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申请/专利权人：山东泰开电力电子有限公司

摘要：本发明涉及电抗器检测技术领域，具体涉及一种特高压电抗器短路的高效检测方法及系统，该方法包括：采集特高压电抗器多个位置的电流数据并进行归一化处理，计算各时刻的电流数据的可靠性；根据不同时刻的电流数据的可靠性得到不同时刻的电流数据之间的度量距离修正系数，进而得到不同时刻的电流数据之间的度量距离；根据各时刻与其他时刻的电流数据之间的度量距离得到各时刻电流数据的聚集程度；基于聚集程度计算各聚类簇的修正系数，进而获取各聚类簇修正后的最大样本半径；结合BIRCH聚类算法对实时采集的电流数据进行聚类，完成特高压电抗器短路检测。从而实现对特高压电抗器的短路情况进行准确检测，提高短路检测精度。

主权项：1.一种特高压电抗器短路的高效检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）采集特高压电抗器多个位置的电流数据并进行归一化处理；（2）结合各时刻各位置的电流数据之间的关系构建各时刻的电流数据的聚集程度，所述构建各时刻的电流数据的聚集程度的方法为：（2.1）根据各时刻在各位置的电流数据与其他时刻各位置的电流数据的差异得到各时刻的电流数据的可靠性；（2.2）根据不同时刻的电流数据的可靠性得到不同时刻的电流数据之间的度量距离修正系数；根据不同时刻的电流数据之间的相关性及度量距离修正系数得到不同时刻的电流数据之间的度量距离；（2.3）根据各时刻与其他时刻的电流数据之间的度量距离得到各时刻的电流数据的聚集程度；（3）通过BIRCH聚类算法的预设初始最大半径样本及所述度量距离对电流数据进行初始聚类，根据各聚类簇内电流数据的聚集程度得到各聚类簇的修正系数；根据各聚类簇的修正系数及预设初始最大样本半径构建各聚类簇修正后的最大样本半径；（4）结合修正后的最大样本半径利用BIRCH聚类算法完成特高压电抗器短路检测；所述根据各时刻在各位置的电流数据与其他时刻各位置的电流数据的差异得到各时刻的电流数据的可靠性，包括：预设各时刻的时间邻域半径，时刻的电流数据的可靠性的表达式为： 其中，表示特高压电抗器电流数据采集的位置个数，分别表示时刻的第i个位置的电流数据，表示各点的权重系数，表示时刻下的电流数据与其左侧邻域内数据之间的偏差大小，则表示时刻下电流数据与其右侧邻域内数据之间的偏差大小；所述根据不同时刻的电流数据的可靠性得到不同时刻的电流数据之间的度量距离修正系数，包括：对于任意两个时刻，计算所述任意两个时刻的电流数据的可靠性的和值，获取所述和值的相反数的归一化结果，将数字1与所述归一化结果的和值作为所述任意两个时刻的电流数据之间的度量距离修正系数；所述根据不同时刻的电流数据之间的相关性及度量距离修正系数得到不同时刻的电流数据之间的度量距离，包括：对于各时刻，将时刻的时间邻域半径内第i个位置下的所有电流数据组成的序列，作为时刻的数据序列，获取时刻与时刻的数据序列的相关性，时刻与时刻对应的电流数据之间的度量距离的表达式为： 式中，为时刻的第i个位置的电流数据，为时刻的数据序列，表示与两个数据序列对应的相关性，为时刻、对应的电流数据之间的度量距离修正系数；所述根据各时刻与其他时刻的电流数据之间的度量距离得到各时刻的电流数据的聚集程度，包括：将与各时刻的电流数据之间的度量距离小于预设空间分布邻域半径的所有时刻的电流数据，作为各时刻的空间邻域电流，获取各时刻的电流数据与其空间邻域电流之间的度量距离与数字1的和值的倒数，将各时刻的电流数据与其所有空间邻域电流之间得到的所述倒数进行累加，将所述累加的结果作为各时刻的电流数据的聚集程度；所述根据各聚类簇内电流数据的聚集程度得到各聚类簇的修正系数，包括：获取各聚类簇内所有电流数据的聚集程度的均值，作为各聚类簇的修正系数；所述根据各聚类簇的修正系数及预设初始最大样本半径构建各聚类簇修正后的最大样本半径，包括：获取数字1与各聚类簇归一化的修正系数的和值，将初始聚类中预设的最大样本半径与所述和值的乘积作为各聚类簇修正后的最大样本半径；所述结合修正后的最大样本半径利用BIRCH聚类算法完成特高压电抗器短路检测，包括：对于实时采集的归一化后的电流数据，计算电流数据与各个聚类簇中心点之间的度量距离；对于度量距离从小到大分析，从最小度量距离开始，若满足最小度量距离小于对应聚类簇修正后的最大样本半径的条件，则将电流数据划分至所述最小度量距离对应的聚类簇中，若最小度量距离不满足条件，则对第二小的度量距离对应聚类簇进行分析，以此类推，若所有度量距离对应聚类簇均不满足条件，则将电流数据作为一个新的聚类簇；将聚类后的聚类簇内电流数据小于阈值的聚类簇内的电流数据，作为短路电流数据。

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