CN118568471B 一种智能化电力配电站运行故障预测方法及系统 （成都鑫众泰通 用电气有限责任公司）

司峡两岸科技产业开发园锦绣大道南段一种智能化电力配电站运行故障预测方法本发明提供了一种智能化电力配电站运行的与训练识别的故障模式是否存在相匹配的迹2获取智能化电力配电站设备的运行状况数据和生命周期数据，获取智能化电力配电站设备的历史运维数据，结合电力配电站设备老化模型和功能性连接数据，预测电退化路径为智能化电力配电站设备性能下降直至最终将得到的潜在故障模式识别结果与电力配电站的历史运行故障案例相关联根据故障风险评估报告，结合实时监测数据动态监控电网状态，判断所述获取智能化电力配电站设备的历史运维数据，模拟大基于特征集，借鉴大脑神经元随时间退化衰老原理，运用生存分3所述实时监测综合电力系统数据，并根据综合电力系统数据，利用同步根据预处理后的综合电力系统数据集，计算各设备间的相位差和幅基于设备间的同步状态，利用相位锁定计算公式量化设备间的根据相位锁定值和获取得到的设备综合状态数据，对神经网络拓站设备作为神经元映射为节点、智能化电力配电站设备间的连接关系映射为带有权重的获取智能化电力配电站设备的物理参数和连接状态，经过图论中的社区检测算法处基于初步节点分类和设备老化状态的量化指标，经过聚类算法根据调整后的连接权重信息，实时监测电力配电站设备的关键参应用小波变换分析实时数据流的时频特性，识别信号中的突变或周期4W(ar,t)=JZ(u)v"(t-u)du式中，W(ar,t)为小波变换结果，x(u)为原始信号，w'(t-u)为根据更新后的神经网络权重和偏置，对神经网络模型中的模型参用机器学习技术将电力配电站设备潜在的退化路径和获取得到的电力配电站的历史运行提取电力配电站设备老化模型中的关键老化特征指标，对关键老化特征根据支持向量机算法对处理后的关键老化特征指标和功能性连接数对潜在故障模式识别结果与电力配电站的历史运行故障将故障模式的数值化特征向量和历史案例的数值化特征向量转换为集合的根据相似度分数对历史故障案例进行排序，识别与潜在故障模式相似度最高的案例，6.一种智能化电力配电站运行故障预测系统，基于权利要求1所述的智能化电力配电获取模块：用于获取智能化电力配电站设备的运行状况数据和生命5建立模型模块：用于获取智能化电力配电站设备的历史运维数据，模式识别结果，其中退化路径为智能化电力配电站设备性能下降直至最终失效的整个过关联模块：用于将得到的潜在故障模式识别结果与电力配电站的历史运行式中，A(t)为时间t的设备失效率，为基本失6识别同步单元：用于根据预处理后的综合电力系统数据集，计式中，为时间t时设备A和B之间的相位差，o,to和6g(t)分别计算锁定单元：用于基于设备间的同步状态，利用相位锁定计调整权重单元：用于根据相位锁定值和获取得到处理识别单元：用于获取智能化电力配电站设备的物理参数和连接状态处理评估单元：用于利用生存分析技术对智能化电力配电站设备处理细化单元：用于基于初步节点分类和设备老化状态的量化指标，7的问题。尽管一些先进的监测系统已经开始应用传感器和自动化技术收集设备运行数据，的历史运行故障案例输入至深度学习模型中进行训练识别，得到潜在故障模式识别结果，其中退化路径为智能化电力配电站设备性能下降直8[0013]利用生存分析技术对智能化电力配电站设备的使用年限和维护记录进行分析处9到优化后的模型参数，并利用更新后的神经网络模型重新评估设备间的连接强度和稳定[0031]根据支持向量机算法对处理后的关键老化特征指标和功[0035]将故障模式的数值化特征向量和历史案例的数值化特征潜在的故障；通过实时监测设备的关键参数并动态调整神经网络拓扑模型中的连接权重，迁移学习对模型进行快速更新，使故障预测系统能够适应电网状态的变化和新的故障场备间的物理连接和功能联系通过边来表示，边的权重反映了设备间交互的强度或重要性，[0065]S102、利用生存分析技术对智能化电力配电站设备的使用年限和维护记录进行设备节点的分类并确定其在神经网络拓扑模型中的位置，得到设备节点的精细化特征表健康状态评估和故障预测提供了关键信息，有助于电网运营商制定维护计划和更换策略。在步骤S103中，应用聚类算法对设备节点进行进一步的细化分类，其中聚类算法，如K_间的交互历史和电网的运行模式；智能计量设备包括安装在电力配电站中的智能计量设备影响步骤S104中边权重的配置，确保神经网络拓扑模型能够反映电网的最新状态，步骤时间序列分析中的ARIMA模型来预测设备性能随时间的下降趋势，其中下降趋势包括下降(t-u)为小波函数沿时间轴移[0098]需要说明的是，实时监测和数据流获取确保了能够捕捉为早期发现潜在问题提供了可能，而小波变换则是以识别信号中的时频特性的一种工具，到一个能够识别设备老化和故障模式的深度学习模型，将实时数据输入到深度学习模型[0111]S400、将得到的潜在故障模式识别结果与电力配电站的历史运行故障案例相关[0113]S401、对潜在故障模式识别结果与电力配电站的历史运行故障案例进行特征提向量与历史案例的特征向量进行匹配，应用机器学习中的最近邻搜索算法（如KD树或球设备性能随着时间的自然退化以及设备间交互影响[0126]关联模块704：用于将得到的潜在故障模式识别结果与电力配电站的历史运行故[0127]判断模块705：用于根据故障风险评估报告，结合实时监测数据动态监控电网状运用生存分析中的比例风险回归模型来模拟设备老化过程，建立电力配电站设备老化模(t-u)为小波函数沿时间轴移[0155]提取指