(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111344700.9 (22)申请日 2021.11.15 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113792495 A (43)申请公布日 2021.12.14 (73)专利权人 广东电网有限责任公司揭阳 供电 局 地址 522000 广东省揭阳市榕城区东 二路 西侧地段(电力调度大楼) (72)发明人 方文田　李旭宏　杨永辉　蔡伟贤　 陈晓彬　李涛　朱育钊　方逸越　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人 岳晓萍(51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/00(2006.01) G01R 31/00(2006.01) G01R 31/52(2020.01) G01R 23/16(2006.01) (56)对比文件 CN 107367673 A,2017.1 1.21 CN 106650037 A,2017.0 5.10 CN 110826750 A,2020.02.21 审查员 景京 (54)发明名称 一种基于在线监测数据的避雷器运行状态 识别方法、 装置 (57)摘要 本发明实施例公开了一种基于在线监测数 据的避雷器运行状态识别方法、 装置， 该方法包 括： 获取避雷器在线监测数据； 将在线监测数据 中避雷器泄漏电流总畸变率在 线数据序列、 避雷 器电压谐波总畸变率在线数据序列输入训练完 成的LSTM‑RNN模型， 得到消除电网谐波的更新避 雷器泄漏电流总畸变率在线数据序列； 将更新避 雷器泄漏电流总畸变率在线数据序列、 避雷器泄 漏电流全电流在线数据序列和避雷器泄漏电流 阻性电流在线数据序列输入到训练完成的随机 森林模型， 得到避雷器的状态识别预测结果。 本 发明实施例对避雷器运行状态进行 实时监测， 在 避雷器劣化前期发现隐患， 为供电部门制定避雷 器检修试验计划提供了参考依据， 提高电网的智 能化水平。 权利要求书3页 说明书11页 附图6页 CN 113792495 B 2022.04.01 CN 113792495 B 1.一种基于在线监测数据的避雷器运行状态 识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取避雷器在线监测数据， 所述在线监测数据至少包括避雷器泄漏电流总畸变率在线 数据序列、 避雷器电压谐波总畸变率在线数据序列、 避雷器泄漏电流全电流在线数据序列 和避雷器泄漏电流阻性电流在线数据 序列； 建立运行电压下所述避雷器的等效电路仿真模型， 并根据 所述避雷器的等效电路仿真 模型得到的仿真数据进行模型训练， 得到训练完成的LSTM ‑RNN模型； 设置电压源的频率为电网标准频率， 并随机设置避雷器的非线性参数以使非线性电阻 的阻值随机， 获取避雷器泄漏电流谐波总畸变率第一仿真数据 序列； 随机设置所述电压源的谐波幅值， 获取避雷器泄漏电流谐波总畸变率第 二仿真数据序 列， 并获取避雷器电压谐波总畸变率仿真数据 序列； 搭建LSTM ‑RNN初始模型， 将所述避雷器泄漏电流谐波总畸变率第二仿真数据序列和所 述避雷器电压谐波总畸变率仿 真数据序列作为所述LSTM ‑RNN初始模 型的输入， 将所述避 雷 器泄漏电流谐波总畸变率第一仿真数据序列作为所述LSTM ‑RNN初始模型的输出进行模型 训练， 得到训练完成的所述 LSTM‑RNN模型； 将所述在线监测数据中避雷器泄漏电流总畸变率在线数据序列、 避雷器电压谐波总畸 变率在线数据序列输入训练完成的LSTM ‑RNN模型， 得到消除电网谐波的更新避 雷器泄漏电 流总畸变率在线数据 序列； 改变所述避雷器的等效电路仿真模型的参数， 分别仿真得到避雷器状态为正常、 劣化、 受潮、 污秽时输出 的特征值集合， 所述特征值集合中包括避雷器泄漏电流全电流仿真数据 序列和所述避雷器泄漏电流阻性电流仿真数据序列和避雷器泄漏电流谐波总畸变率第三 仿真数据 序列， 并把所述特 征值集合作为随机森林模型的训练样本集； 采用所述训练样本集进行随机森林模型训练， 得到包括多个决策树的训练完成的随机 森林模型； 将所述更新避雷器泄漏电流总畸变率在线数据序列、 所述避雷器泄漏电流全电流在线 数据序列和所述避雷器泄漏电流阻性电流在线数据序列输入到训练完成的随机森林模型， 得到所述避雷器的状态 识别预测结果。 2.根据权利要求1所述的基于在线监测数据的避雷器运行状态识别方法， 其特征在于， 所述建立运行电压下所述避雷器的等效电路仿 真模型， 并根据所述避 雷器的等效电路仿真 模型得到的仿真数据进行模型训练， 得到训练完成的LSTM ‑RNN模型， 包括： 建立运行电压下所述避雷器的等效电路仿真模型， 所述避雷器的等效电路仿真模型包 括电压源和串联在所述电压源一侧的多个阻容单元， 所述阻容单元包括串联的固定电阻和 固定电容， 所述避雷器的等效电路仿真模型多个非线性电阻， 每个所述非线性电阻与一所 述固定电容并联 连接； 设置电压源的频率为电网标准频率， 并随机设置避雷器的非线性参数以使所述非线性 电阻的阻值随机， 获取避雷器泄漏电流谐波总畸变率第一仿真数据 序列； 随机设置所述电压源的谐波幅值， 获取避雷器泄漏电流谐波总畸变率第 二仿真数据序 列， 并获取避雷器电压谐波总畸变率仿真数据 序列； 搭建LSTM ‑RNN初始模型， 将所述避雷器泄漏电流谐波总畸变率第二仿真数据序列和所 述避雷器电压谐波总畸变率仿 真数据序列作为所述LSTM ‑RNN初始模 型的输入， 将所述避 雷权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113792495 B 2器泄漏电流谐波总畸变率第一仿真数据序列作为所述LSTM ‑RNN初始模型的输出进行模型 训练， 得到训练完成的所述 LSTM‑RNN模型。 3.根据权利要求1所述的基于在线监测数据的避雷器运行状态识别方法， 其特征在于， 在所述将所述更新避 雷器泄漏电流总畸变率在线 数据序列、 所述避雷器泄漏电流全电流在 线数据序列和所述避雷器泄漏电流阻性电流在线数据序列输入到训练完成的随机森林模 型， 得到所述避雷器的状态 识别预测结果之前， 还 包括： 建立运行电压下 所述避雷器的等效电路仿真模型； 改变所述避雷器的等效电路仿真模型的参数， 分别仿真得到避雷器状态为正常、 劣化、 受潮、 污秽时输出 的特征值集合， 所述特征值集合中包括避雷器泄漏电流全电流仿真数据 序列和所述避雷器泄漏电流阻性电流仿真数据序列和避雷器泄漏电流谐波总畸变率第三 仿真数据 序列， 并把所述特 征值集合所述随机森林模型的训练样本集； 采用所述训练样本集进行随机森林模型训练， 得到包括多个决策树的训练完成的随机 森林模型。 4.根据权利要求3所述的基于在线监测数据的避雷器运行状态识别方法， 其特征在于， 所述采用所述训练样本集进行随机森林模型训练， 得到包括多个决策树的训练完成的随机 森林模型， 包括： 步骤一： 采用有放回的抽取方式在所述训练样本集中的N个训练样本中抽取n个训练样 本作为所述随机森林模型中决策树的根节点样本来训练决策树， 其中n<N； 步骤二： 进行在每个所述训练样本的M个属性中随机选择m个属性， 根据最大信息熵选 择选取所述决策树的子节点的分裂属性， 其中m< M； 步骤三： 重复进行所述步骤二直至所述决策树的所有子节点不能再分裂， 输出一个决 策树模型； 步骤四： 重复进行所述步骤一至所述步骤三， 输出多个决策树模型构成训练完成的随 机森林模型。 5.根据权利要求3所述的基于在线监测数据的避雷器运行状态识别方法， 其特征在于， 所述避雷器的等效电路仿真模型包括电压源和串联在所述电压源一侧的多个阻容单元， 所 述阻容单元包括串联的固定电阻和固定电容， 所述避 雷器的等效电路仿真模型包括多个非 线性电阻， 每个所述非线性电阻与一所述固定电容并联连接； 所述避雷器的等效电路仿真 模型还包括避雷器腔体、 瓷套与空气的等效电阻与等效电容， 其中所述等效电阻与串联 的 多个阻容单 元并联连接， 所述 等效电容与所述 等效电阻并联 连接； 所述改变所述避雷器的等效电路仿真模型的参数， 分别仿真得到避雷器状态为正常、 劣化、 受潮 、 污秽时输出的特征值集合， 所述特征值集合中包括避 雷器泄漏电流全电流仿真 数据序列和所述避雷器泄漏电流阻性电流仿真数据序列和避雷器泄漏电流谐波总畸变率 第三仿真数据 序列， 并把所述特 征值集合作为所述随机森林模型的训练样本集， 包括： 改变所述避雷器的非线性 参数， 以仿真得到避雷器 状态为劣化时的输出 特征值集合； 在至少一个所述非线性电阻的两端并联旁路电阻， 改变所述旁路电阻的阻值， 以仿真 得到避雷器 状态为受潮时的输出 特征值集合； 改变所述 等效电阻的阻值， 以仿真得到所述避雷器 状态为污秽时的输出 特征值结合。 6.根据权利要求2或5所述的基于在线监测数据的避雷器运行状态识别方法， 其特征在权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113792495 B 3