专利名称：Gis设备内部缺陷可视化智能识别方法
技术领域：
本发明涉 及一种电力设备内部缺陷检测方法，尤其涉及一种GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法。
背景技术：
气体绝缘组合电器(GIS)是电力系统中的重要设备，随着电网电压等级和容量的不断提高，GIS设备故障率也随之增加。GIS设备是全封闭组合结构设备，一旦发生故障，维修时间较长，造成的影响和损失就很大。因此，GIS设备的稳定、可靠运行对电力系统的安全、稳定具有非常重要的意义。GIS设备在制造、安装、运行过程中可能会出现部件松脱、脱落、遗漏、变形等缺陷， 但很难预测。GIS设备内部缺陷的先兆和主要表现形式往往是局部放电，同时局部放电是导致绝缘劣化的原因，它的持续发展将会导致事故的发生，给电网造成损失。目前，针对GIS设备的局部放电检测主要分为电测法和非电测法，电测法主要包括脉冲电流法、外被电极法，非电测法主要包括超声波检测法、超高频检测法，这些局部放电的检测方法均不能完全确定GIS设备内部是否存在缺陷，也不能直观、可视、智能地确定和识别出GIS设备内部缺陷的性质和位置。
发明内容
为了完全确定GIS设备内部是否存在缺陷，同时直观、可视、智能地确定和识别出 GIS设备内部缺陷的性质和位置，本发明提出了一种GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法，包括如下步骤A.对GIS设备进行局部放电源的检测；B.对检测到的局部放电源数据进行图谱特征提�。籆.利用X射线数字成像检测系统，对局部放电源区域进行可视化成像并形成X射线透照图片；D.将利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片进行特征提�。籈.将获得的局部放电源数据的图谱特征和利用X射线数字成像检测系统获得的 X射线透照图片的特征分别与预设的图谱特征和预设的X射线透照图片特征进行相似度检索；F.根据相似度检索结果确定GIS设备内部缺陷的性质和位置。其中，对GIS设备进行局部放电源的检测采用超声波检测法和超高频检测法。对检测到的局部放电源数据进行图谱特征提取是指对检测到的局部放电源数据进行直方图、时域自相关分析和能谱特征的提取。本发明中图谱特征中的直方图是检测到的局部放电源数据中放电量Q随相位θ分布的直方图。时域自相关分析采用如下公式
ρχ(τ)=Γ x(t)x(t-z)dt,9 τ)为时域自相关分析，τ为时差，x(t)为局部放电源数
} -CO据中放电量Q随时间t的信号序列。能谱表达式为▼>) = 00 Ρχ{τΥιωτ τ，其中，Wx(co)
为能谱，Ρχ(τ)为时域自相关分析，ω是角频率，τ为时差。利用X射线数字成像检测系统，对局部放电源区域进行可视化成像并形成X射线透照图片的具体步骤为Cl.在GIS设备局部放电源位置的一侧紧贴设备外侧放置平板探测器，另一侧在四角架上放置高频X射线机，将高频X射线机的X射线发射窗口中心对准GIS设备局部放电源位置，保持平板探测器中心、高频X射线机的X射线发射窗口中心和GIS设备局部放电源位置在一条直线上；C2.将高频X射线机通过电缆与高频X射线机控制箱相连；C3.将平板探测器通过X射线数字检测数据线与X射线数字检测笔记本电脑工作站相连；C4.根据生产现场高频X射线机、GIS设备局部放电源位置等条件，设定电压80 300kV、电流0. 8 3mA、透照时间60 180s ；C5.设定X射线数字成像系统参数后，启动高频X射线机控制箱的射线发射按钮， 对GIS设备内部局部放电源位置区域进行透照并获得数字图片；C6.将数字图片在X射线数字检测笔记本电脑工作站进行滤波去噪处理；C7.重复步骤C1、C4、C5和C6，透照不同部位。将利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片进行特征提取的具体方法是对获得的X射线透照图片进行直方图特征提取。将获得的局部放电源数据的图谱特征和利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片的特征分别与预设的图谱特征和预设的X射线透照图片特征进行相似度检索的具体方法是将获得的局部放电源数据的图谱特征和利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片的特征分别与预设的图谱特征和预设的X射线透照图片特征利用欧式距离进行相似度度量，分别得到获得的局部放电源数据的图谱特征与预设图谱特征的欧式距离和利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片的特征与预设的X射线透照图片
特征的欧式距离，欧式距离相似度计算公式为= 比-只阼，其中，D(x, Y)代表
i=l
欧式距离，X、y是两幅图像对应的特征矢量，Xi、表特征分量，在本发明中，X代表图谱特征矢量或X射线透照图片特征矢量，y代表预设图谱特征矢量或预设X射线透照图片特征矢量；Xi代表图谱特征中的直方图、时域自相关分析、能谱特征分量或X射线透照图片中的直方图特征分量，Ii代表预设图谱特征中的直方图、时域自相关分析、能谱特征分量或预设X射线透照图片中的直方图特征分量。根据相似度检索结果确定GIS设备内部缺陷的性质和位置的具体方法是根据与预设图谱特征库和预设X射线透照图片特征库内所有特征进行相似度度量，拥有与预设图谱特征和预设X射线透照图片特征的最大相似度即为GIS设备图谱特征和X射线透照图片特征，从而实现对GIS设备局部放电源的可视化识别，并智能确定出GIS设备内部缺陷的性质和位置。本发明能够实现对GIS设备内部缺陷性质和位置的可视化智能识别，提高GIS设备内部缺陷检测和诊断的科学性、高效性和准确性。
图1是本发明的GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法流程图；图2是本发明GIS设备超声波局部放电源检测示意图；图3是本发明GIS设备超高频局部放电源检测示意图；图4是本发明GIS设备X射线数字成像局部放电源检测示意图。
具体实施例方式下面结合附图详细说明本发明的GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法。GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法流程如图1所示。该方法包括如下步骤A.对GIS设备进行局部放电源的检测；B.对检测到的局部放电源数据进行图谱特征提�。籆.利用X射线数字成像检测系统，对局部放电源区域进行可视化成像并形成X射线透照图片；D.将利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片进行特征提�。籈.将获得的局部放电源数据的图谱特征和利用X射线数字成像检测系统获得的 X射线透照图片的特征分别与预设的图谱特征和预设的X射线透照图片特征进行相似度检索；F.根据相似度检索结果确定GIS设备内部缺陷的性质和位置。其中，对GIS设备进行局部放电源的检测采用超声波检测法和超高频检测法。对检测到的局部放电源数据进行图谱特征提取是指对检测到的局部放电源数据进行直方图、时域自相关分析和能谱特征的提取。本发明中图谱特征中的直方图是检测到的局部放电源数据中放电量Q随相位θ分布的直方图。时域自相关分析采用如下公式 ρχ(τ)=Γ x(t)x(t-z)dt,9 τ)为时域自相关分析，τ为时差，x(t)为局部放电源数
/-CO
据中放电量Q随时间t的信号序列。能谱表达式为-.Wx(CD) = f00 ρχ{τγιωτ τ，其中，Wx(co)
/-co为能谱，Ρχ(τ)为时域自相关分析，ω是角频率，τ为时差。利用X射线数字成像检测系统，对局部放电源区域进行可视化成像并形成X射线透照图片的具体步骤为Cl.在GIS设备局部放电源位置的一侧紧贴设备外侧放置平板探测器，另一侧在四角架上放置高频X射线机，将高频X射线机的X射线发射窗口中心对准GIS设备局部放电源位置，保持平板探测器中心、高频X射线机的X射线发射窗口中心和GIS设备局部放电源位置在一条直线上；C2.将高频X射线机通过电缆与高频X射线机控制箱相连；C3.将平板探测器通过X射线数字检测数据线与X射线数字检测笔记本电脑工作站相连；C4.根据生产现场高频X射线机、GIS设备局部放电源位置等条件，设定电压80 300kV、电流0. 8 3mA、透照时间60 180s ；C5.设定X射线数字成像系统参数后，启动高频X射线机控制箱的射线发射按钮，对GIS设备内部局部放电源位置区域进行透照并获得数字图片；C6.将数字图片在X射线数字检测笔记本电脑工作站进行滤波去噪处理；C7.重复步骤C1、C4、C5和C6，透照不同部位。将利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片进行特征提取的具体方法是对获得的X射线透照图片进行直方图特征提取。将获得的局部放电源数据的图谱特征和利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片的特征分别与预设的图谱特征和预设的X射线透照图片特征进行相似度检索的具体方法是将获得的局部放电源数据的图谱特征和利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片的特征分别与预设的图谱特征和预设的X射线透照图片特征利用欧式距离进行相似度度量，分别得到获得的局部放电源数据的图谱特征与预设图谱特征的欧式距离和利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片的特征与预设的X射线透照图片
特征的欧式距离，欧式距离相似度计算公式为= 比-只I2]、其中，D(X，Y)代表
i=l
欧式距离，X、y是两幅图像对应的特征矢量，Xi、表特征分量，在本发明中，X代表图谱特征矢量或X射线透照图片特征矢量，y代表预设图谱特征矢量或预设X射线透照图片特征矢量；Xi代表图谱特征中的直方图、时域自相关分析、能谱特征分量或X射线透照图片中的直方图特征分量，Ii代表预设图谱特征中的直方图、时域自相关分析、能谱特征分量或预设X射线透照图片中的直方图特征分量。根据相似度检索结果确定GIS设备内部缺陷的性质和位置的具体方法是根据与预设图谱特征库和预设X射线透照图片特征库内所有特征进行相似度度量，拥有与预设图谱特征和预设X射线透照图片特征的最大相似度即为GIS设备图谱特征和X射线透照图片特征，从而实现对GIS设备局部放电源的可视化识别，并智能确定出GIS设备内部缺陷的性质和位置。 GIS设备超声波局部放电源检测如图2所示，超声波传感器1通过超声波检测电源及信号控制线5与超声波检测前端�？�3连接，超声波检测前端模块3通过超声波检测数据线6与便携超声波工业电脑4连接。利用超声波传感器1在GIS腔体2上移动，当GIS设备内部由于其内部缺陷产生局部放电情况时，超声波传感器就有可能接收到异常信号；反过来，当便携超声波工业电脑4上显示出异常信号时，则也可认为GIS设备内部很可能存在缺陷产生局部放电情况。GIS设备超高频局部放电源检测如图3所示，超高频传感器7通过超高频检测电源及信号控制线11与超高频检测前端模块9连接，超高频检测前端模块9通过超高频检测数据线12与便携超高频工业电脑10连接，超高频传感器7安装在盆式绝缘子8上。当GIS设备内部由于其内部缺陷产生局部放电情况时，超高频传感器就有可能接收到异常信号；反过来，当便携超高频工业电脑10上显示出异常信号时，则也可认为GIS设备内部很可能存在缺陷产生局部放电情况。GIS设备X射线数字成像局部放电源检测如图4所示，利用GIS设备超声波局部放电源检测和GIS设备超高频局部放电源检测发现GIS设备内部可能存在局部放电源，在局部放电源位置20的GIS设备一侧，紧贴GIS腔体2放置平板探测器16，平板探测器16通过 X射线数字检测数据线18与X射线数字检测笔记本电脑工作站17连接，在GIS设备另一侧，将高频X射线机13的X射线发射窗19正对着局部放电源位置20，高频X射线机13安装在四角架15上，高频X射线机13与高频X射线机控制箱14连接。利用高频X射线机控制箱14控制高频X射线机13 通过X射线发生窗19和平板探测器16对GIS设备内部局部放电源位置进行透照，通过X射线数字检测笔记本电脑工作站17上显示的数字图像21可以清晰地看出被X光照射的GIS局部放电源位置20的内部缺陷22的情况。
权利要求
1.GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤A.对GIS设备进行局部放电源的检测；B.对检测到的局部放电源数据进行图谱特征提�。籆.利用X射线数字成像检测系统，对局部放电源区域进行可视化成像并形成X射线透照图片；D.将利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片进行特征提�。籈.将获得的局部放电源数据的图谱特征和利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片的特征分别与预设的图谱特征和预设的X射线透照图片特征进行相似度检索；F.根据相似度检索结果确定GIS设备内部缺陷的性质和位置。
2.如权利要求1所述的GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法，其特征在于，所述步骤 A采用超声波检测法和超高频检测法。
3.如权利要求1所述的GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法，其特征在于，所述步骤 B是指对检测到的局部放电源数据进行直方图、时域自相关分析和能谱特征的提取。
4.如权利要求3所述的GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法，其特征在于，所述的直方图是检测到的局部放电源数据中放电量Q随相位θ分布的直方图；时域自相关分析采用如下公式A⑴=f°助雄-0法，其中，Ρχ(τ)为时域自相关分析，τ为时差，x(t)为局} -co部放电源数据中放电量Q随时间t的信号序列；能谱表达式为界>)=f° Ρχ{τΥιωτ τ；-co中，Wx(Co)为能谱，ρχ(τ)为时域自相关分析，ω是角频率，τ为时差。
5.如权利要求1所述的GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法，其特征在于，所述步骤 C的具体步骤为Cl.在GIS设备局部放电源位置的一侧紧贴设备外侧放置平板探测器，另一侧在四角架上放置高频X射线机，将高频X射线机的X射线发射窗口中心对准GIS设备局部放电源位置，保持平板探测器中心、高频X射线机的X射线发射窗口中心和GIS设备局部放电源位置在一条直线上；C2.将高频X射线机通过电缆与高频X射线机控制箱相连；C3.将平板探测器通过X射线数字检测数据线与X射线数字检测笔记本电脑工作站相连；C4.根据生产现场高频X射线机、GIS设备局部放电源位置等条件，设定电压80 300kV、电流0. 8 3mA、透照时间60 180s ；C5.设定X射线数字成像系统参数后，启动高频X射线机控制箱的射线发射按钮，对 GIS设备内部局部放电源位置区域进行透照并获得数字图片；C6.将数字图片在X射线数字检测笔记本电脑工作站进行滤波去噪处理； C7.重复步骤C1、C4、C5和C6，透照不同部位。
6.如权利要求1所述的GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法，其特征在于，所述步骤 D的具体方法是对获得的X射线透照图片进行直方图特征提取。
7.如权利要求1所述的GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法，其特征在于，所述步骤 E的具体方法是将获得的局部放电源数据的图谱特征和利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片的特征分别与预设的图谱特征和预设的X射线透照图片特征利用欧式距离进行相似度度量，分别得到获得的局部放电源数据的图谱特征与预设图谱特征的欧式距离和利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片的特征与预设的X射线透照图片特征的欧式距离，欧式距离相似度计算公式为=只|2f，其中，D(X，Y)代表i=l欧式距离，x、y是两幅图像对应的特征矢量，Xi、表特征分量，在本发明中，χ代表图谱特征矢量或X射线透照图片特征矢量，y代表预设图谱特征矢量或预设X射线透照图片特征矢量；Xi代表图谱特征中的直方图、时域自相关分析、能谱特征分量或X射线透照图片中的直方图特征分量，Ii代表预设图谱特征中的直方图、时域自相关分析、能谱特征分量或预设X射线透照图片中的直方图特征分量。
8.如权利要求1所述的GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法，其特征在于，所述步骤 F的具体方法是根据与预设图谱特征库和预设X射线透照图片特征库内所有特征进行相似度度量，拥有与预设图谱特征和预设X射线透照图片特征的最大相似度即为GIS设备图谱特征和X射线透照图片特征，从而实现对GIS设备局部放电源的可视化识别，并智能确定出 GIS设备内部缺陷的性质和位置。
全文摘要
本发明涉及一种电力设备内部缺陷检测方法，尤其涉及一种GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法。本发明的一种GIS设备内部缺陷可视化智能识别方法，该方法包括如下步骤A.对GIS设备进行局部放电源的检测；B.对检测到的局部放电源数据进行图谱特征提�。籆.对局部放电源区域进行可视化成像并形成X射线透照图片；D.将利用X射线数字成像检测系统获得的X射线透照图片进行特征提�。籈.进行相似度检索；F.根据相似度检索结果确定GIS设备内部缺陷的性质和位置。本发明能够实现对GIS设备内部缺陷性质和位置的可视化智能识别，提高GIS设备内部缺陷检测和诊断的科学性、高效性和准确性。
文档编号G01N23/04GK102230902SQ20111019256
公开日2011年11月2日 申请日期2011年7月11日 优先权日2011年7月11日
发明者于虹, 况华, 吴章勤, 张少泉, 王科, 王达达, 蔡晓兰, 薛飞, 赵现平, 魏杰 申请人:云南电力试验研究院(集团)有限公司
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