申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司马鞍山供电公司;国家电网有限公司

申请日：2022-03-18

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN114660387B

主分类号：G01R31/00

分类号：G01R31/00;G01R31/52;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2022.07.12#实质审查的生效;2022.06.24#公开

摘要：本发明公开了基于泄漏电流传感器和BP神经网络算法的避雷器监控方法，涉及氧化物避雷器检测技术领域。该方法通过一种新的泄漏电流传感器用于采集MOA的泄漏电流，提出了基于谐波分析MOA泄漏电流测量的一种新方法，利用BP神经网络训练出能反应MOA老化状况的一些关键参数。实验表明仿真结果得出的泄漏电流拟合逼近实际需要测量的泄漏电流，具有很好的抗干扰性，可以有效地对MOA进行老化监测。实现避雷器运行状态的在线监测，减少停电检修MOA的次数，极大提高电力系统运行可靠性。

主权项：1.基于泄漏电流传感器和BP神经网络算法的避雷器监控方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：采用电阻传感器获取MOA的泄漏电流；步骤2：采用补偿技术得到单独由避雷器引起的三次谐波电流分量；步骤3：利用BP神级网络训练出能反应MOA老化状况的关键参数，从而实现MOA状态的监测；步骤3.1：定义MOA运行现象代号：将直流1mA时的临界动作电压U1mA变化大于±5％或0.75U1mA下的泄漏电流大于50μA定义为I；II为阻性电流增大一倍；III为运行电压下交流泄漏电流增大；IV为绝缘电阻低于1000MΩ；V为出现表面闪络；VI为爆炸；VII为温度升高；步骤3.2：定义MOA故障类型：1为电阻片受潮；2为初期老化；3为表面污染；4为端子紧固不良；5为并联电阻老化；6为电阻片制造质量不良；步骤3.3：建立BP神经网络：列出MOA的故障类型及故障原因，其中0表示该现象不发生，1表示该现象发生；使用newff函数建立一个可训练的BP神经网络，用7个现象做为它的输入，6个故障类型做为它的输出；步骤3.4：训练BP神经网络：学习算法采用自适应修改学习率算法traingda，traingda是一种网络训练函数，根据梯度下降和自适应学习率更新权重和偏差值；学习率初值取为0.85，学习速率增长比例因子和学习速率下降比例因子取为缺省值，训练显示过程间隔的训练次数取为50，动量因子取为0.9.最大迭代次数取为1000，学习目标取为0.00001；步骤3.5：验证BP神经网络的准确性：设故障论域d＝Pl，P2，…，P7上全体故障子集构成模糊幂集Fd，对于任意故障A∈Fd，可得到故障A对于6种典型故障的相对欧氏距离为： 为了便于比较取隶属函数mfmP＝cosremP，根据最大隶属度原则，诊断出该避雷器存在的故障；所述步骤1的具体步骤如下：步骤1.1：设R1,R2,···,Rn为已知的在线监测中用于测量的电阻，计数器的电阻为Rc；步骤1.2：泄漏电流Ilc和计数器的电阻值Rc定义为公式1和公式2： 求得计数器电阻Rc后，通过测量计数器两端的电压，综合公式1和公式2能够求出MOA泄漏电流Ilc；所述步骤2的具体步骤如下：步骤2.1：确定容性谐波电流：通过测量位于避雷器电场中的探头电流Ip来确定容性三次谐波电流Ic3，Ip经过傅立叶变换，得到三次谐波探头电流Ip3，如果Ip3的幅值和相角与Ic3有关，根据公式3得到阻性三次谐波电流Irh3：Irh3＝It3-Ic33由于通常不知道场探头的电容，引入Ip3的一个定标程序，然后才能确定Ic3的幅值，定标是基于对基频分量It1和Ip1的比较，由于It1主要是容性的，它的幅值对阻性电流分量的增长不是非常灵敏，在阻性电流实际范围内，基频电流只增长几个百分点，因此实际上认为It1与Ic1相等，基频分量It1和Ip1的幅值的关系表示为： 根据公式5确定对容性3次谐波电流： AMP3与AMP1不等，因而需要引入AMP3，根据公式5、公式6，并假设It1与Ic1相等，AMP3能够表示为： 步骤2.2：计算电场：将场探针Ep1和Ep3分别设置于MOA底座以下10cm和5cm处，场强Ec1和Ec3分布在MOA的底部，计算AMP3AMP1；步骤2.3：确定阻性三次谐波泄漏电流：根据公式3、5、6，避雷器阻性三次谐波泄漏电流现在可从公式9确定： 阻性三次谐波电流Irh3＝εUα，U为施加于MOA两端的正常工作电压，εandα是由MOA自身非线性特性决定的系数；MOA三次谐波泄漏电流的计算公式为 假设相电压的三次谐波与每一相的基频频率具有相同的相角Δ是合理的，且只考虑基频和三次谐波，能够表达为： n＝0，1，2表示三相，ff是基频；Uh3能够看作是由系统基频3倍频率的零序电压，因此Ip3与Ic3有相同的相角，而与场探头的位置无关。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网安徽省电力有限公司马鞍山供电公司;国家电网有限公司 基于泄漏电流传感器和BP神经网络算法的避雷器监控方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD