局部放电在线检测中的特征因子提取方法 .pdfVIP

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利说明书

(10)申请公布号CN103675610A

(43)申请公布日2014.03.26

(21)申请号CN201310456277.0

(22)申请日2013.09.29

(71)申请人国家电网公司;国网宁夏电力公司银川供电公司

地址100031北京市西城区西长安街86号

(72)发明人鲍永胜郝婷

(74)专利代理机构宁夏专利服务中心

代理人赵明辉

(51)Int.CI

G01R31/12

权利要求说明书说明书幅图

(54)发明名称

局部放电在线检测中的特征因子提

取方法

(57)摘要

本发明涉及一种局部放电在线检测

中的特征因子提取方法,其特点是，包括如

下步骤：通过对放电脉冲时频信息的分

析，提出能够表征脉冲时频信息的特征

量，然后对脉冲进行分类，分类完成后再

计算出每一子类内表征脉冲信号特征的特

征因子，以形成用于放电模式识别的特征

因子。本发明提出了一种描述放电脉冲时

频特征的新方法，通过此方法可以提取表

征放电脉冲波形特征的高维特征量，以满

足分类算法对系统特征量的需求。

法律状态

法律状态公告日法律状态信息法律状态

权利要求说明书

1.一种局部放电在线检测中的特征因子提取方法，其特征在于，包括如下步骤：通

过对放电脉冲时频信息的分析，提出能够表征脉冲时频信息的特征量，然后对脉冲

进行分类，分类完成后再计算出每一子类内表征脉冲信号特征的特征因子，以形成

用于放电模式识别的特征因子。

2.如权利要求1所述的一种局部放电在线检测中的特征因子提取方法，其特征在于，

其中提出能够表征脉冲时频信息的特征量具体是：

21）为便于脉冲群的分类，对于采集到的放电脉冲信号做如下处理

式中，j表示第j个脉冲，n表示脉冲由n个点组成；asubi/sub为第i个点的时

域波形值，mv；△t为采样时间间隔；△t(i-1)为第i个点对应的时间；

22）对脉冲波形做傅里叶变换可得

式中，Asubi/sub为第i个点的频谱幅值；△f(i-1)为第i个点的频率值；

23）通过下式求取信号的时间重心和频率重心

24）将信号脉冲的波形作为时间变量的概率密度分布，其傅里叶变换所得各频谱分

量的幅值作为频率变量的概率密度分布，则可以引入变量的信息量作为表征脉冲波

形特征的特征量，通过下式便可计算出表征放电脉冲波形时频信息的新的高维特

征量

式中，k=2,...,m。对同一类中的所有放电脉冲进行特征提取后，即得脉冲群的特征

向量序列为脉冲个数，通过选取不同的m值就可以得到不同维数的特征向量序列，

以满足分类算法对脉冲信号特征量的需求。

3.如权利要求1所述的一种局部放电在线检测中的特征因子提取方法，其特征在于：

其中对脉冲的分类采用改进的FCM均值聚类算法，该改进的FCM均值聚类算法

具体是：

31）按照如下公式对脉冲的时频特征进行归一化处理，以使其对分类产生同样的影

响，归一化公式如下：

式中，Tsubj/sub、Fsubj/sub分别为归一化处理后的特征向量值；

32）对分类数c和模糊划分数k初始化，其中令分类数c=1，模糊划分数k=1通过

如下公式计算模糊1划分的聚类中心

式中，vsubi/sub为聚类中心矩阵，m为加权指数又称平滑系数取m=2，

usubij/sub为隶属度矩阵中第i行第j列对应的元素，即为第j个脉冲隶属于第

i列（即第c类）的隶属度，xsubj/sub为第j个脉冲的特征向量即通过式所计

算出的

33）将模糊k划分得到的k个最优聚类中心Vsup(k)/sup分别和样本集中的每

一个样本点xsubn/sub(n=1,2,…,N)共同组成N个模糊k+1划分的初始聚类中心，

然后把这N个初始聚类中心直接代入目标函数Jsubm/sub，求出相应的目标难

函数值。其中