申请/专利权人：山东德源电力科技股份有限公司

申请日：2024-04-28

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118091234B

主分类号：G01R19/00

分类号：G01R19/00;G01R15/18;G01R35/02;G06F18/2321

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开

摘要：本发明涉及电力故障检测技术领域，尤其涉及一种用于故障诊断处理的电流互感器，该电流互感器包括数据采集模块，用于通过电流互感器采集电流时序数据；信号处理模块，用于获取电流时序数据中的每个数据点的多维特征值集合，根据每个数据点的多维特征值集合分别进行二维特征值分布下的数据点聚类，对应得到每个二维特征值分布下异常数据点和每个异常数据点的初始异常值；异常分析模块，用于对数据点在每个二维特征值分布下的初始异常值进行融合处理，得到电流时序数据中的目标异常数据点；故障诊断模块，用于根据每个目标异常数据点的修正后的异常程度进行故障诊断，提高了故障诊断的效率和准确性。

主权项：1.一种用于故障诊断处理的电流互感器，其特征在于，所述一种用于故障诊断处理的电流互感器包括：数据采集模块，用于通过电流互感器采集电流时序数据；信号处理模块，用于根据所述电流时序数据中的数据变化获取特征窗口大小，基于所述特征窗口大小获取所述电流时序数据中的每个数据点的多维特征值集合，根据所述每个数据点的多维特征值集合分别进行二维特征值分布下的数据点聚类，对应得到每个所述二维特征值分布下异常数据点和每个所述异常数据点的初始异常值；异常分析模块，用于针对所述电流时序数据中的任一数据点，对所述数据点在每个所述二维特征值分布下的初始异常值进行融合处理，得到所述数据点的异常程度，根据所述电流时序数据中的每个数据点的异常程度，得到所述电流时序数据中的目标异常数据点；故障诊断模块，用于对每个所述目标异常数据点的异常程度进行修正，得到修正后的异常程度，根据每个所述目标异常数据点的修正后的异常程度进行故障诊断；所述信号处理模块中根据所述电流时序数据中的数据变化获取特征窗口大小，包括：获取预设的周期长度范围，针对所述周期长度范围中的任一周期长度，利用所述周期长度将所述电流时序数据划分为多个子序列，利用DTW算法分别获取相邻两个所述子序列之间的相似度，得到相似度均值；根据所述周期长度范围中的每个周期长度下的相似度均值，获取最大相似度均值所对应周期长度作为特征窗口大小；所述信号处理模块中基于所述特征窗口大小获取所述电流时序数据中的每个数据点的多维特征值集合，包括：针对所述电流时序数据中的任一数据点，以所述数据点为特征窗口的中心，在所述电流时序数据中截取长度与特征窗口大小相等的数据子序列，分别所述数据子序列的数据均值、数据标准差、偏度、峰度以及所述数据点的数值与所述数据均值之间的差值，并组成所述数据点的多维特征值集合；所述信号处理模块中根据所述每个数据点的多维特征值集合分别进行二维特征值分布下的数据点聚类，对应得到每个所述二维特征值分布下异常数据点和每个所述异常数据点的初始异常值，包括：针对所述多维特征值集合中的任一两个特征值，根据所述每个数据点的多维特征值集合中的所述两个特征值构建二维平面，获取最优聚类半径和预设的最小样本点数，基于所述最优聚类半径和所述最小样本点数，对所述二维平面上的所有数据点进行聚类得到至少一个孤立点，将所有孤立点作为异常数据点；针对任一异常数据点，获取所述异常数据点与最近的聚类簇之间的距离，将所述距离的相反数代入以自然常数为底数的指数函数，得到对应的函数值，将常数1与所述函数值之间的差值作为所述异常数据点的初始异常值；所述信号处理模块中获取最优聚类半径，包括：获取k-距离的预设取值范围，针对所述预设取值范围中的任一k值，获取所述二维平面上的每个数据点的k-距离，构建所述二维平面上的所有数据点的k-距离的直方图，获取所述直方图的峰度；根据所述预设取值范围内的每个k值下的直方图的峰度，获取最大峰度所对应k值作为最优k值，根据所述最优k值下所述二维平面上的每个数据点的k-距离，获取k-距离的平均值，获取所述最优k值下的直方图的谷点所对应的目标k-距离；将所述k-距离的平均值和所述目标k-距离之间的任一值作为最优聚类半径；所述故障诊断模块中对每个所述目标异常数据点的异常程度进行修正，得到修正后的异常程度，包括：针对任一目标异常数据点，根据所述目标异常数据点的预设容差区间，获取所述目标异常数据点的周期性指标；根据所有目标异常数据点的周期性指标，获取周期性指标均值，计算所述目标异常数据点的周期性指标与所述周期性指标均值之间的差值绝对值，将所述差值绝对值代入以自然常数为底数的指数函数中，得到对应的指数函数结果，将所述指数函数结果与所述目标异常数据点的异常程度之间的乘积作为所述目标异常数据点的修正后的异常程度；所述故障诊断模块中根据所述目标异常数据点的预设容差区间，获取所述目标异常数据点的周期性指标，包括：获取预设的可变步长，针对所述可变步长中的任一步长，将所述目标异常数据点的预设容差区间以所述步长在所述电流时序数据中进行遍历，得到至少两个容差区间，对包含其他目标异常数据点的容差区间进行标记，得到标记的容差区间；统计所述步长下的容差区间的第一数量和所述标记的容差区间的第二数量，获取所述第一数量和所第二数量之间的比值，将所述第一数量的相反数代入以自然常数为底数的指数函数中，得到对应的函数值，获取常数1与所述函数值之间的差值，将所述差值与所述比值之间的乘积作为所述步长的步长优选程度；根据所述可变步长中的每个步长的步长优选程度，将最大步长优选程度所对应的步长作为所述目标异常数据点的周期性指标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东德源电力科技股份有限公司 一种用于故障诊断处理的电流互感器

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