基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法及系统与流程

测量装置的制造及其应用技术1.本公开属于电力系统故障诊断技术领域，具体涉及一种基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法及系统。背景技术：2.本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。3.变电运维集控站及数字化建设工作要求的落地执行，及智能运检、设备状态感知数字化技术的推广应用，对运维人员在提升设备管理手段、强化设备状态检测、综合分析设备状态等工作提出了更高标准和要求。4.变电站接地网是保障运行人员和电气设备安全的重要装置。当接地网存在腐蚀、断点等缺陷时，会导致“泄流”不畅，严重威胁人员设备安全，降低供电可靠性。5.目前，针对变电站接地网状态的检测普遍使用“接地阻抗测量”法，存在人工检测费时费力、缺陷确认只能全站随机开挖、检测数据整合利用率低问题痛点，影响接地网缺陷的及时治理。技术实现要素：6.为了解决上述问题，本公开提出了一种基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法及系统，利用接地网发生腐蚀后的电磁感应强度数据，进行变电站接地网腐蚀状态的可视化诊断，提高了接地网腐蚀状态诊断的速度，能够准确而高效地判断接地网腐蚀状态。7.根据一些实施例，本公开的方案提供了一种基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法，采用如下技术方案：8.一种基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法，包括以下步骤：9.获取变电站接地网的电磁感应强度信号；10.对所获取的电磁感应强度信号进行交叉验证训练，得到在线检测模式的最优参数组合；11.在所得到的最优参数组合的在线检测模式中，通过序贯概率比检验分析变电站接地网的腐蚀程度。12.作为进一步的技术限定，在进行交叉验证训练之前，采用自相关检测法对所获取的电磁感应强度信号进行干扰噪音的滤除。13.作为进一步的技术限定，在所述交叉验证训练的过程中，采用离线优化模式，将所获取的电磁感应强度信号作为初始样本，将初始样本随机分成若干份，任取其中一份作为验证样本，将其他的样本作为训练样本，基于序贯概率比验证计算比对，得到变压器接地网的报警概率；重复操作，得到变压器在该组合参数下的平均报警概率。14.进一步的，实时采集被测接地网的电磁感应强度数据，结合实际的系统预设的诊断精度，对接地网腐蚀状态进行诊断，将诊断结果偏差反馈给离线优化模式，离线优化模式根据反馈结果持续优化参数，并将优化后的参数传递到在线检测模式中。15.进一步的，计算过序贯概率比的判定系数，通过判断所得到的判定系数与判定系数阈值之间的关系，判断变压器接地网的腐蚀状态。16.进一步的，所述判定系数阈值包括第一判定系数阈值和第二判定系数阈值。17.进一步的，所得到的判定系数小于所述第一判定系数阈值时，变压器接地网处于正常状态；所得到的判定系数介于第一判定系数阈值与第二判定系数阈值时，继续采集电磁感应强度数据并进行相应计算；所得到的判定系数大于第二判定系数阈值时，变压器接地网存在异常，发出报警信号。18.根据一些实施例，本公开的第二方案提供了一种基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断系统，采用如下技术方案：19.一种基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断系统，包括：20.获取模块，被配置为获取变电站接地网的电磁感应强度信号；21.验证模块，被配置为对所获取的电磁感应强度信号进行交叉验证训练，得到在线检测模式的最优参数组合；22.分析模块，被配置为在所得到的最优参数组合的在线检测模式中，通过序贯概率比检验分析变电站接地网的腐蚀程度。23.根据一些实施例，本公开的第三方案提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：24.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法中的步骤。25.根据一些实施例，本公开的第四方案提供了一种电子设备，采用如下技术方案：26.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法中的步骤。27.与现有技术相比，本公开的有益效果为：28.本公开应用序贯概率比检验算法实现接地网腐蚀状态诊断，在做出接地网腐蚀状态正常与否决策时，需要平均电磁感应强度数据最少的算法，计算量较小，提高了接地网腐蚀状态诊断的速度，能够准确而高效地判断接地网腐蚀状态。附图说明29.构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。30.图1是本公开实施例一中的基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法的工作流程图；31.图2是本公开实施例一中的基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态混合诊断的模式图；32.图3是本公开实施例一中的10折交叉验证流程图；33.图4是本公开实施例一中的接地网腐蚀检测结果图；34.图5(a)是本公开实施例一中的测量区域全部开挖示意图；35.图5(b)是本公开实施例一中的接地网腐蚀断裂示意图；36.图6是本公开实施例一中的腐蚀检测结果；37.图7是本公开实施例一中的实际开挖结果示意图；38.图8是本公开实施例二中的基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断系统的结构框图。具体实施方式39.下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。40.应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。41.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。42.在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。43.实施例一44.本公开实施例一介绍了一种基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法。45.为克服现有接地网检测方法存在的局限，本实施例提出了一种基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法，充分利用接地网腐蚀发生后的电磁感应数据变化进行腐蚀状态诊断。46.如图1所示，在线检测模式中，接地网诊断系统采集电磁感应强度数据，并应用离线检测模式获取的最优参数，再基于序贯概率比检验算法实现接地网腐蚀状态诊断，下面详细说明本实施例的具体实施步骤。47.如图2所示，本实施例提供了一种基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态可视化诊断方法，包括：48.步骤s01，通过隧道磁阻传感器采集变电站接地网电磁感应强度信号，采用自相关检测方法滤除所采集数据的噪声干扰；49.步骤s02，取处理后电磁感应强度数据值序列作为序贯概率比检验的检验对象；50.步骤s03，在离线优化模式中，采用10折交叉验证方法进行参数交叉验证训练，获取在线检测模式的最优参数组合；51.步骤s04，在最优在线检测模式中，利用序贯概率比检验算法分析变电站接地网的腐蚀程度。52.现有的接地网腐蚀状态诊断方法，基本上都需要对大量数据进行复杂的处理，本发明通过步骤s01、步骤s02、步骤s03和步骤s04，并且终端检测装置会自动滤除不符合设定阈值范围内的电磁感应强度数据，充分利用有效的电磁感应强度数据，大大减少接地网腐蚀诊断系统计算量，直接对电磁感应强度数据进行序贯概率比检验算法处理，最后根据判定系数值比较结果诊断接地网腐蚀状态。53.如图3所示，步骤s03包括：54.步骤s301，在离线优化模式中，预设1组值作为系统初始参数，将初始样本随机分成10个子样本，依次取1个单独的子样本作为验证数据，其他9个样本用来训练，然后进行序贯概率比检验计算比对，并记录报警概率pi；55.步骤s302，如此重复10次，获得该参数组合下的平均诊断正确率mpj。调整参数组合，重复以上操作，通过比较得到最小mpj，最终确定最优参数组合。56.步骤s303，在线检测模式中，实时采集被测接地网的电磁感应强度数据，结合实际的系统诊断精度，对接地网腐蚀状态进行诊断，同时将诊断结果偏差反馈给离线优化模式，离线优化模式根据反馈结果持续优化参数，并将优化后的参数传递到在线检测模式中。57.作为一种或多种实施方式，步骤s04的具体过程为：58.步骤s401，终端检测装置采集带有坐标信息的接地网电磁感应强度数据，并且会自动滤除不符合设定阈值范围内的电磁感应强度数据，大大减少接地网腐蚀诊断系统计算量；59.步骤s402，在最优在线检测模式中，诊断系统读入电磁感应强度数据后，对序贯概率比检验算法的判定系数sprti进行计算，将计算结果sprti与(a，b)进行比较，判定是否接受h0状态(接地网正常状态)；60.步骤s403，当sprti小于a时，判定数据正常，将该概率系数置0，并由该点起重新计算采集数列；sprti介于a、b之间，继续累积电磁感应强度采集数列并进行比较；sprti大于b时，判定为异常，产生报警信号，然后将判定系数sprti置0，从而完成接地网腐蚀程度诊断。61.作为一种或多种实施方式，本实施例中的方法还包括：需要记录带有坐标信息的接地网电磁感应强度数据，为接地网腐蚀定位提供依据，并且终端检测装置会自动滤除不符合设定阈值范围内的电磁感应强度数据，大大减少接地网腐蚀诊断系统计算量。62.作为一种或多种实施方式，接地网腐蚀诊断系统检测到的接地网电磁感应强度信号序列x1、x2、x3，…，xn，满足均值为μ0，方差为σ2的正态分布。序贯概率比检验算法中对于采集样本数列，存在5种接地网状态假设，如表1所示。m为sprti中系统扰动系数、v为方差变化系数。h0为接地网正常状态假设，h1、h2、h3、h4均为不同条件下的接地网腐蚀状态假设。63.表1 sprt假设种类[0064][0065][0066]作为一种或多种实施方式，正常状态下接地网的电磁感应信号通常会在某一定值附近微小波动，当接地网腐蚀缓慢发生时，电磁感应信号必会随之出现缓慢下降，所以实际引应用中，只需要考量正常状态假设h0和腐蚀状态假设h1两种状态即可。[0067]作为一种或多种实施方式，接地网诊断系统初始参数m、v、α、β，通过变电站实地实验结果，4个关键参数的初始选定范围如表2：[0068]表2接地网诊断系统参数推荐取值范围[0069][0070]接地网腐蚀状态诊断系统的判定系数及判定范围的详细求解如下：[0071][0072]式中，λi为概率比；pr(xp|hi)为样本满足hi假设时的电磁感应强度数列xp的概率函数，α为错报概率，β为漏报概率；h0为正常状态假设，h1接地网腐蚀状态假设。[0073]综上所述，根据序贯概率比检验算法的判定系数比较结果进行接地网腐蚀状态诊断，可以很准确地诊断接地网腐蚀状态。[0074]下面，为了全面验证本实施例中方法的正确性，在实际变电站环境下进行接地网腐蚀状态诊断方法验证。[0075]为测试基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态可视化诊断方法的准确性，选取接地网现有状态设备区场地进行测试，腐蚀检测结果如图4所示。在图4中，带x实线部分为未经过区域或有断点区域，粗实线部分为未腐蚀、细实线部分为轻度腐蚀、粗虚线部分为中度腐蚀、圆点为重度腐蚀。[0076]最后，对测量区域进行全部开挖，如图5(a)所示，以此确定使用该系统得到的腐蚀检测结果与实际腐蚀程度是否相符，找到接地网腐蚀断裂位置，如图5(b)所示，测试结果如表3所示。[0077]表3测试结果[0078][0079]为进一步验证腐蚀定位及诊断的准确性，对110kv设备区进行测试，腐蚀检测结果如图6所示。最后，根据腐蚀检测结果定位出的重度腐蚀位置进行开挖示意图如图7所示，以此来确认腐蚀检测结果与实际是否相符。实际开挖结果表明，腐蚀检测结果与实际开挖后看到的腐蚀程度一致。[0080]上述仿真结果表明，本实施例提出的一种基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法，在变电站实际环境下，对接地网腐蚀状态诊断方法进行验证，可得此腐蚀状态诊断方法可以准确判断接地网腐蚀状态。[0081]此方法有以下几个特点：接地网腐蚀状态诊断系统采集接地网电磁感应强度数据，适用于不同变电站环境下接地网的磁场感知，有效改变了传统检测工具费时费力的问题。该方法还实现接地网腐蚀缺陷定位，有效解决了传统模式盲目开挖的问题，填补了变电站接地网缺陷定位的技术空白，强化接地网运维管控力度，助力电网及设备的安全稳定运行。[0082]本实施例提出的一种基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态可视化诊断方法，可以简单、可靠、准确、快速地诊断接地网腐蚀状态，保证变电站设备的安全稳定运行。[0083]实施例二[0084]本公开实施例二介绍了一种基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断系统。[0085]如图8所示的基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断系统，包括：[0086]获取模块，被配置为获取变电站接地网的电磁感应强度信号；[0087]验证模块，被配置为对所获取的电磁感应强度信号进行交叉验证训练，得到在线检测模式的最优参数组合；[0088]分析模块，被配置为在所得到的最优参数组合的在线检测模式中，通过序贯概率比检验分析变电站接地网的腐蚀程度。[0089]详细步骤与实施例一提供的基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法相同，在此不再赘述。[0090]实施例三[0091]本公开实施例三提供了一种计算机可读存储介质。[0092]一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开实施例一所述的基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法中的步骤。[0093]详细步骤与实施例一提供的基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法相同，在此不再赘述。[0094]实施例四[0095]本公开实施例四提供了一种电子设备。[0096]一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开实施例一所述的基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法中的步骤。[0097]详细步骤与实施例一提供的基于序贯概率比的变电站接地网腐蚀状态诊断方法相同，在此不再赘述。[0098]以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。









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