CN119401637A 智能变电站继电保护系统隐藏故障自动诊断平台构建方法 （国网甘肃省电力公司张掖供电公司）

号智能变电站继电保护系统隐藏故障自动诊本发明公开了智能变电站继电保护系统隐的监测设备对智能变电站继电保护系统数据进中心采用数据挖掘技术对监测设备采集的数据2数据采集：对所在区域的智能变电站继电保护系统进行监测，通数据量获取：当所述数据处理时长超过预设的数据处理时长阈值第一数据处理时长评估参数获取：当所述数据处理的数据量时长参考值的数据处理次数；n表示数据处理时长超过预设的数据处理时长参考值的数据j表示数据处理时长未超过预设的数据处理时长参考值的数据处理次数中的第j次数据处理的数据处理时长；Ti表示数据处理时长超过预设的数据处理时长参考值的数数据处理时长未超过预设的数据处理时长参考值的数据处理次数中的第j次数据处理的数i表示数据处理时未超过预设的数据处理时长参考值的数据处理次数中的第i数据处理自检评估：当所述数据处理的数据量超过预设的数据量处理的数据量结合数据处理时长对数据处理进行数据处理状数据信息调取：当所述数据处理的数据量超过预设的数据量3时间差数据获取：根据超过预设的数据处理时长阈理时长阈值获取数据处理时长与预设的数据处理时长阈值之间的时间差第二数据处理时长评估参数获取：利用所述超过预设的数据的数据量和数据处理时长结合数据处理时长与预设的数据处理时长阈值之间的时间差数步骤三：数据中心收集历史故障数据并通过数据挖掘技术其中，将经过处理的采集数据和分析后的数据及分析结果，2.根据权利要求1所述的智能变电站继电保护系统隐藏故障自动诊断平台构建方法，根据变电站继电保护系统的分布和环境情况，分析出对变电站继3.根据权利要求1所述的智能变电站继电保护系统隐藏故障自动诊断平台构建方法，4.根据权利要求1所述的智能变电站继电保护系统隐藏故障自动诊断平台构建方法，4特征提取：通过数据挖掘技术对历史故障数据进行挖掘其中，数据挖掘技术采用聚类分析方法对历史故障数据进行挖数据划分：针对特征提取后的历史故障数据进行数据划分，将历模型建立：在模型建立过程中，根据智能变电站继模型训练：利用训练集对故障诊断模型进行训练，训练集使用提取的模型部署：对经过训练和评估的故障诊断模型进行部署与应用，将步5.根据权利要求1所述的智能变电站继电保护系统隐藏故障自动诊断平台构建方法，模型更新：根据智能变电站继电保护系统的运行环境的变化，对故6.根据权利要求1所述的智能变电站继电保护系统隐藏故障自动诊断平台构建方法，账号授权：工作人员对注册的账号进行审核，审核是依据注册账号时异常警告：在账号登录多次但均未成功时，判定该账户存在异常7.根据权利要求6所述的智能变电站继电保护系统隐藏故障自动诊断平台构建方法，若决定不授予该注册账号访问权限，则账号注册不成功且不若决定授予该注册账号访问权限，则账号注册成58.根据权利要求6所述的智能变电站继电保护系统隐藏故障自动诊断平台构建方法，6[0004]本发明的目的在于提供智能变电站继电保护系统隐藏故障自动诊断平台构建方传输至数据中心进行分析，数据中心采用数据挖掘技术对监测设备采集的数据进行分析，7处理时长超过预设的数据处理时长阈值所对应的一批数据处阈值时，则利用每一批数据处理数据对应的数据处理时长获取第一数据处理时长评估参处理时长参考值的数据处理次数；n表示数据处理时长超过预设的数据处理时长参考值的的第j次数据处理的数据处理时长；Ti表示数据处理时长超过预设的数据处理时长参考值Cc表示所述预设的数据处理时长参考值对应的数据处理能够处理的理论数据量最大值；Cj表示数据处理时长未超过预设的数据处理时长参考值的数据处理次数中的第j次数据处理[0020]第一异常报警：将所述第一数据处理时长评估参数未超过预设的第一参数阈值数据处理的数据量结合数据处理时长对数据处理进行数据设的数据处理时长阈值的数据处理的数据量和数据据处理时长阈值获取数据处理时长与预设的数据处理时长阈值处理的数据量和数据处理时长结合数据处理时长与预设的数据处理时长阈值之间的时间8述预设的数据处理时长阈值对应的数据处理能够处理的理论数据[0028]第二异常报警：将所述第二数据处理时长评估参数未超过预设的第二参数阈值9[0068]图1为本发明的智能变电站继电保护系统隐藏故障自动诊断平台构建方法的流程[0069]图2为本发明的智能变电站继电保护系统隐藏故障自动诊断平台构建的结构示意[0086]上述内容的技术效果为：智能变电站继电保护系统在电力系统中的作用至关重密传输技术和冗余传输技术进行传输，加密传输技术可以在传输的过程中对数据进行保处理时长超过预设的数据处理时长阈值所对应的一批数据处阈值时，则利用每一批数据处理数据对应的数据处理时长获取第一数据处理时长评估参处理时长参考值的数据处理次数；n表示数据处理时长超过预设的数据处理时长参考值的的第j次数据处理的数据处理时长；Ti表示数据处理时长超过预设的数据处理时长参考值Cc表示所述预设的数据处理时长参考值对应的数据处理能够处理的理论数据量最大值；Cj表示数据处理时长未超过预设的数据处理时长参考值的数据处理次数中的第j次数据处理[0100]第一异常报警：将所述第一数据处理时长评估参数未超过预设的第一参数阈值数据处理的数据量结合数据处理时长对数据处理进行数据设的数据处理时长阈值的数据处理的数据量和数据据处理时长阈值获取数据处理时长与预设的数据处理时长阈值处理的数据量和数据处理时长结合数据处理时长与预设的数据处理时长阈值之间的时间述预设的数据处理时长阈值对应的数据处理能够处理的理论数据[0113]第二异常报警：将所述第二数据处理时长评估参数未超过预设的第二参数阈值据)。这种深入分析使得系统能够更准确地判断数据处理这一步骤在处理大数据量时的性yy[0119]通过确保数据处理这一步骤的稳定性和高效性，该技术方案能够提升用户体[0137]上述内容的技术效果为：为自动诊断平台设计直观清晰