本發(fā)明屬于斷路器合閘電阻錄波故障波分析領(lǐng)域，具體涉及一種基于yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)變電合閘電阻錄波故障波分析方法。

背景技術(shù)：

1、斷路器合閘電阻主要應(yīng)用于高壓和超高壓電力系統(tǒng)中，特別是在高壓輸電線路、變電站、無功補(bǔ)償設(shè)備、電網(wǎng)互聯(lián)、可再生能源接入、大型工業(yè)用戶等場景中起到關(guān)鍵作用。在這些應(yīng)用場景中，斷路器合閘電阻通過限制合閘操作時(shí)的暫態(tài)過電壓和涌流，提高了電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，減少了電力設(shè)備損壞的風(fēng)險(xiǎn)，從而保障了電網(wǎng)的安全運(yùn)行。隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展和電壓等級的提高，斷路器合閘電阻的應(yīng)用將變得更加重要。

2、電力錄波能夠反映相關(guān)的特征信息,比如此時(shí)電壓或者電流的變化信息。為了檢測電力系統(tǒng)中的斷路器合閘電阻是否正常工作，電力系統(tǒng)模型會采集暫態(tài)波形和事故數(shù)據(jù)，所以我們能夠通過波形判斷出工業(yè)變電中合閘電阻在防止合閘的瞬間，有無因電流急速升高而損壞。

3、在運(yùn)變電站中，斷路器合閘電阻作為關(guān)鍵組件，承擔(dān)著限制合閘操作時(shí)涌流和過電壓的重要任務(wù)。然而，在使用過程中，斷路器合閘電阻也存在一些問題和故障，比如在操作過程中，合閘電阻片會與支撐絕緣桿摩擦產(chǎn)生異物，導(dǎo)致絕緣降低，從而合閘電阻支撐絕緣桿貫穿性放電，電流從合閘電阻支撐絕緣桿流通，導(dǎo)致合閘電阻被短接，合閘電阻抑制涌流作用不足。

4、現(xiàn)有技術(shù)中對合閘電阻進(jìn)行檢測的方法有：

5、電氣試驗(yàn)：對合閘電阻進(jìn)行定期的高壓試驗(yàn)和電阻測試，以確保其在正常工作電壓和電流下能夠正常工作；

6、熱像檢測：使用紅外熱像儀檢測合閘電阻在運(yùn)行中的溫度變化。如果電阻在合閘過程中溫度異常升高，這可能表明電阻正在承受過大的電流負(fù)荷；

7、電流監(jiān)測：在合閘電阻的電路中安裝電流互感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測合閘瞬間的電流波形，分析電流上升的速率是否符合設(shè)計(jì)要求；

8、仿真分析：利用電力系統(tǒng)仿真軟件對合閘過程進(jìn)行模擬，預(yù)測合閘電阻的工作狀態(tài)和電流的變化情況；

9、歷史數(shù)據(jù)分析：收集和分析合閘電阻的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括合閘次數(shù)、電流負(fù)荷記錄等，以此來評估其性能和壽命；

10、定期檢查與維護(hù)：對合閘電阻進(jìn)行定期的外觀檢查，查看是否有明顯的燒毀痕跡、變形或松動，確保其機(jī)械和電氣連接的可靠性；

11、操作票制度：在變電所操作中實(shí)施嚴(yán)格操作票制度，確保每次合閘操作都符合操作規(guī)程，避免因操作不當(dāng)導(dǎo)致的設(shè)備損壞。

12、以上方法有很多局限性，比如，電氣試驗(yàn)只能檢測到電阻在特定測試條件下的性能，無法完全模擬實(shí)際運(yùn)行中的條件，熱像檢測只能檢測到電阻表面的溫度，無法直接測量內(nèi)部溫度和結(jié)構(gòu)損傷，電流監(jiān)測需要持續(xù)的數(shù)據(jù)分析和專業(yè)人員來解讀檢測結(jié)果，仿真分析中仿真模型的準(zhǔn)確性和可靠性取決于輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，歷史數(shù)據(jù)分析無法實(shí)時(shí)反映電阻當(dāng)前的狀態(tài)，定期檢查和維護(hù)需要定期停電進(jìn)行檢查，影響工業(yè)生產(chǎn)效率，操作票制度無法防止由于設(shè)備故障導(dǎo)致的操作失誤。

13、因此，亟需一種針對電流檢測方法的局限性進(jìn)行改善，減少專業(yè)人員檢測結(jié)果的復(fù)雜性的電力錄波分析方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的問題在于針對現(xiàn)有技術(shù)應(yīng)用情況下存在的不足，提出一種基于yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)變電合閘電阻錄波故障波分析方法，利用該方法對電力錄波數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)分析，進(jìn)而準(zhǔn)確判斷工業(yè)變電中合閘電阻在防止合閘的瞬間，有無因電流急速升高而損壞。

2、本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，一種基于yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)變電合閘電阻錄波故障波分析方法，包括以下步驟：

3、步驟1，用戶上傳工業(yè)電力暫態(tài)錄波comtrade數(shù)據(jù)集文件；

4、步驟2，基于python3并采用bytes數(shù)據(jù)流，對comtrade文件中的cfg配置文件和dat文件進(jìn)行解析，獲取待檢測電流數(shù)據(jù)的實(shí)際數(shù)值，并將其解析并保存為csv文件到指定位置；

5、步驟3，將提保存的csv文件中的數(shù)據(jù)平滑處理,并通過傅里葉變換擬合出正弦函數(shù)余弦函數(shù)部分后,得到其擬合曲線絕對值部分的最大值；

6、步驟4，將步驟2中提取的csv文件數(shù)據(jù)與最大值進(jìn)行比較，若有數(shù)據(jù)點(diǎn)大于最大值，則該文件記為錄波突破型錯誤；

7、步驟5，將步驟4中的不含錄波突破型錯誤部分轉(zhuǎn)化為png格式,經(jīng)過人工審查后輸入yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析；

8、步驟6，如果步驟4中不含大于最大值的數(shù)據(jù)點(diǎn)，則記為未突破部分。對該csv文件中超過國家電網(wǎng)電力錄波故障閾值α部分的數(shù)據(jù)的起始點(diǎn)和末尾點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)間分別記為t_1、t_2；

9、步驟7，將步驟6得出的t_2、t_1作差得到t_2-t_1的值，與國家電網(wǎng)合閘電阻投入時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)閾值β作比較；

10、步驟8，如果步驟7中t_2-t_1的值大于閾值β，并轉(zhuǎn)化成png格式,進(jìn)行人工審查后輸入yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析；

11、步驟9，如果步驟7中t_2-t_1的值小于閾值β，則記作錄波時(shí)延型錯誤并轉(zhuǎn)化成png格式，并輸入yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析；

12、步驟10，根據(jù)步驟5、步驟8、步驟9中通過yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入的png格式文件審查后，輸出電流波形錯誤類型來判斷工業(yè)變電中合閘電阻在合閘的瞬間，有無因電流急速升高而損壞。

13、本發(fā)明的特點(diǎn)還在于：

14、1.使用了離散二階導(dǎo)數(shù)的數(shù)學(xué)方法和計(jì)算機(jī)視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩個方法使得識別率大大提高，有利于實(shí)現(xiàn)對電力錄波數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)分析，準(zhǔn)確判斷合閘過程中合閘電阻是否損壞；

15、2.在國家電網(wǎng)工業(yè)變電領(lǐng)域合閘電阻檢測中，通過對comtrade數(shù)據(jù)集文件進(jìn)行解析，獲取待檢測電流數(shù)據(jù)的實(shí)際數(shù)值，進(jìn)行平滑處理、傅里葉變換擬合，可得到電流波形錯誤類型，該方法具有較高的識別率，能有效分析工業(yè)變電中合閘電阻在合閘瞬間是否有因電流急速升高而損壞；

16、通過改進(jìn)算法架構(gòu)和優(yōu)化模型參數(shù)，得到了yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的獨(dú)特的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)提高了檢測精度和推理速度。

技術(shù)特征：

1.一種基于yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)變電合閘電阻錄波故障波分析方法,包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力錄波故障波分析方法，其特征在于：所述步驟2中具體步驟為：解析comtrade文件中的cfg文件，獲取通道數(shù)量和各通道名稱、采樣頻率和采樣長度；采用bytes數(shù)據(jù)流，讀取comtrade文件中的dat文件，并計(jì)算總長度和每個包的長度，解析每個包中的數(shù)據(jù)，保存到csv文件中。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力錄波故障波分析方法，其特征在于：所述步驟3中具體步驟為：將提取出的csv文件中的數(shù)據(jù)通過傅里葉變換后，進(jìn)行平滑處理，刪除數(shù)據(jù)中的nan值或無窮大值，找到頻率分量，擬合出余弦函數(shù)和正弦函數(shù)部分，找到擬合曲線絕對值部分的最大值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力錄波故障波分析方法，其特征在于：所述步驟4還包括以下步驟：擬合數(shù)據(jù)中滿足余弦函數(shù)和正弦函數(shù)的部分，逐個選取csv文件中的數(shù)據(jù)點(diǎn)與擬合曲線絕對值部分的最大值作比較,判斷出錄波突破型錯誤。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力錄波故障波分析方法，其特征在于：所訴步驟6還包括以下步驟：對該csv文件中的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行二次求導(dǎo)，并保存一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)到csv文件，并國家電網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)電力錄波故障閾值α進(jìn)行比較，超過閾值α部分的數(shù)據(jù)的起始點(diǎn)和末尾點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)間分別記為t_1、t_2。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力錄波故障波分析方法，其特征在于：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力錄波故障波分析方法，其特征在于：

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力錄波故障波分析方法，其特征在于：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力錄波故障波分析方法，其特征在于：所訴步驟10中具體步驟為：將通過人工審查yolov8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析后得到的電流波形錯誤csv文件輸出，判斷工業(yè)變電中合閘電阻在防止合閘的瞬間，有無因電流急速升高而損壞。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于YOLOv8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)變電合閘電阻錄波故障波分析方法，屬于斷路器合閘電阻錄波故障波分析領(lǐng)域。通過本發(fā)明，在工業(yè)變電領(lǐng)域合閘電阻檢測中，通過對comtrade數(shù)據(jù)集文件進(jìn)行解析，獲取待檢測電流數(shù)據(jù)的實(shí)際數(shù)值，進(jìn)行平滑處理、傅里葉變換擬合，可得到電流波形錯誤類型，該方法具有較高的識別率，能有效分析工業(yè)變電中合閘電阻在合閘瞬間是否有因電流急速升高而損壞，通過改進(jìn)算法架構(gòu)和優(yōu)化模型參數(shù)，得到了YOLOv8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的獨(dú)特的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)提高了檢測精度和推理速度。

技術(shù)研發(fā)人員：江子曦,朱楠楠,任延安,劉凡碩,劉雯琪,范澤瑞,陳宗業(yè),金旭峰,耿傲雪,王景,馮煦宸,鄒李,王子陽,張遠(yuǎn)碩,王德炅,張華揚(yáng),丁鑫,吳星潔,蔣晨勤,管成婷,劉燁,汪昕宇
受保護(hù)的技術(shù)使用者：安徽大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30