Система диагностики возникновения частичного разряда в надземных силовых электросетях на основе интеллектуального анализа данных в HF-диапазоне

Разработана система искусственного интеллекта для диагностики возникновения частичного разряда в изоляции воздушных линий электропередач. С целью повышения точности обнаружения неисправности используется несколько этапов предобработки - разделение на частотные составляющие, балансировка, сегментация и нормализация исходных данных, представляющих собой измерения высокочастотных составляющих спектра тока и напряжения в каждой фазе линии электропередачи. В работе показано, что основную роль при идентификации частичного разряда играют электромагнитные волны, возникающие при частичном пробое изоляции с частотой 10-20 МГц. Для этого исходные данные разделяются с помощью фильтрации на две составляющие - высокочастотную и низкочастотную. Максимальная точность обученных на полном сигнале нейронных сетей и его ВЧ-составляющей отличается менее чем на 1%, при этом максимальная точность сети, обученной на НЧ-составляющей, ниже на 17%. Для проверки предложенной системы использован реальный набор данных, что позволяет говорить о возможности практического применения разработанной системы. Разработанная система искусственного интеллекта показала относительно высокую точность диагностики, составляющую около 88%. Таким образом, с помощью интеллектуального анализа данных было показано, что основную роль при идентификации ЧР играют высокочастотные составляющие, то есть электромагнитные волны, лежащие в определенном частотном диапазоне, возникающие при частичном пробое изоляции. Это открывает путь к созданию новых методов диагностики и обнаружения местоположения источника ЧР, основанных на использовании этого диапазона.