高低压开关柜的放电检测系统及检测方法与流程

本发明涉及放电检测。本发明涉及高低压开关柜的放电检测系统及检测方法。

背景技术：

1、高低压开关柜用于将来自发电厂、变电站或变压器的高、低压电能分配到不同的负载上。通过其内部的开关和断路器，可以灵活地组织电力系统，实现各个用户之间的电能分配。

2、高低压开关柜具有完善的保护功能，可以对电能进行过压、欠压、过流、短路等问题的监测和保护。当电力系统发生故障时，高低压开关柜能够迅速切断故障回路，避免故障扩大。

3、高低压开关柜还可以对电能进行控制，实现对电能的开关、接通、切换等操作。通过其内部的开关器件和控制电路，可以方便地对电力系统进行控制，实现对各个电路、负载的切换和控制。

4、高低压开关柜可以配备各种电能监测和测量设备，如电压表、电流表、功率因数表等。这些设备可以实时监测电能的负载情况、电压、电流等参数，并通过数据传输进行显示和记录。

5、总之，高低压开关柜在发、配、输电中承担各级电压控制等重要电气功能，广泛应用于电力系统的各个部分，其运行状况直接影响电网的安全。

6、在高低压开关柜的运行过程中，由于柜中设备较多，容易发生放电，放电会加快绝缘性能下降。申请公布号为cn116298737a的专利申请文件，其名称为一种开关柜放电监测系统、方法和设备，该检测方法包括：根据设置的固定阈值实现开关柜的放电检测。但是，使用此种放电检测方法可能无法检测到某些异常的放电情况，进而导致判断放电是否异常的准确性较低，即放电检测的准确性较低。

技术实现思路

1、为解决上述判断放电是否异常的准确性较低的技术问题，本发明提出了高低压开关柜的放电检测系统及检测方法。

2、为此，本发明在如下的多个方面中提供方案。

3、在本发明实施方式的第一方面中，提供了高低压开关柜的放电检测方法，包括：

4、采集开关柜的多维数据，包括暂态地电压、开关柜内的温度和湿度；

5、计算任一数据与其相邻的多个数据的相近程度；

6、计算各数据的平滑系数，进而确定各数据的预测值；所述平滑系数的计算公式为：，其中，为第b维数据中的数据i的平滑系数，为预设的平滑系数参考值；为所述数据i及与其相邻的前设定数量h个数据中相近程度小于设定阈值的数据的次序之和，为与所述数据i相邻的前设定数量h个数据的次序之和；

7、对于一维数据：计算各数据的预测值与实际值的差异，进而计算该维数据的异常程度，所述异常程度与差异正相关；计算该维数据的重要程度，所述重要程度与相邻数据的差异正相关；

8、加权异常程度y的公式为：

9、，n为维度总个数，为第b维数据的重要程度，为第b维数据的异常程度；

10、响应于加权异常程度y大于异常阈值，则判断放电异常。

11、考虑了对第b维数据的数据i的平滑系数的影响，提高了对数据i预测的准确性。原因在于，相近程度较小且近邻的多个数据具有较明显的趋势，在预测时该多个数据的权重应当较大。

12、可选的，重要程度的计算公式为：

13、；

14、其中，为第b维数据的重要程度，bm为第b维数据的总个数，为所述数据i，为与所述数据i相邻的前一个数据，为绝对值。

15、越大，说明第b维数据的波动程度越大，第b维数据中存在异常数据的可能性越大，第b维数据的重要程度越大。

16、可选的，重要程度的计算公式为：

17、；

18、其中，为第b维数据的重要程度，bm为第b维数据的总个数，为所述数据i，为与所述数据i相邻的前一个数据。

19、越大，第b维数据中存在异常数据的可能性越大。

20、可选的，异常程度的计算公式为：

21、；

22、其中，为第b维数据的异常程度，bm为第b维数据的总个数，为所述数据i，为所述数据i的预测值。

23、越大，第b维数据（实际值）的变化越不符合变化趋势，第b维数据的异常程度越大，存在异常放电的可能性越大。

24、可选的，异常程度的计算公式为：

25、；

26、其中，为第b维数据的异常程度，bm为第b维数据的总个数，为所述数据i，为所述数据i的预测值。

27、可选的，相近程度的计算公式为：

28、；

29、其中，为所述数据i对应的相近程度，为正相关归一化函数，为所述数据i，为与所述数据i相邻的k个数据中的第j个数据，k为预设值。

30、越大，说明与其相邻的多个数据的相近程度越大（差异越小）。

31、可选的，相近程度的计算公式为：

32、；

33、其中，为所述数据i对应的相近程度，为正相关归一化函数，为所述数据i，为与所述数据i相邻的k个数据中的第j个数据，k为预设值。

34、在本发明实施方式的第二方面中，提供了高低压开关柜的放电检测系统，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时，实现根据在本发明实施方式的第一方面中任一项所述的高低压开关柜的放电检测方法。

35、本发明的有益效果：

36、越大，说明相近程度较小且近邻的多个数据与第b维数据的数据i的距离越近的可能性越大。由于相近程度较小且近邻的多个数据具有较明显的趋势，所以在计算数据i的预测值时该多个数据的权重应当较大，以提高对数据i预测的准确性。对于任一维数据：各数据的预测值与实际值的差异越大，该维数据（实际值）的变化越不符合变化趋势，存在异常放电的可能性越大；相邻数据的差异越大，该维数据的波动程度越大，存在异常放电的可能性越大。通过各维数据的重要程度对对应维度的异常程度进行加权，使得所计算的加权异常程度反映是否存在异常放电的准确性更高，即提高了放电检测的准确性。

37、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

技术特征：

1.高低压开关柜的放电检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的高低压开关柜的放电检测方法，其特征在于，重要程度的计算公式为：

3.根据权利要求1所述的高低压开关柜的放电检测方法，其特征在于，重要程度的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的高低压开关柜的放电检测方法，其特征在于，异常程度的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的高低压开关柜的放电检测方法，其特征在于，异常程度的计算公式为：

6.根据权利要求1所述的高低压开关柜的放电检测方法，其特征在于，相近程度的计算公式为：

7.根据权利要求1所述的高低压开关柜的放电检测方法，其特征在于，相近程度的计算公式为：

8.高低压开关柜的放电检测系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明涉及放电检测技术领域，具体涉及高低压开关柜的放电检测系统及检测方法，方法包括：采集开关柜的多维数据，包括暂态地电压、开关柜内的温度和湿度；计算任一数据与其相邻的多个数据的相近程度；计算各数据的平滑系数，确定各数据的预测值；其中，确定数据i及与其相邻的前多个数据中相近程度小于设定阈值的数据的次序之和，数据i的平滑系数与所述次序之和正相关；对于一维数据：计算各数据的预测值与实际值的差异，进而计算该维数据的异常程度；计算该维数据的重要程度，其与相邻数据的差异正相关；进而确定加权异常程度；响应于加权异常程度大于异常阈值，则判断放电异常。本发明提高了放电检测的准确性。

技术研发人员：焦玉贤,王振华,王林,肖冰,段炼,谢春景,李晔,杨吉文,胡亚浩,田震,候闯,田小静,肖舒蕾,陈魁,王勇,马硕,宋晓满
受保护的技术使用者：河南豫变电工有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/1/20