《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于SGMD-LSTM的GIS局部放電故障診斷方法
電子技術(shù)應(yīng)用
張運，張超，張士勇，馬鵬墀，楊光，丁浩
國網(wǎng)江蘇省電力有限公司 鹽城供電分公司
摘要： 為準確對氣體絕緣開關(guān)設(shè)備（GIS）局部放電進行故障診斷，提出一種基于辛幾何模態(tài)分解（SGMD）與改進長短神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的故障診斷方法。引入SGMD對局部放電信號進行分解；對信號進行多維特征提取，構(gòu)造時-頻-熵值混合特征向量；通過魚鷹-柯西變異的麻雀優(yōu)化算法（Osprey-Cauchy-Sparrow Search Algorithm， OCSSA）對LSTM的隱含層節(jié)點數(shù)和學(xué)習(xí)率進行自適應(yīng)尋優(yōu)；最后使用OCSSA-LSTM進行局部放電識別。實驗結(jié)果表明，OCSSA在收斂精度、速度上有較大提升，表現(xiàn)優(yōu)異；與其他故障診斷模型對比，OCSSA-LSTM故障診斷模型準確率最高可達97.5%，對實際GIS運維數(shù)據(jù)也能準確識別。
關(guān)鍵詞： GIS SGMD OCSSA LSTM 局部放電
中圖分類號：TM855 文獻標志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.245691
中文引用格式： 張運，張超，張士勇，等. 基于SGMD-LSTM的GIS局部放電故障診斷方法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2025，51(2)：58-63.
英文引用格式： Zhang Yun，Zhang Chao，Zhang Shiyong，et al. GIS partial discharge fault diagnosis method based on SGMD-LSTM[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(2)：58-63.
GIS partial discharge fault diagnosis method based on SGMD-LSTM
Zhang Yun，Zhang Chao，Zhang Shiyong，Ma Pengchi，Yang Guang，Ding Hao
Yancheng Power Supply Branch， State Grid Jiangsu Electric Power Co.， Ltd.
Abstract： To accurately diagnose partial discharge faults in Gas Insulated Switchgear (GIS), a fault diagnosis method based on Symplectic Geometric Mode Decomposition (SGMD) and improved Long Short Term Memory (LSTM) is proposed. SGMD is introduced to decompose partial discharge signals. Multidimensional features are extracted from signals and a mixed time-frequency-entropy feature vector is constructed. The Osprey-Cauchy-Sparrow Search Algorithm (OCSSA) is used to adaptively optimize the number of hidden layer nodes and learning rate of LSTM. Finally, OCSSA-LSTM is used for partial discharge identification. The experimental results show that OCSSA has significant improvements in convergence accuracy and speed, and performs excellently. Compared with other fault diagnosis models, the accuracy of the OCSSA-LSTM fault diagnosis model can reach up to 97.5%, and it can also accurately identify actual GIS operation and maintenance data.
Key words : GIS；SGMD；OCSSA；LSTM；partial discharge；fault diagnosis

引言

氣體絕緣開關(guān)設(shè)備（Gas Insulated Switchgear, GIS）由于其可靠性高、占地面積小等優(yōu)勢，在變電站中廣泛使用[1-2]。GIS設(shè)備的絕緣性故障導(dǎo)致嚴重的電場畸變，局部放電嚴重危害著電網(wǎng)的運行，實現(xiàn)準確快速的故障診斷至關(guān)重要。

局部放電會產(chǎn)生電脈沖、超聲波等物理現(xiàn)象，物理信號中包含著豐富的時域故障信息且含大量噪聲，亟需一種抗噪性能好的方法對故障信號進行處理。常見方法有小波去噪和傅里葉變換等[3]，小波去噪依賴于專家經(jīng)驗，后者不適用于非線性信號；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）及其改進方法則存在模態(tài)混疊、計算效率低以及虛假分量含噪較多等問題[4]；變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition, VMD）關(guān)鍵參數(shù)的設(shè)定可以使用算法進行自適應(yīng)尋優(yōu)[5]，但其適應(yīng)度函數(shù)的選擇物理意義不明顯，難以選擇合適的目標函數(shù)。潘海洋[6]在辛幾何的基礎(chǔ)上提出了辛幾何模態(tài)分解（Symplectic Geometry Mode Decomposition, SGMD），可以將時間序列分解成若干具有獨立模態(tài)的辛幾何模態(tài)分量，并且無需主管自定義參數(shù)，能有效地重構(gòu)模態(tài)和消除噪聲。鄭直等[7]使用SGMD對實測液壓泵多模態(tài)故障振動信號進行分解重構(gòu)，實現(xiàn)對液壓泵不同故障的診斷；王維軍等[8]使用SGMD二次分解碳排放時間序列的預(yù)處理，能進一步提高預(yù)測精度，表現(xiàn)良好。本文將抗噪性能良好的SGMD引入局部放電故障診斷領(lǐng)域，對故障信號進行分解和處理。

在模式識別方面，常見的機器學(xué)習(xí)方法有支持向量機（Support Vector Machine, SVM）[9]、隨機森林（Random Forest, RF）[10]等。SVM對小樣本數(shù)據(jù)集的分類表現(xiàn)良好，但對核函數(shù)的選擇沒有通用標準；RF則對噪聲數(shù)據(jù)敏感；深度學(xué)習(xí)及其組合變式對數(shù)據(jù)量的需求極大且運算環(huán)境嚴苛。長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long Short Term Memory, LSTM）是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network, RNN）的一種，多用于時序數(shù)據(jù)預(yù)測，能較好應(yīng)對故障產(chǎn)生的累積效應(yīng)，能多方位考慮局部放電故障對預(yù)測結(jié)果的影響，數(shù)據(jù)需求不大、預(yù)測分類性能優(yōu)良，但一些研究[11-12]的LSTM關(guān)鍵參數(shù)人為設(shè)定、識別效果較差。本文利用魚鷹-柯西變異的麻雀優(yōu)化算法（Osprey-Cauchy-Sparrow Search Algorithm, OCSSA），對LSTM中的隱含層節(jié)點數(shù)和學(xué)習(xí)率進行優(yōu)化，進而實現(xiàn)故障分類。

本文提出一種基于SGMD與OCSSA-LSTM的GIS局部放電故障診斷方法，創(chuàng)新點如下：

（1）將辛幾何模態(tài)分解首次引入局部放電的故障診斷，進行多維混合域的特征提?。?/p>

（2）使用混沌理論、魚鷹優(yōu)化、柯西異變?nèi)N策略改進麻雀優(yōu)化算法，使其收斂速度、精確性大大提升，實現(xiàn)LSTM關(guān)鍵參數(shù)的尋優(yōu)；

（3）結(jié)合110 kV變電站GIS實際運維數(shù)據(jù)，驗證本文模型的有效性。


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作者信息：

張運，張超，張士勇，馬鵬墀，楊光，丁浩

（國網(wǎng)江蘇省電力有限公司 鹽城供電分公司，江蘇 鹽城 224000）


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