基于援例的智能局部放电故障识别系统及识别方法

摘要

基于援例的智能局部放电故障识别系统及识别方法，涉及一种故障识别系统和识别方法。局部放电检测仪只能显示现场采集上来的波形，无信号的分析功能，故障的判断需要电力专家到现场试验分析，查找慢，并且故障模式识别完全依赖现场专家的经验和水平，给最终故障诊定带来很大的不确定性。本发明包括：信号采样模块；范例检索模块；检索方法模块；范例排序模块；择优标准模块；结论解释模块；范例保存模块；源范例模块。本系统从目标范例中获得相似源范例，通过内置的援例，采用科学的几何图形检索方法和欧式距离算法，利用几何图形检索方法确定故障模式，利用欧式距离算法确定具体的故障部位及严重程度，提高了故障诊断的准确、可靠性。

主权项

基于援例的智能局部放电故障识别系统，其特征在于它包括：信号采样模块，用于在信号发生异常时进行采样并连续不断保存样本；范例检索模块，接受样本作为目标范本，调用检索方法模块获得检索方法，并根据检索方法对源范例模块检索，得到一批与目标范例相似的源范例，然后将源范例送入范例排序模块；检索方法模块，接受范例检索模块的查询任务返回援例识别方式；范例排序模块，范例排序模块调用择优标准模块获取选择标准，获得选择标准后对目标范例类似的源范例排序选优；择优标准模块，用于存储选择标准，接受范例排序模块的查询任务返回选择标准；结论解释模块，与范例排序模块相连，根据优选源范例对目标范本作出结论解释；范例保存模块，用于存储作出结论解释的目标范例；源范例模块，用于存储来自于典型局部放电特高频物理学模型仿真结果及大量已运行局部放电异常变压器的典型案例。