(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111434706.5 (22)申请日 2021.11.29 (71)申请人 国网湖南省电力有限公司 地址 410004 湖南省长 沙市天心区新韶东 路398号 申请人 国网湖南省电力有限公司检修公司 　 国家电网有限公司 (72)发明人 熊富强　唐明珠　唐俊　王智弘　 瞿旭　蒋久松　颜勋奇　潘伟健　 张超峰　赵鹏　张阳　毛志平　 李佐胜　王晓　刘源　王巍　姚月　 丁含怡　周展帆　于艺盛　蒋智军　 (74)专利代理 机构 长沙永星专利商标事务所 (普通合伙) 43001 代理人 周咏　米中业(51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 基于间隔分布机的超特高压换流阀故障检 测方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于间隔分布机的超特 高压换流阀故障检测方法， 包括获取超特高压换 流阀的历史工作数据并处理得到样 本数据集； 构 建基于最优权值间隔分布机的故障检测原始模 型； 采用样 本数据集对故障检测原始模型进行训 练和优化得到故障检测模型； 采用故障检测模型 对实际工作中的超特高压换流阀进行实时故障 检测。 本发 明还公开了一种实现所述基于间隔分 布机的超特高压换流阀故障检测方法的系统。 本 发明减少了故障检测过程的时间， 提高了检测效 率； 而且解决了超特高压换流阀故障检测方法的 故障样本类别不平衡、 分布复杂的问题， 提高了 检测的准确性， 而且本发明方法可靠性高、 精确 性好且实施简单方便 。 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 CN 114139449 A 2022.03.04 CN 114139449 A 1.一种基于间隔分布机的超特高压换流阀故障检测方法， 包括如下步骤： S1.获取超特高压换流阀的历史工作数据； S2.对步骤S1 获取的历史工作数据进行处 理， 从而得到样本数据集； S3.构建基于最优权值间隔分布机的故障检测原 始模型； S4.采用步骤S2得到的样本数据集对步骤S3构建的故障检测原始模型进行训练和优 化， 从而得到故障检测模型； S5.采用步骤S4得到的故障检测模型， 对实际工作中的超特高压换流阀进行实时故障 检测。 2.根据权利要求1所述的基于间隔分布机的超特高压换流阀故障检测方法， 其特征在 于步骤S2所述的对步骤S1获取的历史工作数据进行处理， 从而得到样本数据集， 具体包括 如下步骤： A.对获取的超特高压换流阀的历史工作数据进行 数据清洗， 得到清洗后工作数据； B.对步骤A得到的清洗后工作数据进行分析， 选 定一组工作参数作为第一 运行参数； C.计算相关系数： 计算第一工作参数与剩余各组工作参数之间的相关系数； D.根据步骤C得到的相关系数， 在剩余各组工作参数中， 选取与第 一工作参数的相关系 数大于第一设定值的工作参数作为第二 运行参数； E.计算相关系数： 再次计算第一 运行参数与第二 运行参数之间的相关系数； F.根据步骤E得到的相关系数， 在第二运行参数中， 选取与第 一运行参数的相关系数小 于第二设定值的第二 运行参数作为第三 运行参数； G.将步骤F 得到的第三 运行参数作为样本数据； H.将样本数据标记为正常状态样本数据和故障状态样本数据， 并将标记后的样本数据 分为训练集和 测试集， 从而得到样本数据集。 3.根据权利要求2所述的基于间隔分布机的超特高压换流阀故障检测方法， 其特征在 于步骤B所述的选定一组工作参数作为第一运行参数， 具体为选定超特高压换流阀的机组 输出功率作为第一 运行参数。 4.根据权利要求2所述的基于间隔分布机的超特高压换流阀故障检测方法， 其特征在 于步骤C和步骤E所述的计算相关系数， 具体为采用Pearso n相关系数分析法计算相关系数。 5.根据权利要求4所述的基于间隔分布机的超特高压换流阀故障检测方法， 其特征在 于所述的采用Pearso n相关系数分析法计算相关系数， 具体包括如下步骤： 采用如下算式计算变量X和变量Y之间的Pearso n相关系数ρX,Y： 式中cov(X,Y)为变量X和变量Y之间的协方差； μX为变量X的均值； μY为变量Y的均值； σX 为变量X的方差； σY为变量Y的方差； E()为数 学期望函数； 当变量X和变量Y的样本量均为 n时， 则采用如下算式计算Pearso n相关系数rX,Y： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114139449 A 2式中 为变量X的平均值， 为变量Y的平均值， Xi为变量Xi的具体值， Yi为变量Yi的具 体值； Pearson相关系数rX,Y用于描述变量X和变量Y之间的线性相关的强弱程度， 且 存在： 若0＜r＜1时， 变量X和变量Y正相关， 且r越接 近1， 变量X和变量Y之间的正相关性越大； 若‑1＜r＜0时， 变量X和变量Y负相关， 且r越接近 ‑1， 变量X和变量Y之间的负相关性越 大； 若|r|＝1， 则变量X和变量Y 完全线性相关； 若|r|＝0， 则变量X和变量Y 完全线性无关。 6.根据权利要求1～5之一所述的基于间隔分布机的超特高压换流阀故障检测方法， 其 特征在于步骤S 3所述的构建基于最优权值间隔分布机的故障检测原始模型， 具体包括如下 步骤： 设一个特征的集合为X＝[x1,x2,...,xk]， 对应的类别标签为Y＝[K]＝{1,2,...,k}； 给 定一个训练集S＝{(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}； 定义一个映射函数 通过核函数KK将 样本集映射至高维空 间 X→H， 对应权向量为ω1,ω2,...,ωl,...,ωk； 对每个权向量ωl 定义一个记分函数 每个样本的特征值和对应的标签， 会使得对应样本的积分函 数值达到最大， 从而得到间 隔定义： 当分类器进行分类时， 计算产生 一个负间隔时分类错 误； 用 表示间隔的平均值， 最优权值间隔分布机表示如下： 约束条件： 其中Ω(ω)为正则项， η和 λ为平衡 参数， ξj为间隔rh(xj,yj)与间隔均值 的正偏差， εj间 隔rh(xj,yj)与间隔均值 的负偏差， 为方差； 对ω进行缩放， 间隔均值设定为1， 样本(xj,yj)与间隔均值的偏差为|rh(xj,yj)‑1|； 最 优权值间隔分布机改写为： 约束条件： rh(xj,yj)≥1‑θ‑ξj 其中θ 为零损失参数且 θ∈[0,1)， 用于控制支持向量的个数；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114139449 A 3