局部放电诊断系统、局部放电诊断装置及局部放电诊断方法与流程

本发明涉及局放检测，具体为局部放电诊断系统、局部放电诊断装置及局部放电诊断方法。

背景技术：

1、局部放电诊断是电气设备绝缘状态监测核心技术，通过检测设备内部缺陷引发的电信号、超声、光辐射等特征量，精准识别缺陷类型、位置及发展程度，为设备绝缘老化预警、故障预防提供数据支撑。

2、申请号为202410481994.7的发明专利申请中公开了局部放电诊断装置、局部放电诊断方法以及局部放电诊断系统，该申请旨在解决“有时产生与局部放电类似的伪局部放电，在这种情况下，绝缘状态的判定精度有可能会降低”的问题。

3、然而，现有的局放检测诊断技术大多仅能通过采集设备局放信号进行评估的方式实现诊断，而并未另用诊断信息作进一步的绝缘劣化程度评估，这一技术局限，导致目前设备仅具备局放检测管理，难以基于此提供进一步的维护服务。

4、为此，我们提出了局部放电诊断系统、局部放电诊断装置及局部放电诊断方法

技术实现思路

1、针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了局部放电诊断系统、局部放电诊断装置及局部放电诊断方法，能够有效地解决现有技术的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现；

3、本发明公开了局部放电诊断系统，包括：

4、采集模块，用于实时采集设备局部放电引发的介观场域扰动信号，并对信号进行时空校准；分离提取模块，用于接收经时空校准的介观场域扰动信号，基于介观场域扰动信号计算熵值，以分离非放电类扰动分量，提取核心扰动特征参数；构建模块，用于获取核心扰动特征参数，基于特征参数构建放电类型与介观场扰动演化轨迹的动态自演化关联模型；诊断模块，用于提取核心扰动特征参数的分形特征，应用动态自演化关联模型进行放电类型识别；评估模块，用于接收诊断模块中放电类型识别结果，基于识别结果估计介观场扰动临界阈值，基于阈值评估设备绝缘劣化程度；输出模块，用于整合诊断模块与评估模块运行数据，基于放电类型识别结果与设备绝缘劣化程度评估结果，输出设备局放检测报告；

5、所述采集模块通过无线网络交互连接有分离提取模块，所述分离提取模块通过无线网络交互连接有构建模块，所述构建模块通过无线网络交互连接有诊断模块，所述诊断模块通过无线网络交互连接有评估模块，所述分离提取模块与评估模块通过无线网络交互连接有输出模块；

6、其中，设备局放检测报告包括放电类型识别结果与设备绝缘劣化程度评估结果，以及基于放电类型识别结果与设备绝缘劣化程度评估结果量化表示的设备安全等级

7、更进一步地，所述采集模块采集的介观场域扰动信号包括介观电场扰动信号、介观磁场扰动信号及介观电荷迁移扰动信号；

8、对介观场域扰动信号进行时空校准时，对各采集通道的信号触发时刻进行对齐处理，在信号采集过程中，实时监测各通道信号的时序偏移量，基于动态时序修正对各通道信号的时间戳进行实时调整，使各采集通道所采集的信号在时间维度上保持一致；

9、所述采集模块包括若干采集单元，每一采集单元均包括用于感知介观场域扰动的传感元件及信号传输组件，在进行空间维度校准的过程中，预先对各采集单元在设备检测区域内的布设位置进行三维坐标标定，基于设备内部绝缘结构的几何参数，建立各采集单元的三维坐标与设备内部绝缘关键区域的空间映射，对于同一局部放电事件引发的扰动信号在不同采集单元间的传播时间差异，基于所述空间映射计算各采集单元与放电发生区域的空间距离，基于设备绝缘介质物理特性确定的介观场域扰动信号传播速度，计算采集单元间的信号传播时差，再根据传播时差对各采集单元接收的信号进行时间补偿修正，以完成空间维度校准。

10、更进一步地，所述分离提取模块中熵值计算服从：

11、；

12、式中：为时空复合熵；为时空联合熵；为模糊熵；为时间权重因子、空间权重因子；

13、；

14、式中：为信号采集时长；为采集单元数量；为第i个传感器在时刻t的扰动信号幅值；为时间延迟；为第j个传感器在时刻t+的扰动信号幅值；为信号的时空联合概率密度函数；为嵌入维度；为第i个传感器在时刻t起始的m维信号向量，同理；为相似容差；为欧氏距离；

15、当某一扰动信号的时空复合熵低于预设熵值阈值时，判定该信号为非放电类扰动分量并进行分离，仅保留不低于预设熵值阈值的信号用于提取核心扰动特征参数。

16、更进一步地，所述构建模块中动态自演化关联模型的构建流程包括：

17、对核心扰动特征参数进行时序序列化处理，以获取特征参数时序序列，其中为第k时刻的核心扰动特征参数向量，为第k时刻的第i个核心扰动特征参数；

18、基于介观场扰动演化轨迹的时空特性，构建轨迹向量，其中为第k时刻的轨迹向量，分别为扰动空间位置坐标、扰动传播方向角、扰动幅值衰减率；

19、建立特征参数与轨迹向量的动态关联度模型；

20、式中：为第k时刻的动态关联度；为时序衰减系数；为第t时刻特征参数向量与轨迹向量的相似度函数；

21、当相邻时刻的动态关联度差值，即大于预设关联度阈值时，基于当前时刻的特征参数向量与轨迹向量对模型参数进行更新，以完成关联模型的动态自演化。

22、更进一步地，所述诊断模块运行提取的核心扰动特征参数的分形特征包括盒维数、信息维数及关联维数；

23、所述分形特征的提取过程为：对核心扰动特征参数的时序序列进行相空间重构，基于重构后的相空间分别计算盒维数、信息维数及关联维数；

24、所述应用动态自演化关联模型进行放电类型识别时，将提取的分形特征向量与动态自演化关联模型中预设的各类放电类型的分形特征模板进行相似度匹配，选取相似度最高且高于预设匹配阈值的放电类型作为识别结果。

25、更进一步地，所述评估模块中估计介观场扰动临界阈值时，服从：

26、；

27、式中：为介观场扰动临界阈值；为历史介观场扰动峰值序列的分位数；为置信水平参数；为趋势外推系数；为历史数据统计时长；为介观场扰动峰值的时间变化率；

28、基于阈值评估设备绝缘劣化程度阶段，计算当前检测的介观场扰动峰值与介观场扰动临界阈值的偏离度，其中，表示当前检测的介观场扰动峰值，表示劣化修正系数；根据偏离度d所处的预设区间确定绝缘劣化等级，d越大，即表示设备绝缘劣化程度越严重。

29、更进一步地，所述输出模块量化表示的设备安全等级，其中为安全等级量化值，为放电类型风险权重，r 为放电类型风险评分，为绝缘劣化程度权重，d 为绝缘劣化偏离度；根据安全等级量化值所处的预设区间，将设备安全等级划分为至少健康、良好、风险三个等级，所述设备局放检测报告中同步输出安全等级量化值 s 及对应的等级判定结果。

30、另一方面，局部放电诊断方法，包括：

31、实时采集设备局部放电引发的介观电场、磁场及电荷迁移扰动信号，并对信号进行时空校准处理；基于时空复合熵计算分离非放电类扰动分量，保留符合阈值要求的信号并提取核心扰动特征参数；对核心扰动特征参数进行时序序列化处理，结合介观场扰动演化轨迹向量构建动态自演化关联模型，根据相邻时刻动态关联度差值更新模型参数；对核心扰动特征参数时序序列进行相空间重构，提取分形特征，通过与模型预设模板的加权余弦相似度匹配识别放电类型；基于历史数据分位数、趋势外推系数及变化率估计介观场扰动临界阈值，通过计算当前扰动峰值与介观场扰动临界阈值的偏离度评估绝缘劣化程度；综合放电类型风险评分与绝缘劣化偏离度，量化设备安全等级并划分等级，输出包含诊断结果、劣化评估及安全等级的检测报告。

32、局部放电诊断装置，该诊断装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该所述计算机程序被所述处理器执行时，实现局部放电诊断方法的执行步骤，或者实现局部放电诊断系统的运行程序。

33、采用本发明提供的技术方案，与已知的现有技术相比，具有如下有益效果：

34、本发明主要提供一种局部放电诊断系统，该系统在运行过程时，能够实时捕捉设备局部放电引发的介观场域扰动信号并完成时空校准，通过熵值计算精准分离非放电类扰动分量，保障核心特征提取的纯净度与准确性，同时基于动态自演化关联模型适配放电演化规律，结合分形特征提升放电类型识别的精准度与适配性，并通过科学估算介观场扰动临界阈值，精准量化绝缘劣化偏离度及设备安全等级，有效减少误判与漏判，为设备运维提供全面可靠的诊断依据，有效预判潜在风险、辅助优化维护策略，延长设备使用寿命，降低运维成本，保障设备长期稳定运行。