一个t×m维的矩阵，其中t代表抽取的帧数数目，m等于步骤3获取的特征数目，输入到编码-解码结构的transformer模型中。

25、所述步骤5中融合步骤2构造的局部放电特征图以及步骤4提取的时序特征，联合分析配电站房局部放电类型，具体方法是：

26、步骤5.1，将步骤4中transformer模型的输出与步骤2构造局部放电特征图进行拼接，其中在拼接前需要将步骤4中transformer模型的输出t×m维矩阵维数进行调整，使其和步骤2局部放电特征图具有相同的维度。

27、步骤5.2，将拼接后的矩阵作为卷积网络的输入，局部放电类型为输出，训练卷积网络，直到收敛。

28、本发明采用上述技术解决方案所能达到的有益效果是：实现配电站房局部放电的高准确度检测。

技术特征：

1.一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤1的构造一种置信区间理论的局部放电信号增强方法中，采用置信区间理论进行去噪处理，见式(1)

3.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2的构造局部放电特征图中，以放电量q的放电次数、脉冲时间间隔δt的放电次数为x，y轴，放电密度为z轴，构造局部放电特征图。

4.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3中的采用梅尔倒谱系数提取配电站房声信号的频域特征方法，取对数后的信号进行离散余弦变换dct，提取其频域的主要特征，然后取前10个dct系数作为mfcc特征。

5.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤4中构造基于transformer的放电时序信息特征提取模型，首先将步骤3提取到的不同时间帧的特征拼成一个t×m维的矩阵，其中t代表抽取的帧数数目，m等于步骤3获取的特征数目，输入到编码-解码结构的transformer模型中。

6.根据权利要求1所述一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤5中融合步骤2构造的局部放电特征图以及步骤4提取的时序特征，联合分析配电站房局部放电类型，具体步骤如下：

技术总结
本发明涉及一种基于transformer的配电站房局部放电缺陷检测方法，方法首先构造一种置信区间理论的局部放电信号增强方法,对原始信号进行增强；然后构造局部放电特征图；并采用梅尔倒谱系数提取配电站房声信号的频域特征；接着将频域特征输入到transformer的放电时序信息特征提取模型中提取时序特征；最后融合局部放电特征图以及时序特征，联合分析配电站房局部放电类型，从而实现了配电站房局部放电的高准确度检测。

技术研发人员：张迎晨,王波,马恒瑞,马富齐,王雷雄,罗鹏,王红霞,朱胜龙,娄伟,胡若男,尚宇炜,周莉梅,杨冬冬,王伟
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24