基于加权非线性曲面建模的避雷器温、湿度干扰抑制方法与流程

1.本发明涉及避雷器技术领域，特别是一种基于加权非线性曲面建模的避雷器温、湿度干扰抑制方法。


背景技术：

2.避雷器是电力系统限制雷电过电压和操作过电压的重要高压电气设备。避雷器长期在工频电压的作用下，会出现阀片老化和整体受潮等缺陷，严重时会失去对系统的保护作用，甚至会发生爆炸。对避雷器的运行状态进行检测，及时有效地发现避雷器老化及受潮缺陷，对保障电力系统安全稳定运行有非常重大的意义。
3.避雷器在运行的过程中，不仅长期承受工频高电压的作用，而且受自然环境影响，避雷器内部阀片会发生老化，如果避雷器密封性不良，避雷器内部阀片容易进水受潮，避雷器的绝缘劣化加剧，严重时避雷器在运行过程中会发生爆炸。避雷器发生老化时，会使得内部阀片电位分布不均，使得避雷器发生额外温升，加速避雷器的老化，从而发生恶性循环。避雷器受潮时，会导致泄漏电流的增大，从而促使避雷器恶劣程度加剧，导致泄漏电流进一步增大。因此，对避雷器的运行状态进行检测，及时有效的发现并排除避雷器故障，对电网的安全稳定运行具有至关重要的作用。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于加权非线性曲面建模的避雷器温、湿度干扰抑制方法，实现抑制的温、湿度对阻性电流的干扰，从而得到阻性电流的频率分布情况。
5.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：基于加权非线性曲面建模的避雷器温、湿度干扰抑制方法，包括以下步骤：
6.步骤1：利用温度、湿度和阻性电流的实测数据建立温、湿度对阻性电流的非线性曲面模型；
7.步骤2：在确定好函数模型的基础上，通过加权非线性建模方法求解函数模型得到系数矩阵；
8.步骤3：将温度、湿度和阻性电流的实测数据逐一带入到求解出的函数模型中计算得到基准温度和基准湿度对应的阻性电流；
9.步骤4：通过计算修正得到修正后的阻性电流。
10.在一较佳的实施例中，所述步骤1中，温、湿度对阻性电流的非线性曲面模型具体为：采用指数函数模型与线性函数模型组合的形式，其中，a＝[a0,a1,...,a7]为常系数矩阵，t、h和ir为分别为温度、湿度和阻性电流实际测量值。
[0011]
在一较佳的实施例中，所述步骤1中，所述非线性曲面模型通过加权非线性建模方法求解，通过多次迭代使得迭代后的拟合系数矩阵与真实数据矩阵a的差值δa(k)＝[δa0
(k),δa1(k),...,δa7(k)]小，将展开式的二次项及其后续部分忽略不计。
[0012]
在一较佳的实施例中，所述步骤2中，所述加权非线性建模方法中采用huber法定义权重来避免异常值对求解结果产生影响，计算公式为：
[0013][0014]
其中为第k次迭代过程中第i个点的标准化残差指标，|
·
|表示对变量取绝对值，median指将变量从小到大排列后取中位数，为第k次迭代过程中阻性电流实测值与拟合值的第i个残差。
[0015]
在一较佳的实施例中，所述步骤2中，引入权值矩阵来修正系数矩阵，若计算得到的修正系数矩阵a(k 1)满足收敛判据，则输出系数矩阵a(k 1)的值；否则，继续迭代直至满足收敛判据，收敛判据公式如下：其中，ε为某个很小的正常数。
[0016]
在一较佳的实施例中，所述步骤2中，通过拟合系数矩阵a求得moa阻性电流与温度、湿度的三维拟合曲面，从而得到对应温度、湿度下阻性电流的拟合值
[0017]
在一较佳的实施例中，所述步骤3中，将阻性电流实测值ir-j与拟合值做差，得到的阻性电流偏差δir-j为：其中，ir-j为moa阻性电流的第j个实测值，δir-j为阻性电流的第j个偏差值。
[0018]
在一较佳的实施例中，所述步骤3中，选定基准温度t0和基准湿度h0，求取拟合曲面g(
·
)上基准温度、湿度对应的阻性电流拟合值
[0019]
在一较佳的实施例中，所述步骤3中，在求得基准温度、湿度对应的阻性电流拟合值的前提下，求得基准参数下阻性电流修正值i
′
r-j
，其中，i
′
r-j
为moa阻性电流的第j个修正值。
[0020]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0021]
1、建立一种新的温、湿度对阻性电流的非线性曲面模型，采用指数函数模型与线性函数模型组合的形式，既能够反映moa外壳密封完好且表面洁净时阻性电流和温湿度的关系，也能反映moa外壳表面洁净但密封受损时阻性电流和温湿度的关系。
[0022]
2、在建立非线性曲面模型的过程中，通过对各点施加权重的方法来降低阻性电流中的白噪声和随机脉冲干扰的异常值对求解结果造成的影响。
[0023]
3、在建立非线性曲面模型的过程中，根据温度、湿度和阻性电流的实测数据，通过不断地迭代得到修正后的系数，可以针对每台避雷器得到专属于该台避雷器的系数矩阵，可以精确地反映每台避雷器阻性电流与温度和湿度的关系。
附图说明
[0024]
图1为本发明优选实施例的方法实现流程图；
[0025]
图2是本发明优选实施例的环境湿度和湿度屏蔽前后的阻性电流曲线(一)；
[0026]
图3是本发明优选实施例的环境温度和温度屏蔽前后的阻性电流曲线(二)。
具体实施方式
[0027]
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
[0028]
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本技术所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0029]
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技术的示例性实施方式；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。
[0030]
基于加权非线性曲面建模的避雷器温、湿度干扰抑制方法，参考图1-3，包括以下步骤：
[0031]
步骤1：利用温度、湿度和阻性电流的实测数据建立一种新的温、湿度对阻性电流的非线性曲面模型。
[0032]
其中，所述非线性曲面模型采用指数函数模型与线性函数模型组合的形式，若moa外壳密封良好且表面洁净，阻性电流与温度、湿度的关系呈现较强的线性关系，此时非线性指数部分常系数趋近于0；若moa外壳密封受损或表面积污，在温度和湿度较低时，阻性电流与温度、湿度的仍呈现出明显的线性关系，非线性部分常系数仍趋近于0；但在温度或湿度较大时，阻性电流与温度、湿度将呈现明显的非线性关系，非线性指数部分常系数不再为0。该非线性曲面模型既能够反映moa外壳密封完好且表面洁净时阻性电流和温湿度的关系，也能反映moa外壳表面洁净但密封受损时阻性电流和温湿度的关系。
[0033]
步骤2：在确定好函数模型的基础上，通过加权非线性建模方法求解函数模型得到系数矩阵。
[0034]
其中，通过对各点施加不同的权重wi来避免这些异常值对求解结果产生影响，即残差值小的点施加较大的权重，残差值大的点施加较小的权重。采用huber法定义权重，将权值矩阵引入得到修正后的系数矩阵，若计算得到的修正系数矩阵满足收敛判据，则输出系数矩阵的值，如果不满足收敛判据，则继续迭代直至满足收敛判据。
[0035]
步骤3：将温度、湿度和阻性电流的实测数据逐一带入到求解出的函数模型中计算得到基准温度和基准湿度对应的阻性电流。
[0036]
将阻性电流实测值ir-j与拟合值做差，得到的阻性电流偏差δir-j，选定基准温度t0和基准湿度h0，求取拟合曲面g(
·
)上基准温度、湿度对应的阻性电流拟合值
[0037]
步骤4：通过计算修正得到修正后的阻性电流。
[0038]
通过计算修正后的阻性电流。
[0039]
所述步骤1中，温、湿度对阻性电流的非线性曲面模型充分考虑了moa外壳密封正常、受损和表面洁净、积污情况的情况，提出一种新的温、湿度对阻性电流的非线性曲面模
型，该模型既能够反映moa外壳密封完好且表面洁净时阻性电流和温湿度的关系，也能反映moa外壳表面洁净但密封受损时阻性电流和温湿度的关系。具体为：
[0040]
采用指数函数模型与线性函数模型组合的形式，其中，a＝[a0,a1,...,a7]为常系数矩阵，t、h和ir为分别为温度、湿度和阻性电流实际测量值。
[0041]
所述步骤1中，所述非线性曲面模型通过加权非线性建模方法求解，通过多次迭代使得迭代后的拟合系数矩阵与真实数据矩阵a的差值δa(k)＝[δa0(k),δa1(k),...,δa7(k)]小，将展开式的二次项及其后续部分忽略不计。
[0042]
所述步骤2中，所述加权非线性建模方法中采用huber法定义权重来避免异常值对求解结果产生影响，计算公式为：求解结果产生影响，计算公式为：
[0043]
其中为第k次迭代过程中第i个点的标准化残差指标，|
·
|表示对变量取绝对值，median指将变量从小到大排列后取中位数，为第k次迭代过程中阻性电流实测值与拟合值的第i个残差。
[0044]
所述步骤2中，引入权值矩阵来修正系数矩阵，若计算得到的修正系数矩阵a(k 1)满足收敛判据，则输出系数矩阵a(k 1)的值；否则，继续迭代直至满足收敛判据，收敛判据公式如下：其中，ε为某个很小的正常数。
[0045]
所述步骤2中，通过拟合系数矩阵a求得moa阻性电流与温度、湿度的三维拟合曲面，从而得到对应温度、湿度下阻性电流的拟合值
[0046]
所述步骤3中，将阻性电流实测值ir-j与拟合值做差，得到的阻性电流偏差δir-j为：其中，ir-j为moa阻性电流的第j个实测值，δir-j为阻性电流的第j个偏差值。
[0047]
所述步骤3中，选定基准温度t0和基准湿度h0，求取拟合曲面g(
·
)上基准温度、湿度对应的阻性电流拟合值
[0048]
在求得基准温度、湿度对应的阻性电流拟合值的前提下，求得基准参数下阻性电流修正值i
′
r-j
，其中，i
′
r-j
为moa阻性电流的第j个修正值。
[0049]
下面以某110kv变电站1248a相避雷器为例，进一步说明本发明的有益效果。
[0050]
1)获取某110kv变电站1248a相阻性电流2021年9月至2022年7月数据，绘制阻性电流与环境温度、湿度数据波动图，如图2所示，由于阻性电流受环境季节性温度变化的影响显著，所以对阻性电流进行温度和湿度屏蔽；
[0051]
2)利用阻性电流和温、湿度的实测数据，建立温、湿度对阻性电流的非线性曲面模
型：通过加权非线性建模方法求解函数模型得到系数矩阵；
[0052]
3)将温度、湿度和阻性电流的实测数据逐一带入到求解出的函数模型中计算得到基准温度和基准湿度对应的阻性电流；
[0053]
4)通过计算修正得到修正后的阻性电流，采用基于加权非线性曲面建模的温、湿度干扰抑制方法能够有效抑制环境温度波动对设备的造成的影响，且对环境温度的季节性波动抑制尤为明显。经温湿度屏蔽后，阻性电流与温度的相关性由极强相关转变为无相关，较好的实现了温度屏蔽，温湿度屏蔽后的结果如图3所示。