一种绝缘特性检测方法及其系统

1.一种绝缘特性检测方法，其特征在于，所述方法包括：
构建电气设备的绝缘特性数据库，具体地，选定若干影响因素及每一影响因素的水平，获得正常电气设备在特定影响因素水平时的测量结果，设置单因素水平实验，判断每一影响因素与测量结果之间的相关性程度，依据所述相关性程度，为每一影响因素赋予对应的权重值；
通过超声波检测方法测量声压，检测局部放电的放电强度；
基于若干位于不同位置的探测器获得的暂态对地电压信号，确定局部放电点的位置；
将获取的声压信号与暂态对地电压信号作为组合与所述绝缘特性数据库进行比对，通过系统演化方法获得相关程度最高的比对结果；
其中，当使用欧式距离作为衡量标准时，目标函数为：
当使用余弦相似度作为衡量标准时，目标函数为：
依据所述比对结果，判断电气设备的绝缘特性。
2.根据权利要求1所述的绝缘特性检测方法，其特征在于，所述影响因素包括：工作电压、放电种类、绝缘材料、电气设备制造厂家以及电气设备类型。
3.根据权利要求1所述的绝缘特性检测方法，其特征在于，所述将获取的声压信号与暂态对地电压信号作为组合与所述绝缘特性数据库进行比对的步骤具体包括：
获取检测时的各个影响因素；
依据所述权重值大小，依次序的在所述绝缘特性数据库中寻找相对应的影响因素；
在符合前三个最大的权重值的影响因素的前提下，通过K-means聚类算法计算检测时与所述绝缘特性数据库最接近的结果。
4.根据权利要求3所述的绝缘特性检测方法，其特征在于，所述依据所述比对结果，判断电气设备的绝缘特性的步骤具体包括：
判断检测获得的声压信号及暂态对地电压信号与所述绝缘特性数据库中相对应影响因素下的测量结果的差异；
当所述差异大于预设的阈值时，判断电气设备的绝缘特性不合格；
当所述差异小于等于预设的阈值时，判断电气设备的绝缘特性合格。
5.一种绝缘特性检测系统，其特征在于，所述系统包括：
数据库模块，用于构建电气设备的绝缘特性数据库；
超声波检测模块，用于通过超声波检测方法测量声压，检测局部放电的放电强度；
探测器模块，用于基于若干位于不同位置的探测器获得的暂态对地电压信号，确定局部放电点的位置；
比对模块，用于将获取的声压信号与暂态对地电压信号作为组合与所述绝缘特性数据库进行比对，获得相关程度最高的比对结果；
以及判断模块，用于依据所述比对结果，判断电气设备的绝缘特性。
6.根据权利要求5所述的绝缘特性检测系统，其特征在于，所述数据库模块具体用于：
选定若干影响因素及每一影响因素的水平；
获得正常电气设备在特定影响因素水平时的测量结果；
设置单因素水平实验，判断每一影响因素与测量结果之间的相关性程度；以及依据所述相关性程度，为每一影响因素赋予对应的权重值。
7.根据权利要求6所述的绝缘特性检测系统，其特征在于，所述影响因素包括：工作电压、放电种类、绝缘材料、电气设备制造厂家以及电气设备类型。
8.根据权利要求7所述的绝缘特性检测系统，其特征在于，所述比对模块具体用于：
获取检测时的各个影响因素；
依据所述权重值大小，依次序的在所述绝缘特性数据库中寻找相对应的影响因素；以及在符合前三个最大的权重值的影响因素的前提下，通过K-means聚类算法计算检测时与所述绝缘特性数据库最接近的结果。
9.根据权利要求8所述的绝缘特性检测系统，其特征在于，所述判断模块具体用于：
判断检测获得的声压信号及暂态对地电压信号与所述绝缘特性数据库中相对应影响因素下的测量结果的差异；以及当所述差异大于预设的阈值时，判断电气设备的绝缘特性不合格；当所述差异小于等于预设的阈值时，判断电气设备的绝缘特性合格。

一种绝缘特性检测方法及其系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及电气设备检测技术领域，尤其涉及一种绝缘特性检测方法及其系统。\n背景技术\n[0002] 在电力系统中，绝缘特性性能指标是衡量设备健康程度的重要指标之一，尤其是对于高压设备而言。现有的绝缘特性检测可以采用多种方法以及不同的装置完成。\n[0003] 但是，在现有的检测方法中，绝缘特性检测很容易受到环境以及其他多种影响因素的影响。检测结果有时并不能完全的反映设备的绝缘性能。设备的一些缺陷可能无法通过常规的手段检测筛选出来。\n[0004] 通常，为了保证电气设备的使用安全，会采取多种检测手段结合使用的方式来完成最终的绝缘特性检测。但上述步骤较为繁琐，而且，若采用破坏性手段进行检测时，还容易导致电气设备的损伤等。\n[0005] 因此，现有技术还有待发展。\n发明内容\n[0006] 鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种绝缘特性检测方法及其系统，旨在解决现有技术中绝缘特性检测易受多种因素影响，检测结果可靠性不佳的问题。\n[0007] 为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：\n[0008] 一种绝缘特性检测方法，其中，所述方法包括：\n[0009] 构建电气设备的绝缘特性数据库；\n[0010] 通过超声波检测方法测量声压，检测局部放电的放电强度；\n[0011] 基于若干位于不同位置的探测器获得的暂态对地电压信号，确定局部放电点的位置；\n[0012] 将获取的声压信号与暂态对地电压信号作为组合与所述绝缘特性数据库进行比对，获得相关程度最高的比对结果；\n[0013] 通过系统演化方法获得相关程度最高的比对结果；\n[0014] 其中，当使用欧式距离作为衡量标准时，目标函数为：\n[0015]\n[0016] 当使用余弦相似度作为衡量标准时，目标函数为：\n[0017]\n[0018] 依据所述比对结果，判断电气设备的绝缘特性。\n[0019] 所述的绝缘特性检测方法，其中，所述构建电气设备的绝缘特性数据库的步骤具体包括：\n[0020] 选定若干影响因素及每一影响因素的水平；\n[0021] 获得正常电气设备在特定影响因素水平时的测量结果；\n[0022] 设置单因素水平实验，判断每一影响因素与测量结果之间的相关性程度；\n[0023] 依据所述相关性程度，为每一影响因素赋予对应的权重值。\n[0024] 所述的绝缘特性检测方法，其中，所述影响因素包括：工作电压、放电种类、绝缘材料、电气设备制造厂家以及电气设备类型。\n[0025] 所述的绝缘特性检测方法，其中，所述将获取的声压信号与暂态对地 电压信号作为组合与所述绝缘特性数据库进行比对的步骤具体包括：\n[0026] 获取检测时的各个影响因素；\n[0027] 依据所述权重值大小，依次序的在所述绝缘特性数据库中寻找相对应的影响因素；\n[0028] 在符合前三个最大的权重值的影响因素的前提下，通过K-means聚类算法计算检测时与所述绝缘特性数据库最接近的结果。\n[0029] 所述的绝缘特性检测方法，其中，所述依据所述比对结果，判断电气设备的绝缘特性的步骤具体包括：\n[0030] 判断检测获得的声压信号及暂态对地电压信号与所述绝缘特性数据库中相对应影响因素下的测量结果的差异；\n[0031] 当所述差异大于预设的阈值时，判断电气设备的绝缘特性不合格；\n[0032] 当所述差异小于等于预设的阈值时，判断电气设备的绝缘特性合格。\n[0033] 一种绝缘特性检测系统，其中，所述系统包括：\n[0034] 数据库模块，用于构建电气设备的绝缘特性数据库；\n[0035] 超声波检测模块，用于通过超声波检测方法测量声压，检测局部放电的放电强度；\n[0036] 探测器模块，用于基于若干位于不同位置的探测器获得的暂态对地电压信号，确定局部放电点的位置；\n[0037] 比对模块，用于将获取的声压信号与暂态对地电压信号作为组合与所述绝缘特性数据库进行比对，获得相关程度最高的比对结果；\n[0038] 以及判断模块，用于依据所述比对结果，判断电气设备的绝缘特性。\n[0039] 所述的绝缘特性检测系统，其中，所述数据库模块具体用于：\n[0040] 选定若干影响因素及每一影响因素的水平；\n[0041] 获得正常电气设备在特定影响因素水平时的测量结果；\n[0042] 设置单因素水平实验，判断每一影响因素与测量结果之间的相关性程度；以及依据所述相关性程度，为每一影响因素赋予对应的权重值。\n[0043] 所述的绝缘特性检测系统，其中，所述影响因素包括：工作电压、放电种类、绝缘材料、电气设备制造厂家以及电气设备类型。\n[0044] 所述的绝缘特性检测系统，其中，所述比对模块具体用于：\n[0045] 获取检测时的各个影响因素；\n[0046] 依据所述权重值大小，依次序的在所述绝缘特性数据库中寻找相对应的影响因素；以及在符合前三个最大的权重值的影响因素的前提下，通过K-means聚类算法计算检测时与所述绝缘特性数据库最接近的结果。\n[0047] 所述的绝缘特性检测系统，其中，所述判断模块具体用于：\n[0048] 判断检测获得的声压信号及暂态对地电压信号与所述绝缘特性数据库中相对应影响因素下的测量结果的差异；以及当所述差异大于预设的阈值时，判断电气设备的绝缘特性不合格；当所述差异小于等于预设的阈值时，判断电气设备的绝缘特性合格。\n[0049] 有益效果：本发明提供的一种绝缘特性检测方法及其系统，采用构建历史数据库的方式，将当前的测量结果与历史数据比对，获得相对应的判断准则来衡量电气设备的绝缘特性，能够利用大量的历史数据来尽可能的减少影响因素对于测试结果的影响，有效的提高测试结果的可靠性。\n[0050] 上述方法和系统能够通过计算机自动实现，自动化程度高，简化了操作人员的操作，无需进行繁琐的多种测试，具有良好的应用前景。\n附图说明\n[0051] 图1为本发明具体实施例的绝缘特性检测方法的方法流程图。\n[0052] 图2为本发明具体实施例的绝缘特性检测方法的步骤S400的方法流程图。\n[0053] 图3为本发明具体实施例的绝缘特性检测方法的步骤S500的方法流程图。\n[0054] 图4为本发明具体实施例的绝缘特性检测系统的结构框图。\n具体实施方式\n[0055] 本发明提供一种绝缘特性检测方法及其系统。为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。\n[0056] 如图1所示，为本发明具体实施例的一种绝缘特性检测方法。其中，所述方法包括如下步骤：\n[0057] S100、构建电气设备的绝缘特性数据库。绝缘特性具体包括绝缘性以及结构特性两个方面的性质，可以通过多种不同的参数来进行衡量和判断，不同的电力设备也可能采取不同的方式或者检测数据来评价其绝缘特性。\n[0058] 一般的，绝缘特性可以由局部放电现象所衡量。局部放电是指发生在电极之间但未贯穿电极的放电。这些微弱的放电产生的累积效应可以导致绝缘体的缺陷逐步扩大，最后使整体被击穿。\n[0059] S200、通过超声波检测方法测量声压，检测局部放电的放电强度。\n[0060] S300、基于若干位于不同位置的探测器获得的暂态对地电压信号，确定局部放电点的位置。\n[0061] 在上述局部放电过程中，能量会以电磁、声波等形式释放，可以通过检测这些信号来判断或者评价电力设备，例如开关柜等的绝缘性能。\n[0062] 在步骤S200中，根据局部放电释放的能量与声能之间的关系，可以通过测量超声波信号的声压来推测出放电的强弱，进而评价绝缘特性。\n[0063] 而在步骤S300中，因放电产生的电磁波通过金属箱体的接缝处传播出去，同时会产生一个暂态电压，这个电压脉冲通常被称为暂态对地电压(TEV)。通过研究发现，局部放电产生的TEV信号的大小与局部放电的激烈程度及放电点的远近有直接的关系。因此，可以通过多个探测器获得的信号的时间差，定位局部放电点的位置。\n[0064] S400、将获取的声压信号与暂态对地电压信号作为组合与所述绝缘特 性数据库进行比对，获得相关程度最高的比对结果。\n[0065] 由于绝缘特性的判断是一个复杂的过程，容易受到多种因素的影响，通常仅能使用比较性的检测方式方可获得较为可靠的结果。因此，上述步骤中获得的检测结果，需要与同类型的电力设备，相近的检测环境与条件(例如具体的工作状态，检测时的空气条件，检测设备，电力设备的型号、批次)的检测结果进行比较。\n[0066] 通过预先建立的绝缘特性数据库，能够方便的寻找到需要的检测数据，从而提高绝缘特性检验结果的可靠性。另外，预设的数据库可以减少比较实验所需的实验操作流程，还可以通过网络共享等方式，进一步的降低实验的次数，使得每次实验所获得实验数据均能够得到充分的利用。\n[0067] S500、依据所述比对结果，判断电气设备的绝缘特性。\n[0068] 在数据库中找到相对应的结果后，即可使用现有技术中常用的比较性检测方法，依据操作规程等，进行电力设备的绝缘特性判断。\n[0069] 具体的，所述构建电气设备的绝缘特性数据库的步骤具体包括：\n[0070] 首先，选定若干影响因素及每一影响因素的水平。然后，获得正常电气设备在特定影响因素水平时的测量结果。\n[0071] 具体的，所述影响因素包括：工作电压、放电种类、绝缘材料、电气设备制造厂家以及电气设备类型。\n[0072] 然后设置单因素水平实验，判断每一影响因素与测量结果之间的相关性程度。\n[0073] 最后依据所述相关性程度，为每一影响因素赋予对应的权重值。\n[0074] 在本发明的具体实施例中，如图2所示，所述将获取的声压信号与暂态对地电压信号作为组合与所述绝缘特性数据库进行比对的步骤具体包括：\n[0075] S410、获取检测时的各个影响因素。所述影响因素具体可以是上述数据库中影响因素中的一种或者多种或者全部。\n[0076] S420、依据所述权重值大小，依次序的在所述绝缘特性数据库中寻找相对应的影响因素。\n[0077] 考虑到检测时，不可能影响因素与上述数据库中的影响因素完全相符，需要在搜索比对的过程中，作出一定的取舍以减少运算量以及提高精确程度。\n[0078] S430、在符合前三个最大的权重值的影响因素的前提下，通过K-means聚类算法计算检测时与所述绝缘特性数据库最接近的结果。\n[0079] 一般的，前三个最大的权重值的影响因素已经能够基本的反映当前需要的比对结果。然后通过聚类算法进行归类，将多组数据分类并进行比较，从而完成最终的比对结果。\n[0080] 数据分类的过程包括：首先选择K个点作为初始的质心，K为簇的数目，然后将各个点指派到最近的质心中，形成K个聚类，重复迭代直至收敛或者达到预设的最大迭代次数。\n[0081] 通常的K值是由用户决定的，判断具体形成的聚类个数。由于在数据库构建过程中，对于数据的类别通常是已知的，是以特定的因素和水平进行收集的。因此，K值可以依据数据库的实际情况进行确定。\n[0082] 但在数据库构建时，若未能遵循一定的规则获取相应的数据，可以采用诸如canopy算法进行初始划分、与层次聚类结合等方式来估算K值。\n[0083] 确定质心数量后，由于样本数据相对较小。因此，可以首先随机的选取一组初始质心进行聚类。\n[0084] 较佳的，则首先从数据库中的获取一个数据样本，使用层次聚类技术对其进行聚类，从中获得K个聚类，并将其质心作为初始质心进行聚类。\n[0085] 最后，当使用欧式距离时，目标函数具体可以为：\n[0086]\n[0087] (最小化对象到对应质心的欧式距离的平方和)\n[0088] 而当使用余弦相似度作为衡量距离时，目标函数则相对应为：\n[0089]\n[0090] (最大化对象到对应质心的余弦相似度的和)。具体选择使用欧式距离还是余弦相似度作为量度需要依据数据情况进行考量。\n[0091] 例如，当数据库中的数据变化情况为幅度平缓，数据变化曲线并不会出现明显的拐点或者尖峰时，倾向使用欧式距离即可。但是，若对于某一数据的评价之间的反差巨大(反映在N维空间上为，固定线段作为底边的三角形具有不固定的顶角大小)，这时采用余弦相似度能够获得更为合理的求解。\n[0092] 在分类完成后，可以使用系统演化这样一个伪热力学系统将检测数据归类到某一类别中。k个类别的聚类结果可以称为结果N1，令N＝1开始，经过分裂和合并过程，演化至稳定的状态Ni，获得最终的比对结果(亦即将检测数据归入到某一特定类别中)。\n[0093] 更具体的，如图3所示，所述依据所述比对结果，判断电气设备的绝缘特性的步骤具体包括：\n[0094] S510、判断检测获得的声压信号及暂态对地电压信号与所述绝缘特性数据库中相对应影响因素下的测量结果的差异。\n[0095] S520、当所述差异大于预设的阈值时，判断电气设备的绝缘特性不合 格。\n[0096] S530、当所述差异小于等于预设的阈值时，判断电气设备的绝缘特性合格。\n[0097] 上述预设的阈值具体可以通过现有多种的比较实验的方法获得，以开关柜的趋势分析为例：\n[0098] 获取一个季度的时间间隔的正常开关柜的测试数据，取其中最大的a％的数值的作为A，取其中变化值最大的a％作为B，计算A与B的比值，获得变化比率，并将该变化比率作为阈值。\n[0099] 当检测结果与对比判断结果的之间的差异小于变化比率时，可以认为是趋势变化误差所造成。而当差异大于变化比率时，则可以认为是绝缘特性不合格所致。\n[0100] 如图4所示，为本发明具体实施例的一种绝缘特性检测系统。\n[0101] 其中，所述系统包括：数据库模块100，用于构建电气设备的绝缘特性数据库；超声波检测模块200，用于通过超声波检测方法测量声压，检测局部放电的放电强度；探测器模块300，用于基于若干位于不同位置的探测器获得的暂态对地电压信号，确定局部放电点的位置；比对模块400，用于将获取的声压信号与暂态对地电压信号作为组合与所述绝缘特性数据库进行比对，获得相关程度最高的比对结果；以及判断模块500，用于依据所述比对结果，判断电气设备的绝缘特性。具体如上所述。\n[0102] 具体的，所述数据库模块具体用于：选定若干影响因素及每一影响因素的水平；获得正常电气设备在特定影响因素水平时的测量结果；设置单因素水平实验，判断每一影响因素与测量结果之间的相关性程度；以及依据所述相关性程度，为每一影响因素赋予对应的权重值。\n[0103] 其中，所述影响因素包括：工作电压、放电种类、绝缘材料、电气设备制造厂家以及电气设备类型。\n[0104] 更具体的，所述比对模块具体用于：获取检测时的各个影响因素；依 据所述权重值大小，依次序的在所述绝缘特性数据库中寻找相对应的影响因素；以及在符合前三个最大的权重值的影响因素的前提下，通过K-means聚类算法计算检测时与所述绝缘特性数据库最接近的结果。\n[0105] 较佳的是，所述判断模块还用于：判断检测获得的声压信号及暂态对地电压信号与所述绝缘特性数据库中相对应影响因素下的测量结果的差异；以及当所述差异大于预设的阈值时，判断电气设备的绝缘特性不合格；当所述差异小于等于预设的阈值时，判断电气设备的绝缘特性合格。\n[0106] 可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及本发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。