(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 202111419800.3 (22)申请日 2021.11.26 (71)申请人 华中科技大 学 地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞 瑜路 1037号 (72)发明人 彭小圣　贾诗媛　 (74)专利代理 机构 武汉开元知识产权代理有限 公司 42104 代理人 唐正玉 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 20/00(2019.01) G06F 119/08(2020.01)G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种基于多物理场直流局部放电模型的构 建与判别方法 (57)摘要 本发明公开一种基于多物理场直流局部放 电模型的构建与判别方法， 通过AutoCAD构建仿 真片状试样、 MATLAB生成含谐波的直流电压、 COMSOL软件对温度场和应力场进行参数设置， 建 立基于荷 ‑场‑热‑力多物理场仿真系统， 同时通 过空间电荷测量系统获取界面电荷随应力、 温度 和时空的变化规律， 建立空间电荷分布特性数据 库， 并基于局放与谐波、 应力和温度的数据建立 局放判别器， 进而将数据库中的空间电荷数据等 效为静电场送入荷 ‑场‑热‑力多物理场仿真系统 中， 计算得出缺陷位置的电场、 温度和应力参数， 通过局放判别器判断缺陷位置是否达到局放产 生条件。 此方法将空间电荷因素加入局放的判别 模型中， 增加局放判别模型的数据类型， 提高判 别准确度， 具有推广价 值。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114091340 A 2022.02.25 CN 114091340 A 1.一种基于多物理场直流局部放电模型的构建与判别方法， 其特征在于按以下步骤进 行： S1： 通过AutoCAD构建仿真片状试样、 MATLAB生成含谐波的直流电压、 COMSOL软件对温 度场和应力场进行参数设置， 建立基于 “荷‑场‑热‑力”多物理场仿真系统； S2： 基于局放与谐波、 应力、 温度的同步实验数据训练， 并建立基于击穿场强与放电时 延的局放判别器和基于神经网络的局放判别器， 联合形成通过 “数据驱动 ”思想的神经网络 双重局部放电判别器； S3： 通过空间电荷测量系统获取界面电荷随应力、 温度、 时间和空间的变化规律建立空 间电荷分布特性数据库， 将数据库中的空间电荷数据等效为静电场送入基于 “荷‑场‑热‑ 力”多物理场仿 真系统中， 计算得出缺陷位置的电场、 温度、 应力参数， 通过局放判别器判断 缺陷位置是否 达到局放产生条件。 2.根据权利要求1所述的基于多物理场直流局部放电模型的构建与判别方法， 其特征 在于， S1所述的基于 “荷‑场‑热‑力”多物理场仿真系统按以下步骤建立： S1.1： 通过AutoCAD软件构建符合切 片试样， 并设置切 片缺陷的类型和形状及尺寸等参 数； S1.2： 通过MATLAB 软件生成直流信号和谐波信号， 合成含谐波的直流电压， 产 生电场信 号， 建立局部放电 “场”物理场仿真模型； S1.3： 通过COMSOL软件对切片试样的温度场和应力场进行参数设置， 建立局部放电 “热”和“力”物理场模型； S1.4： 通过空间电荷测量实验系统， 采用电声脉冲法对复合片状试样的空间电荷分布 进行测量， 建立局部放电 “荷”物理场模型； S1.5： 基于S1.1至S1.4所述步骤建立的多个物理场模型， 联合建立局部放电 “荷‑场‑ 热‑力”多物理场仿真系统。 3.根据权利要求1所述的基于多物理场直流局部放电模型的构建与判别方法， 其特征 在于， S2所述通过 “数据驱动 ”思想的神经网络双重局部放电判别器按照以下具体步骤进 行 联合形成： S2.1： 建立基于击穿场强及放电延时的局部放电判别器： 首先在方波脉冲条件下开展 实验室的测试， 记录在不同电压等级下典型缺陷的放电延时样本， 基于采集到的样本构建 不同缺陷的MonteCar lo放电时延随机生 成方法， 在此基础上基于缺陷类型和电压等级生 成 放电时延； S2.2： 建立基于神经网络的局放判别器： 首先采集电场、 温度、 谐波、 应力和缺 陷类型等 同步实验数据， 使用采集到的数据进行特征构建与参数选择， 进而构建和训练随机决策森 立和BPNN神经网络， 生成基于随机决策森林和BPN N神经网络的局部放电判别器； S2.3： 联合基于击穿场强及放电延时的局部放电判别器和基于随机决策森林和BPNN神 经网络的局部放电判别器， 构建通过 “数据驱动 ”思想的神经网络双重局部放电判别器。 4.根据权利要求1所述的基于多物理场直流局部放电模型的构建与判别方法， 其特征 在于， S3具体步骤 包括： S3.1:基于空间电荷测量系 统， 通过实验获取界面空间电荷应力、 温度、 时间的时空演 化规律；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114091340 A 2S3.2： 依据实验得出的数据， 建立片状试样接头典型位置界面的空间电荷分布特性数 据库； S3.3： 将空间电荷分布特性数据库中的数据送入局部放电 “荷‑场‑热‑力”多物理场仿 真系统中进行仿真， 得 出缺陷位置的电场、 温度和应力仿真结果； S3.4： 将通过局部放电 “荷‑场‑热‑力”多物理场仿真系统得出的仿真结果送入S2步骤 中生成的双重局部放电判别器； S3.5： 通过基于击穿场强与放电时延的局部放电判别器判断是否产生局部放电： 首先 提取电场、 应力、 温度、 界面电荷和仿真时间计算结果， 通过应力和温度修正片状试样的击 穿场强大小， 得到缺陷位置的电场， 进而判断是否达到修正后的局放击穿场强， 若判断为 “是”， 则基于缺陷类型和电压等级生成放电时延闭并输出仿真的局部放电信号， 若判断为 “否”， 则判定为未产生局部放电； S3.6： 通过基于随机决策森林和BPNN神经网络的局部放电判别器判断是否产生局部放 电： 提取电场、 应力、 温度、 界面电荷和仿 真时间计算结果进 行特征的构建， 生成温度、 应力、 电场和时间特征参数， 送入基于随机决策森林和BPNN神经网络的局部放电判别器， 判断是 否产生局部放电， 随机决策森林和BPNN神经网络的局部放电判别器会自动生成结果， 给出 是否产生局放的结论； S3.7： 综合基于击穿场强与放电时延的局部放电判别器得出的判别结果和基于随机决 策森林和BPNN神经网络的局部放电判别器得出的判别结果： 若两个局放判别器均判别为没 有产生局放， 则输出判别结果 “缺陷部位没有产生局放 ”； 若两个局放判别器均判别为产生 局部放电， 则输出判别结果 “缺陷部位产生局部放电 ”， 并得出两个局放判别器采集到的局 部放电的位置、 相位和放电量特征值的平均值， 并输出特征值的平均值作为局部放电的特 征参数； S3.8： 当两个局部放电判别器的判别结果不一致时， 进行第二轮的再判别， 通过此种手 段， 对数据的判别产生容错机制： 使用判断为 “产生局放”的判断结果的局 放判别器对判断 为“没有产生局放 ”的数据再次进行判断， 若此次判别结果为 “没有产生局放 ”， 则最终结果 为“缺陷部位没有产生局部放电 ”， 若此次判别 结果为“产生局部放电 ”则最终结果为 “缺陷 部位产生局部放电 ”， 进而得出两个局放判别器采集到的局部放电的位置、 相位和放电量特 征值的平均值， 并输出 特征值的平均值作为局部放电的特 征参数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114091340 A 3