High-voltage Disconnector Closing State Recognition Based on Multi-granularity Spatiotemporal Sequence Similarity Algorithm

PENG Shiyi; LIAO Haoshuang; LIU Yuan; OUYANG Wenhua; LI Changdong; RUAN Jiangjun; HE Song

doi:10.20204/j.sp.2025.06013

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High-voltage Disconnector Closing State Recognition Based on Multi-granularity Spatiotemporal Sequence Similarity Algorithm

更新时间：2025-12-10

- High-voltage Disconnector Closing State Recognition Based on Multi-granularity Spatiotemporal Sequence Similarity Algorithm
- Vol. 53, Issue 6, Pages: 101-107(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网江西省电力有限公司电力科学研究院,江西,南昌,330000
  2. 武汉大学,湖北,武汉,430000
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.06013
  CLC：
- Published：2025
- 稿件说明：
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彭诗怡,廖昊爽,刘源,欧阳文华,李长东,阮江军,何松.基于多粒度时空序列相似度算法的高压隔离开关合闸状态识别[J].智慧电力,2025,53(6):101-107.

PENG Shiyi, LIAO Haoshuang, LIU Yuan, et al. High-voltage Disconnector Closing State Recognition Based on Multi-granularity Spatiotemporal Sequence Similarity Algorithm[J]. 2025, 53(6): 101-107.
彭诗怡,廖昊爽,刘源,欧阳文华,李长东,阮江军,何松.基于多粒度时空序列相似度算法的高压隔离开关合闸状态识别[J].智慧电力,2025,53(6):101-107. DOI： 10.20204/j.sp.2025.06013.

PENG Shiyi, LIAO Haoshuang, LIU Yuan, et al. High-voltage Disconnector Closing State Recognition Based on Multi-granularity Spatiotemporal Sequence Similarity Algorithm[J]. 2025, 53(6): 101-107. DOI： 10.20204/j.sp.2025.06013.

摘要

针对GIS隔离开关合闸过程中驱动电机功率曲线的动态变化特性，提出一种基于多粒度时空序列相似度算法（MGSSA）的状态识别方法。该算法引入时间与空间双维粒度调节机制，通过调整匹配权重与间隙罚分，实现对功率曲线局部异常与全局趋势的同步感知。在实验平台中采集合闸正常与不到位2类功率数据，结合MGSSA进行相似度计算和差异分析。结果表明，该方法在检测功率末段异常、识别接触不良等故障方面具有较高准确率和良好鲁棒性。与传统时序比对算法相比，MGSSA在处理高噪声、非平稳序列条件下表现出更强的适应性，可用于隔离开关合闸状态的在线识别与故障预警。

Abstract

Aiming at the dynamic variation characteristics of the drive motor power curve during the closing process of a GIS disconnector， this paper proposes a state recognition method based on the multi-granularity spatiotemporal sequence similarity algorithm （MGSSA）. The algorithm introduces a dual-dimensional granularity adjustment mechanism in both time and space， enabling the synchronous perception of local anomalies and global trends in power curves by adjusting matching weights and gap penalties. Power data from normal and incomplete closing operations were collected on an experimental platform， and similarity calculations and discrepancy analyses were performed using MGSSA. Results demonstrate that this method achieves high accuracy and robust performance in detecting the terminal segment anomalies of power curves and identifying faults such as poor contact. Compared with traditional time-series comparison algorithms， MGSSA exhibits stronger adaptability under high-noise and non-stationary sequence conditions， making it suitable for the online recognition of disconnector closing states and fault early warning.

关键词

Keywords

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