本发明涉及数据处理，具体涉及一种智能化电力电容器局部放电检测方法及系统。
背景技术：
1、电容器在正常使用过程中，如果没有外部电路连接，是不会产生放电现象的。然而在某些情况下，如电容器内部存在缺陷、老化或损坏，或者电容器与外部电路存在故障，可能会导致局部放电现象的发生。局部放电是电容器异常的表现之一，通常表现为电容器某个局部区域的间歇性放电；这种放电现象以短暂的脉冲或闪光的形式出现，伴随着局部高温和声音的产生。在局部放电发生时，可以通过检测电容器上的电流或电压变化来察觉到它的存在。
2、对电力电容器进行局部放电检测时，现有方法通过聚类过程中获取到的较大异常值进行检测，然而较大异常值仅为大量电流数据中可能发生的异常电流数据，作为依据进行局部放电检测不一定能完整检测出所有局部放电现象，同时异常电流数据受多种因素干扰产生，例如环境干扰及测量误差均有可能导致电流数据的异常，进而导致局部放电检测结果出现误差。
技术实现思路
1、本发明提供一种智能化电力电容器局部放电检测方法及系统，以解决现有的通过固定阈值进行局部放电检测导致检测结果出现误差的问题，所采用的技术方案具体如下：
2、第一方面，本发明一个实施例提供了一种智能化电力电容器局部放电检测方法，该方法包括以下步骤：
3、采集电力电容器的若干电流数据；
4、对电流数据通过层次聚类得到层次聚类树，所述层次聚类树中每层包含若干父节点，所述父节点中包含若干电流数据；根据每个电流数据在层次聚类树中不同层所属的父节点，获取每个电流数据的第一父节点；
5、根据电流数据的父节点中其他电流数据的变化、电流数据的第一父节点的合并阈值，以及第一父节点中其他电流数据的第一父节点的分布，获取每个电流数据的异常概率；
6、根据异常概率对电力电容器的电流数据进行局部放电检测。
7、可选的，所述对电流数据通过层次聚类得到层次聚类树，包括的具体方法为：
8、对所有电流数据进行层次聚类，距离度量采用电流数据之间的差值绝对值，得到层次聚类树。
9、可选的，所述每个电流数据的第一父节点，具体的获取方法为：
10、对于任意一个电流数据，将该电流数据在层次聚类树中第一次被划分到的父节点记为该电流数据的第一父节点。
11、可选的，所述每个电流数据的异常概率，具体的获取方法为：
12、根据电流数据的第一父节点及其他父节点中电流数据的方差，得到每个电流数据的方差变化序列；基于方差变化序列获取每个电流数据的层次变化率；结合第一父节点的合并阈值及分布，计算异常概率的具体公式为：
13、
14、其中，表示第个电流数据的异常概率，表示第个电流数据的层次变化率，表示第个电流数据的第一父节点的合并阈值，表示第个电流数据的第一父节点在层次聚类树中的层数，表示层次聚类树的总层数，表示第个电流数据的第一父节点中电流数据的数量，表示第个电流数据的第一父节点中除第个电流数据之外其他第个电流数据的第一父节点在层次聚类树中的层数，表示以自然常数为底的指数函数。
15、可选的，所述得到每个电流数据的方差变化序列，包括的具体方法为：
16、对于任意一个电流数据，得到第一父节点后，从下往上对该电流数据在各层所属的父节点依次遍历并以此类推，直到该电流数据在层次聚类树中第一层所属的父节点，得到该电流数据的若干父节点及父节点的顺序；
17、对于该电流数据的任意一个父节点，计算该父节点中所有电流数据的方差，将该电流数据的所有父节点的方差按照对应父节点顺序进行排列，得到的序列记为该电流数据的方差变化序列。
18、可选的，所述每个电流数据的层次变化率，具体的获取方法为：
19、基于方差变化序列进行主成分分析，得到每个电流数据的层次变化方向；
20、对于任意一个电流数据的层次变化方向，若层次变化方向小于或等于，将该电流数据的层次变化率设置为0；若层次变化方向大于，将层次变化方向与的比值作为该电流数据的层次变化率。
21、可选的，所述得到每个电流数据的层次变化方向，包括的具体方法为：
22、对于任意一个电流数据的方差变化序列，以方差变化序列中元素的次序值为横坐标，方差值为纵坐标构建二维坐标系，将方差变化序列中每个元素转换为坐标系中的坐标点；将所有坐标点作为pca算法的输入，输出得到若干二维向量及每个二维向量对应的投影值；将最大投影值对应的二维向量对应的投影方向，与水平右向的夹角，作为该电流数据的层次变化方向。
23、可选的，所述根据异常概率对电力电容器的电流数据进行局部放电检测，包括的具体方法为：
24、预设一个异常阈值，若任意一个电流数据的异常概率大于异常阈值，该电流数据对应时刻下电力电容器发生局部放电。
25、可选的，所述采集电力电容器的若干电流数据，包括的具体方法为：
26、在电力电容器上安装电流传感器，根据预设的采样时间间隔，通过电流传感器对电力电容器开始工作到当前时刻进行电流数据采集，得到若干电流数据。
27、第二方面，本发明另一个实施例提供了一种智能化电力电容器局部放电检测系统，该系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
28、本发明的有益效果是：本发明通过对大量电流数据进行层次聚类并构建层次聚类树，并基于电流数据在层次聚类树中各层所属的父节点进行分析得到异常概率，使得通过异常概率进行局部放电检测能够避免其他干扰因素导致的电流数据异常，异常概率较大的电流数据更符合局部放电现象；其中通过构建层次聚类树，基于电流数据在层次聚类树中划分的父节点，得到第一父节点并分析第一父节点中其他电流数据的第一父节点的层数，结合父节点中其他电流数据的变化，来量化异常概率，使得异常概率更能反映电流数据与整体电流数据之间的差异进而呈现异常，降低环境干扰或测量误差所带来的异常影响。
1.一种智能化电力电容器局部放电检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能化电力电容器局部放电检测方法，其特征在于，所述对电流数据通过层次聚类得到层次聚类树，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的一种智能化电力电容器局部放电检测方法，其特征在于，所述每个电流数据的第一父节点，具体的获取方法为：
4.根据权利要求1所述的一种智能化电力电容器局部放电检测方法，其特征在于，所述每个电流数据的异常概率，具体的获取方法为：
5.根据权利要求4所述的一种智能化电力电容器局部放电检测方法，其特征在于，所述得到每个电流数据的方差变化序列，包括的具体方法为：
6.根据权利要求4所述的一种智能化电力电容器局部放电检测方法，其特征在于，所述每个电流数据的层次变化率，具体的获取方法为：
7.根据权利要求6所述的一种智能化电力电容器局部放电检测方法，其特征在于，所述得到每个电流数据的层次变化方向，包括的具体方法为：
8.根据权利要求1所述的一种智能化电力电容器局部放电检测方法，其特征在于，所述根据异常概率对电力电容器的电流数据进行局部放电检测，包括的具体方法为：
9.根据权利要求1所述的一种智能化电力电容器局部放电检测方法，其特征在于，所述采集电力电容器的若干电流数据，包括的具体方法为：
10.一种智能化电力电容器局部放电检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并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时实现如权利要求1-9任意一项所述一种智能化电力电容器局部放电检测方法的步骤。
