本發(fā)明涉及ftu局放測(cè)試，特別是一種配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試方法及電路。

背景技術(shù)：

1、隨著一二次深度融合技術(shù)的持續(xù)推進(jìn)，要求設(shè)備的局放小于20pc，為了響應(yīng)國(guó)家電網(wǎng)的要求，我公司將解決ftu(配電開(kāi)關(guān)監(jiān)控終端)局放問(wèn)題提上了日程。局部放電試驗(yàn)的目的是發(fā)現(xiàn)設(shè)備結(jié)構(gòu)和制造工藝的缺陷。如：絕緣內(nèi)部局部電場(chǎng)強(qiáng)度過(guò)高；金屬部件有尖角；絕緣混入雜質(zhì)或局部帶有缺陷產(chǎn)品內(nèi)部金屬接地部件之間、導(dǎo)電體之間電氣連接不良等，以便消除這些缺陷，防止局部放電對(duì)絕緣造成破壞。

2、局部放電是指高壓電器中的絕緣介質(zhì)在高電場(chǎng)強(qiáng)度作用下，發(fā)生在電極之間的未貫穿的放電，局部放電發(fā)生在一個(gè)或幾個(gè)絕緣內(nèi)部的氣隙或氣泡之中。由于放電能量很小，不影響電氣設(shè)備的短時(shí)絕緣強(qiáng)度。局部放電產(chǎn)生的一些不良效應(yīng)，如不良化合物的產(chǎn)生，就可以慢慢地?fù)p壞絕緣，最后可導(dǎo)致整個(gè)絕緣被擊穿，發(fā)生突發(fā)性故障。

3、當(dāng)介質(zhì)內(nèi)部發(fā)生局部放電時(shí)，伴隨著發(fā)生許多現(xiàn)象。有些屬于電的：如電脈沖的產(chǎn)生，介質(zhì)損耗的增大和電磁波放射；有些屬于非電的：如光、熱、噪音、氣體壓力的變化和化學(xué)變化。但ftu局放非真正意義上的上的局放，而是由于ftu供電電壓波動(dòng)造成局放測(cè)試檢測(cè)不合格。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本部分的目的在于概述本發(fā)明的實(shí)施例的一些方面以及簡(jiǎn)要介紹一些較佳實(shí)施例。在本部分以及本技術(shù)的說(shuō)明書(shū)摘要和發(fā)明名稱(chēng)中可能會(huì)做些簡(jiǎn)化或省略以避免使本部分、說(shuō)明書(shū)摘要和發(fā)明名稱(chēng)的目的模糊，而這種簡(jiǎn)化或省略不能用于限制本發(fā)明的范圍。

2、鑒于上述現(xiàn)有存在的問(wèn)題，提出了本發(fā)明。

3、因此，本發(fā)明提供了一種配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試方法及電路，能夠解決背景技術(shù)中提到的問(wèn)題。

4、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

5、第一方面，本發(fā)明提供了一種配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試方法，其包括，采集供電電壓和局部放電信號(hào)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；

6、對(duì)供電電壓波動(dòng)和局部放電數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析，得到動(dòng)態(tài)時(shí)序特征評(píng)估結(jié)果，并對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行空間分布分析，生成三維空間pd分布圖；

7、根據(jù)所述動(dòng)態(tài)時(shí)序特征評(píng)估結(jié)果和三維空間pd分布圖構(gòu)建時(shí)空關(guān)聯(lián)模型，分析供電電壓波動(dòng)和局部放電信號(hào)在時(shí)空維度上的關(guān)聯(lián)性，得到時(shí)空維度分析結(jié)果；

8、通過(guò)所述時(shí)空維度分析結(jié)果對(duì)局部放電檢測(cè)進(jìn)行優(yōu)化，采用優(yōu)化后的局部放電檢測(cè)對(duì)ftu進(jìn)行檢測(cè)，得到局部放電檢測(cè)結(jié)果。

9、作為本發(fā)明所述配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述供電電壓包括瞬時(shí)電壓值、電壓波動(dòng)頻率、電壓波動(dòng)幅度以及諧波成分；所述局部放電信號(hào)數(shù)據(jù)包括放電強(qiáng)度、放電頻次、放電時(shí)間間隔、放電波形以及放電位置。

10、作為本發(fā)明所述配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述時(shí)間序列分析包括提取供電電壓和局部放電信號(hào)的動(dòng)態(tài)時(shí)序特征，并使用提取的特征構(gòu)建時(shí)間序列模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)時(shí)序特征評(píng)估；所述空間分布分析包括使用kriging插值方法生成三維空間pd分布圖。

11、作為本發(fā)明所述配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述供電電壓的動(dòng)態(tài)時(shí)序特征包括瞬時(shí)電壓值的均值、方差、最大值、最小值以及標(biāo)準(zhǔn)差；

12、所述局部放電信號(hào)的動(dòng)態(tài)時(shí)序特征包括放電強(qiáng)度的均值、方差、最大值、最小值以及標(biāo)準(zhǔn)差；

13、使用提取的特征構(gòu)建時(shí)間序列模型，進(jìn)行動(dòng)態(tài)時(shí)序特征評(píng)估，計(jì)算公式如下：

14、

15、其中，tv(t)是供電電壓的動(dòng)態(tài)時(shí)序特征評(píng)估結(jié)果，tp(t)是局部放電信號(hào)的動(dòng)態(tài)時(shí)序特征評(píng)估結(jié)果；

16、所述進(jìn)行空間分布分析包括，

17、使用kriging插值方法生成三維空間pd分布圖，分布圖計(jì)算公式如下：

18、

19、其中，μ是全局均值，λi是kriging權(quán)重，pxyz(x，y，z)是局部放電強(qiáng)度的空間分布數(shù)據(jù)。

20、作為本發(fā)明所述配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述構(gòu)建時(shí)空關(guān)聯(lián)模型包括將長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)和三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(3d-cnn)的混合模型進(jìn)行結(jié)合架構(gòu)，同時(shí)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)，捕捉供電電壓波動(dòng)和局部放電信號(hào)在時(shí)間和空間維度上的特征。

21、作為本發(fā)明所述配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述時(shí)空關(guān)聯(lián)模型的運(yùn)行流程包括準(zhǔn)備時(shí)間序列數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)，使用3d-cnn處理空間數(shù)據(jù)，并使用lstm層處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，將3d-cnn和lstm的輸出進(jìn)行融合，通過(guò)全連接層得到最終輸出。

22、作為本發(fā)明所述配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述對(duì)局部放電檢測(cè)進(jìn)行優(yōu)化包括，

23、根據(jù)時(shí)空維度綜合評(píng)估結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)整檢測(cè)設(shè)備的參數(shù)設(shè)置，包括調(diào)整傳感器的靈敏度和采樣頻率；

24、所述動(dòng)態(tài)調(diào)整包括，

25、設(shè)定初始檢測(cè)設(shè)備參數(shù)，包括傳感器靈敏度s0、采樣頻率f0、監(jiān)測(cè)頻率ν0和覆蓋范圍a0；

26、實(shí)時(shí)采集供電電壓和局部放電信號(hào)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行動(dòng)態(tài)時(shí)序特征提取和空間分布分析，更新時(shí)空維度評(píng)估結(jié)果m(t,x,y,z)；

27、根據(jù)最新的時(shí)空維度評(píng)估結(jié)果m(t,x,y,z)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域評(píng)估，將評(píng)估結(jié)果分類(lèi)為低、中、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域；

28、當(dāng)m(t,x,y,z)＞第一閾值θ1時(shí)，將評(píng)估區(qū)域判定為高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域；

29、當(dāng)?shù)谝婚撝郸?≥m(t,x,y,z)＞第二閾值θ2時(shí)，將評(píng)估區(qū)域判定為中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域；

30、當(dāng)?shù)诙撝郸?≥m(t,x,y,z)時(shí)，將評(píng)估區(qū)域判定為低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域；

31、根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，動(dòng)態(tài)調(diào)整檢測(cè)設(shè)備的參數(shù)設(shè)置，設(shè)置包括，

32、低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域保持初始參數(shù)設(shè)置，使傳感器靈敏度s＝s0，采樣頻率f＝f0；

33、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域適當(dāng)增加監(jiān)測(cè)頻率和覆蓋范圍，同時(shí)調(diào)整傳感器靈敏度為s1和采樣頻率為f1；中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域根據(jù)放電強(qiáng)度和頻次特征，調(diào)整靈敏度，計(jì)算公式如下：

34、

35、其中，k1為第一靈敏度調(diào)整系數(shù)；

36、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域根據(jù)電壓波動(dòng)頻率特征，調(diào)整采樣頻率，

37、

38、其中，m1為第一波動(dòng)頻率調(diào)整系數(shù)；

39、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域顯著增加監(jiān)測(cè)頻率和覆蓋范圍，提高傳感器靈敏度s2和采樣頻率f2；

40、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域顯著提高靈敏度，計(jì)算公式如下：

41、

42、其中，k2為第二靈敏度調(diào)整系數(shù)，k2>k1；

43、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域顯著提高采樣頻率，計(jì)算公式如下：

44、

45、其中，m2為第二波動(dòng)頻率調(diào)整系數(shù)，且m2>m1；

46、動(dòng)態(tài)選擇并調(diào)整檢測(cè)算法，根據(jù)實(shí)時(shí)的時(shí)空特征變化，選擇當(dāng)前情況的檢測(cè)方法。

47、第二方面，本發(fā)明提供了一種配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試電路，其包括：ac-dc回路模塊和dc-dc回路模塊；

48、所述ac-dc回路模塊將交流電轉(zhuǎn)換成直流電并用于限制輸入所述ac-dc回路模塊電源的電壓低于設(shè)定值，進(jìn)行過(guò)壓保護(hù)；

49、所述dc-dc回路模塊與所述ac-dc回路模塊電性連接并用于減小輸入至dc-dc回路模塊電源的電壓的波動(dòng)，使局放達(dá)到最小值。

50、作為本發(fā)明所述配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述ac-dc回路模塊包括過(guò)壓保護(hù)單元，所述過(guò)壓保護(hù)單元包括電容c2、電容c3、壓敏電阻以及整流單元；

51、所述dc-dc回路模塊包括雙向穩(wěn)壓二極管d7、電容c14、電阻r11、電阻r14、電阻r13、電容c16、電容c100、電阻r15、芯片u2、電容c12、肖特基二極管d6、電感l(wèi)2、電容cc1、電容cc2、電容c13、電阻r12、電阻r16、熱敏電阻rt、電容c15、二極管d9、穩(wěn)壓二極管d8、電阻r19、集成電路芯片qt2、電阻r17、電阻r20、電阻r21以及電阻r18。

52、第三方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試方法的步驟。

53、第四方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)一二次深度融合ftu局放測(cè)試方法的步驟。

54、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明有益效果為采集并預(yù)處理供電電壓和局部放電信號(hào)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電壓波動(dòng)和放電特征的全面分析，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，進(jìn)而有助于后續(xù)步驟的高效處理；通過(guò)時(shí)間序列分析和三維空間pd分布圖生成，識(shí)別了供電電壓和局部放電信號(hào)的動(dòng)態(tài)時(shí)序特征和空間分布特征，從而為時(shí)空關(guān)聯(lián)分析提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)；通過(guò)構(gòu)建結(jié)合lstm和3d-cnn的混合模型，分析了供電電壓波動(dòng)與局部放電信號(hào)在時(shí)空維度上的關(guān)聯(lián)性，達(dá)到了精確捕捉和預(yù)測(cè)局部放電特征的效果；利用時(shí)空維度分析結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)整檢測(cè)設(shè)備的參數(shù)和檢測(cè)算法，優(yōu)化了局部放電檢測(cè)方法，提高了檢測(cè)的靈敏度和準(zhǔn)確性，從而有效保障了電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行；這些步驟的有機(jī)結(jié)合，不僅提升了局部放電檢測(cè)的精準(zhǔn)性和可靠性，還為電力系統(tǒng)的智能化管理提供了重要支持。