基于声纹特征筛选的电力变压器故障检测方法与流程

本发明涉及一种基于声纹特征筛选的电力变压器故障检测方法，属于电力设备检测。

背景技术：

1、电力变压器内部故障通常是由绕组、铁芯等部分的绝缘劣化导致的，当内部绝缘劣化出现时，通常会伴随少量的局部放电及铁心异常震动，此时会产正常运行设备所没有的声波，因此可以通过获取这一声波的本征声纹特征来判断电力变压器是否出现故障，从而实现有计划的提前停运设备避免造成突发性的区域停电。

2、现在常用的声纹故障检测方法，；例如专利申请cn116295800a公开的及一种基于故障本征声纹特征的定向在线监测方法，通过建立故障本征声纹特征数据库，并将实时采集的设备运行状态下的声纹特征与故障声纹库进行比对，得到与故障声纹库相同的部分，通过分析该部分声纹用来判断设备是否存在故障，该技术的难点在于需要获取大量故障设备的声纹特征，建立一个完整的故障声纹特征数据库从而才能实现对故障的精准判断，但对于电力变压器这一重要的电网设备，其出现故障的几率较低，且一经发现故障就会及时停电消缺，很难有机会去监测其异常状态下的声纹特征，故该方法实现起来具有较大的障碍。

技术实现思路

1、针对如何对电力变压器故障精准判断的问题，本发明提供一种基于声纹特征筛选的电力变压器故障检测方法。

2、本发明的一种基于声纹特征筛选的电力变压器故障检测方法，包括：

3、s1、提取正常运行的电力变压器本体的声纹特征，建立正常运行电力变压器的声纹特征数据库；

4、s2、采集待测电力变压器运行时的本体声波特征，将待测电力变压器运行时的本体声波特征与s1中建立的正常运行电力变压器的声纹特征数据库中的声纹特征数据进行作差处理，得到待测电力变压器运行时产生的非正常声波；

5、s3、将s2得到的非正常声波与待测电力变压器运行时的本体声波特征进行比对，若非正常声波占比低于设定阈值，则确定待测电力变压器不存在故障，若非正常声波占比高于设定阈值，则确定待测电力变压器存在故障，根据占比值判断故障的严重程度。

6、作为优选，s1中，采用线性倒谱系数法、梅尔倒谱系数法、线性感知预测系数法或基于gammatone滤波器组的特征提取方法来提取正常运行的电力变压器本体的声纹特征。

7、作为优选，2包括：

8、将s1的声纹特征数据库作为内嵌式掩码，与采集到的待测电力变压器运行时的本体声波特征一起加入到声波特征分离系统，将相同的部分滤除，得到待测电力变压器产生的非正常声波，将非正常声波进行傅里叶变换，点乘后得到非正常声波声纹中的非零部分，再利用小波变换后，将非零部分进行逆变换，此时纯净的非正常声波。

9、本发明的有益效果，本发明能够在运行中的电力变压器出现内部故障时有效的检测出非正常声波，并通过比对非正常声波与本体声波的占比值来判断其是否存在故障，极大的避免故障演变为事故，能够从根本上提升电网设备的安全运行水平。对比目前的声纹检测技术，本专利所述方法在可以实现有效检测电力变压器内部故障的基础上，避免了建立设备故障声纹特征数据库这一复杂且极难完成的工作，极大的降低的检测难度和工作量。

技术特征：

1.基于声纹特征筛选的电力变压器故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于声纹特征筛选的电力变压器故障检测方法，其特征在于，s1中，采用线性倒谱系数法、梅尔倒谱系数法、线性感知预测系数法或基于gammatone滤波器组的特征提取方法来提取正常运行的电力变压器本体的声纹特征。

3.根据权利要求1所述的基于声纹特征筛选的电力变压器故障检测方法，其特征在于，s2包括：

4.一种计算机可读的存储设备，所述存储设备存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至3任一所述基于声纹特征筛选的电力变压器故障检测方法。

5.基于声纹特征筛选的电力变压器故障检测，包括存储设备、处理器以及存储在所述存储设备中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序实现如权利要求1至3任一所述基于声纹特征筛选的电力变压器故障检测方法。

技术总结基于声纹特征筛选的电力变压器故障检测方法，解决了如何对电力变压器故障精准判断的问题，属于电力设备检测技术领域。本发明包括：提取正常运行的电力变压器本体的声纹特征，建立正常运行电力变压器的声纹特征数据库；采集待测电力变压器运行时的本体声波特征，将待测电力变压器运行时的本体声波特征与声纹特征数据库中的声纹特征数据进行作差，得到待测电力变压器运行时产生的非正常声波；将得到的非正常声波与待测电力变压器运行时的本体声波特征进行比对，若非正常声波占比低于设定阈值，则确定待测电力变压器不存在故障，若非正常声波占比高于设定阈值，则确定待测电力变压器存在故障，根据占比值判断故障的严重程度。技术研发人员：赵翔宇,张健,宫铭辰,曲利民,陈世玉,许敏虎,俞华,刘宏,尚书磊受保护的技术使用者：国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院技术研发日：技术公布日：2024/2/6