有载分接开关机械状态检测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品与流程

本申请涉及电力设备，特别是涉及一种有载分接开关机械状态检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、换流变压器是hvdc（high voltage dc，高压直流输电）系统中的关键设备，承担着电压变换、电能分配和传输的重要任务，是电力系统可靠、安全、经济、优质运行的重要保证，它依靠oltc（on-load tap changer，有载分接开关）的逐级动作，在保证不中断负载电流的情况下，通过改变换流变压器绕组的匝数实现对整个电网的电压调节。换流变压器对电压要求更高，因此其有载分接开关的机构更复杂，为保证换流变压器的运行安全，需要对有载分接开关的机械状态进行及时分析。目前对有载分接开关的状态检测方式通常是通过人工检查的方式。然而，有载分接开关的结构较复杂，通过人工检测的方式，会导致检测不准确，进而导致换流变压器的安全性降低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高安全性的有载分接开关机械状态检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种有载分接开关机械状态检测方法，所述方法包括：

3、获取待检测的有载分接开关的振动信号和电流信号；

4、对所述振动信号进行相空间重构，得到对应的相空间特征；

5、获取所述电流信号对应的包络，根据所述包络提取所述电流信号对应的电流特征；

6、将所述相空间特征和所述电流特征输入基于引力搜索算法优化的人工神经网络，由所述人工神经网络基于所述相空间特征和所述电流特征输出所述有载分接开关的机械状态。

7、在其中一个实施例中，所述获取待检测的有载分接开关的振动信号和电流信号，包括：

8、获取所述待检测的有载分接开关的原始振动信号和原始电流信号；

9、分别对所述原始振动信号添加多次第一白噪声和多次第二白噪声，得到多个第一振动信号和多个第二振动信号；

10、分别对各个所述第一振动信号和各个所述第二振动信号进行经验模式分解，得到各个所述第一振动信号对应的各个第一内涵模态分量和所述第二振动信号对应的各个第二模态分量；

11、根据各个所述第一内涵模态分量和各个所述第二模态分量，得到降噪后的所述振动信号；

12、对所述原始电流信号进行小波变换降噪处理，得到降噪后的所述电流信号。

13、在其中一个实施例中，所述对所述振动信号进行相空间重构，得到对应的相空间特征，包括：

14、根据所述振动信号对应的序列，确定对应的交互信息函数；

15、根据所述交互信息函数中的极小值，得到相空间重构对应的延迟时间；

16、根据所述延迟时间、所述振动信号和预设的向量空间，确定对应的嵌入维数；

17、根据所述延迟时间和所述嵌入维数，确定所述振动信号对应的重构后的相点序列；

18、通过饱和关联维数法和所述重构后的相点，确定对应的关联维数；

19、基于相空间重构技术生成预设维度的相空间序列，根据所述相点序列中的各个相点以及所述相空间序列中的各个点的距离，确定李雅普诺夫指数；

20、根据所述关联维数和所述李雅普诺夫指数，得到所述相空间特征。

21、在其中一个实施例中，所述获取所述电流信号对应的包络，根据所述包络提取所述电流信号对应的电流特征，包括：

22、对所述电流信号进行希尔伯特变换，根据希尔伯特变换后的电流信号，得到对应的包络；

23、获取所述包络对应的峭度、启动电流幅值、启动时刻和储能时长，得到所述电流特征。

24、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

25、获取待训练的人工神经网络、相空间特征样本和电流特征样本；

26、将所述相空间特征样本和所述电流特征样本输入所述人工神经网络，由所述人工神经网络基于所述相空间特征样本、所述电流特征样本和当前网络权值，确定多个粒子位置编码；

27、获取所述多个粒子位置编码对应的多个粒子适应度，根据所述多个粒子适应度对应的均方误差，确定对应的适应度函数；

28、根据引力搜索算法和所述适应度函数，对所述人工神经网络的模型参数进行优化，直至满足预设训练结束条件时，得到经所述引力搜索算法优化的人工神经网络。

29、在其中一个实施例中，所述根据引力搜索算法和所述适应度函数，对所述人工神经网络的模型参数进行优化，包括：

30、获取所述多个粒子位置编码对应的多个粒子的多个粒子质量和多个惯性质量；

31、根据所述多个粒子质量、所述多个惯性质量、所述适应度函数和引力，确定各个所述粒子对应的万有引力；

32、根据所述万有引力和所述惯性质量，确定粒子加速度；

33、根据所述粒子加速度和所述粒子对应的历史速度，确定所述粒子对应的当前速度；

34、根据所述当前速度和所述粒子对应的历史位置，确定所述粒子对应的当前位置；

35、根据所述粒子加速度、所述当前速度和所述当前位置，更新所述人工神经网络的模型参数。

36、第二方面，本申请提供了一种有载分接开关机械状态检测装置，所述装置包括：

37、获取模块，用于获取待检测的有载分接开关的振动信号和电流信号；

38、第一提取模块，用于对所述振动信号进行相空间重构，得到对应的相空间特征；

39、第二提取模块，用于获取所述电流信号对应的包络，根据所述包络提取所述电流信号对应的电流特征；

40、检测模块，用于将所述相空间特征和所述电流特征输入基于引力搜索算法优化的人工神经网络，由所述人工神经网络基于所述相空间特征和所述电流特征输出所述有载分接开关的机械状态。

41、第三方面，本申请提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。

42、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

43、第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

44、上述有载分接开关机械状态检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，通过对待检测的有载分接开关的振动信号进行相空间重构，得到相空间特征，对电流信号的包络进行特征提取，得到电流特征，通过基于引力搜索算法优化的人工神经网络，结合相空间特征和电流特征输出有载分接开关的机械状态。相较于传统的通过人工检测的方式，本方案通过结合有载分接开关的相空间特征和电流特征，并利用引力搜索算法和人工神经网络对有载分接开关的机械状态进行检测，提高了检测有载分接开关机械状态的准确度，进而提高了换流变压器的安全性。

技术特征：

1.一种有载分接开关机械状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测的有载分接开关的振动信号和电流信号，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述振动信号进行相空间重构，得到对应的相空间特征，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述电流信号对应的包络，根据所述包络提取所述电流信号对应的电流特征，包括：

5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据引力搜索算法和所述适应度函数，对所述人工神经网络的模型参数进行优化，包括：

7.一种有载分接开关机械状态检测装置，其特征在于，所述装置包括：

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种有载分接开关机械状态检测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品。通过对待检测的有载分接开关的振动信号进行相空间重构，得到相空间特征，对电流信号的包络进行特征提取，得到电流特征，通过基于引力搜索算法优化的人工神经网络，结合相空间特征和电流特征输出有载分接开关的机械状态。相较于传统的通过人工检测的方式，本方案通过结合有载分接开关的相空间特征和电流特征，并利用引力搜索算法和人工神经网络对有载分接开关的机械状态进行检测，提高了检测有载分接开关机械状态的准确度，进而提高了换流变压器的安全性。

技术研发人员：石延辉,阮彦俊,李良创,张博,孔浩天,廖毅,赖皓,梁秉岗,梁志权,吴泽宇,庄小亮,陆昶安,齐向东,杨洋,黄华,杨荆林,牛峥,李申奥,潘越,陈印,曾兴,王宁,刘羽超,董诗雨,龚诚嘉锐,赵子豪
受保护的技术使用者：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23