【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及故障風險預警，具體為一種電力設備故障預警系統。
技術介紹
1、電力工業的快速發展，電力設備作為電力系統的核心組成部分，其安全性、可靠性和穩定性對于保障電力供應、防止大規模停電事故具有至關重要的作用，然而，傳統的電力設備監測和故障預警方法往往存在諸多不足，難以滿足現代電網對智能化、高效化運維的需求。
2、隨著智能電網的快速發展，對電力設備運行狀態的實時監控和故障預警提出了更高要求，傳統的監控系統往往依賴于云端集中處理數據，存在數據傳輸延遲高、響應速度慢等問題，難以滿足現代電網對實時性和可靠性的需求，因此，開發一種電力設備故障預警系統顯得尤為重要。
技術實現思路
1、本專利技術的目的為了彌補現有技術的不足，提供了一種電力設備故障預警系統，通過集成先進的物聯網技術、大數據分析、人工智能算法以及動態優化機制，實現對電力設備的全面、實時、精準監測與故障預警，以顯著提升電力系統的運行安全性、可靠性和維護效率。
2、本專利技術為解決上述技術問題，提供如下技術方案：一種電力設備故障預警系統，其中包括物聯網傳感器網絡構建、邊緣計算節點部署、實時數據處理與分析和故障預警與決策支持還有動態優化與自適應學習；
3、所述物聯網傳感器網絡構建：在電力設備的關鍵部位部署高靈敏度傳感器，這些傳感器通過物聯網技術實現與云端和邊緣計算節點的無線連接，形成高度實時和分布式的監測網絡；
4、所述邊緣計算節點部署：在監測網絡的關鍵節點部署邊緣計算設備，負責接收來
5、所述實時數據處理與分析：邊緣計算節點利用內置算法對接收到的數據進行實時處理，包括數據清洗、特征提取和初步故障診斷，這一過程在本地完成，無需等待云端響應，顯著提高了系統的響應速度和自主性；
6、所述故障預警與決策支持：基于邊緣計算節點的處理結果，系統能夠實時生成故障預警信息，并通過用戶界面，通信接口發送給相關人員和系統，同時，系統還能根據故障類型和嚴重程度，提供維護建議和自動觸發應急響應機制；
7、所述動態優化與自適應學習：系統具備動態優化和自適應學習能力，能夠根據歷史數據和實時反饋，不斷優化數據處理算法和故障診斷模型，提高預警的準確性和可靠性。
8、進一步，所述物聯網傳感器網絡構建需要對電力設備進行全面的分析和評估，確定可能出現故障和需要重點監測的關鍵部位，通過對設備的結構、工作原理、歷史故障數據以及專家經驗多方面的綜合考慮來實現，根據確定的關鍵部位的監測需求，選擇具有相應測量參數和精度的高靈敏度傳感器，傳感器的性能指標可以用以下公式表示：靈敏度(s)＝δ輸出/δ輸入其中，δ輸出表示傳感器輸出信號的變化量，δ輸入表示被測量的變化量，將選定的傳感器安裝在電力設備的關鍵部位，并確保安裝牢固、接觸良好，然后對傳感器進行調試，使其能夠正常工作并輸出準確的測量數據，通過物聯網技術，將傳感器與云端和邊緣計算節點進行無線連接，信號傳輸距離(d)與發射功率(p)、接收靈敏度(s)之間的關系可以用以下公式表示
9、更進一步地，所述物聯網傳感器網絡構建傳感器采集到的數據通過無線連接實時傳輸到云端和邊緣計算節點，在云端和邊緣計算節點，使用相應的算法和軟件對數據進行處理和分析，提取有用的信息，根據處理后的數據，對電力設備的運行狀態進行實時監測，當監測數據超過設定的閾值時，及時發出預警信號，以便采取相應的維護措施，閾值(t)可以根據設備的規格和運行要求進行設定，定期對整個傳感器網絡系統進行性能評估和優化，包括傳感器的校準、無線連接的穩定性檢測、數據處理算法的改進，同時，對出現故障的傳感器及時進行更換和維修，以確保系統的長期穩定運行。
10、更進一步地，所述邊緣計算節點部署根據監測網絡的規模和傳感器的數據類型、頻率，確定邊緣計算節點需要處理的數據量和計算復雜度，設每個傳感器每秒產生d字節的數據，網絡中有n個傳感器，則總數據量dtotal＝n×d字節/秒，明確系統對數據傳輸和處理的延遲要求，以決定邊緣計算的必要性，表達式示例：設可接受的最大延遲為tmax秒，云端處理延遲為tcloud秒，則需滿足tedge＜＜tcloud且tedge+ttransmission≤tmax，其中ttransmission是數據從邊緣到云端的傳輸延遲，邊緣計算設備選型，根據處理需求選擇具有足夠計算能力和存儲空間的邊緣計算設備，考慮設備的功耗和成本，選擇性價比高的設備。
11、更進一步地，所述邊緣計算節點部署將選定的邊緣計算設備安裝在確定的關鍵節點位置，并進行硬件連接和網絡配置，確保設備能夠正常接入監測網絡，并與傳感器和其他相關設備建立通信，邊緣計算設備接收來自傳感器的原始數據，可以采用數據清洗、去噪預處理操作，提高數據質量，采用均值濾波進行去噪，濾波后的數據值(dfiltered)計算方式為：其中，di是第i個原始數據值，m是參與計算的原始數據個數。
12、更進一步地，所述邊緣計算節點部署對預處理后的數據進行分析和處理，提取關鍵特征和信息，可以運用統計分析、機器學習算法方法，使用簡單的線性回歸模型來預測數據趨勢，模型為y＝a+bx其中，y是預測值，x是輸入變量，a和b是模型參數，根據分析處理結果，做出實時決策，與云端的數據交互將處理后的重要數據和無法本地處理的復雜數據上傳至云端，同時接收云端下發的策略和模型更新，數據傳輸延遲(l)與數據量(d)、傳輸速度(v)的關系為：定期對邊緣計算設備的性能進行監測和評估，根據實際運行情況優化算法和參數，對設備進行維護和升級。
13、更進一步地，所述實時數據處理與分析邊緣計算節點通過網絡接口接收來自傳感器的實時數據，去除數據中的噪聲、缺失值和異常值，使數據更加準確和可靠，對于含有噪聲的數據，可以使用中值濾波進行處理，中值濾波后的值dmedian)計算方式為：將數據按升序和降序排列，dmedian為中間的值，從清洗后的數據中提取關鍵特征，以便后續的分析和診斷，假設提取的特征為數據的均值(μ)和標準差(σ)，計算方式分別為：其中，xi是第i個數據值，n是數據的數量，運用內置的診斷算法對提取的特征進行分析，判斷是否存在故障，可以使用閾值判斷法，其中為提取的特征值，將處理和分析的結果輸出，包括是否存在故障的判斷以及相關的特征信息，本地決策與執行根據診斷結果，在本地做出相應的決策，如發出警報、啟動備份設備，無需等待云端響應。
14、更進一步地，所述故障預警與決策支持邊緣計算節點對實時數據進行處理和分析后，得出處理結果，根據處理結果中的相關指標與預設的閾值進行比較，判斷是否達到故障預警條件，假設故障預警指標為i，預警閾值為tw，則判斷公式為：若i≥tw，則觸發故障預警，生成故障預警信息當達到故障預警條件時，生成包含故障類型、發生位置、嚴重程度詳細信息的預警消息，信息發送通過用戶界面和通信接口將預警信息發送給相關人員和系統，信息發送的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種電力設備故障預警系統，其特征在于，該系統包括物聯網傳感器網絡構建、邊緣計算節點部署、實時數據處理與分析和故障預警與決策支持還有動態優化與自適應學習；
2.根據權利要求1所述一種電力設備故障預警系統，其特征在于，所述物聯網傳感器網絡構建需要對電力設備進行全面的分析和評估，確定可能出現故障和需要重點監測的關鍵部位，通過對設備的結構、工作原理、歷史故障數據以及專家經驗多方面的綜合考慮來實現，根據確定的關鍵部位的監測需求，選擇具有相應測量參數和精度的高靈敏度傳感器，傳感器的性能指標可以用以下公式表示：靈敏度(S)＝Δ輸出/Δ輸入其中，Δ輸出表示傳感器輸出信號的變化量，Δ輸入表示被測量的變化量，將選定的傳感器安裝在電力設備的關鍵部位，并確保安裝牢固、接觸良好，然后對傳感器進行調試，使其能夠正常工作并輸出準確的測量數據，通過物聯網技術，將傳感器與云端和邊緣計算節點進行無線連接，信號傳輸距離(d)與發射功率(P)、接收靈敏度(S)之間的關系可以用以下公式表示
3.根據權利要求2所述一種電力設備故障預警系統，其特征在于，所述物聯網傳感器網絡構建傳感器采集到的數據通
4.根據權利要求1所述一種電力設備故障預警系統，其特征在于，所述邊緣計算節點部署根據監測網絡的規模和傳感器的數據類型、頻率，確定邊緣計算節點需要處理的數據量和計算復雜度，設每個傳感器每秒產生d字節的數據，網絡中有n個傳感器，則總數據量Dtotal＝n×d字節/秒，明確系統對數據傳輸和處理的延遲要求，以決定邊緣計算的必要性，表達式示例：設可接受的最大延遲為Tmax秒，云端處理延遲為Tcloud秒，則需滿足Tedge＜＜Tcloud且Tedge+Ttransmission≤Tmax，其中Ttransmission是數據從邊緣到云端的傳輸延遲，邊緣計算設備選型，根據處理需求選擇具有足夠計算能力和存儲空間的邊緣計算設備，考慮設備的功耗和成本，選擇性價比高的設備。
5.根據權利要求4所述一種電力設備故障預警系統，其特征在于，所述邊緣計算節點部署將選定的邊緣計算設備安裝在確定的關鍵節點位置，并進行硬件連接和網絡配置，確保設備能夠正常接入監測網絡，并與傳感器和其他相關設備建立通信，邊緣計算設備接收來自傳感器的原始數據，可以采用數據清洗、去噪預處理操作，提高數據質量，采用均值濾波進行去噪，濾波后的數據值Dfiltered)計算方式為：其中，Di是第i個原始數據值，m是參與計算的原始數據個數。
6.根據權利要求5所述一種電力設備故障預警系統，其特征在于，所述邊緣計算節點部署對預處理后的數據進行分析和處理，提取關鍵特征和信息，可以運用統計分析、機器學習算法方法，使用簡單的線性回歸模型來預測數據趨勢，模型為y＝a+bx其中，y是預測值，x是輸入變量，a和b是模型參數，根據分析處理結果，做出實時決策，與云端的數據交互將處理后的重要數據和無法本地處理的復雜數據上傳至云端，同時接收云端下發的策略和模型更新，數據傳輸延遲(L)與數據量(D)、傳輸速度(V)的關系為：定期對邊緣計算設備的性能進行監測和評估，根據實際運行情況優化算法和參數，對設備進行維護和升級。
7.根據權利要求1所述一種電力設備故障預警系統，其特征在于，所述實時數據處理與分析邊緣計算節點通過網絡接口接收來自傳感器的實時數據，去除數據中的噪聲、缺失值和異常值，使數據更加準確和可靠，對于含有噪聲的數據，可以使用中值濾波進行處理，中值濾波后的值(Dmedian)計算方式為：將數據按升序和降序排列，Dmedian為中間的值，從清洗后的數據中提取關鍵特征，以便后續的分析和診斷，假設提取的特征為數據的均值(μ)和標準差(σ)，計算方式分別為：其中，xi是第i個數據值，n是數據的數量，運用內置的診斷算法對提取的特征進行分析，判斷是否存在故障，可以使用閾值判斷法，則可能存在故障，其中為提取的特征值，將處理和分析的結果輸出，包括是否存在故障的判斷以及相關的特征信息，本地決策與執行根據診斷結果，在本地做出相應的決策，如發出警報、啟動備份設備，無需等待云端響應。
8.根據權利要求1所述一種電力設備故障預警系統，其特征...
【技術特征摘要】
1.一種電力設備故障預警系統，其特征在于，該系統包括物聯網傳感器網絡構建、邊緣計算節點部署、實時數據處理與分析和故障預警與決策支持還有動態優化與自適應學習；
2.根據權利要求1所述一種電力設備故障預警系統，其特征在于，所述物聯網傳感器網絡構建需要對電力設備進行全面的分析和評估，確定可能出現故障和需要重點監測的關鍵部位，通過對設備的結構、工作原理、歷史故障數據以及專家經驗多方面的綜合考慮來實現，根據確定的關鍵部位的監測需求，選擇具有相應測量參數和精度的高靈敏度傳感器，傳感器的性能指標可以用以下公式表示：靈敏度(s)＝δ輸出/δ輸入其中，δ輸出表示傳感器輸出信號的變化量，δ輸入表示被測量的變化量，將選定的傳感器安裝在電力設備的關鍵部位，并確保安裝牢固、接觸良好，然后對傳感器進行調試，使其能夠正常工作并輸出準確的測量數據，通過物聯網技術，將傳感器與云端和邊緣計算節點進行無線連接，信號傳輸距離(d)與發射功率(p)、接收靈敏度(s)之間的關系可以用以下公式表示
3.根據權利要求2所述一種電力設備故障預警系統，其特征在于，所述物聯網傳感器網絡構建傳感器采集到的數據通過無線連接實時傳輸到云端和邊緣計算節點，在云端和邊緣計算節點，使用相應的算法和軟件對數據進行處理和分析，提取有用的信息，根據處理后的數據，對電力設備的運行狀態進行實時監測，當監測數據超過設定的閾值時，及時發出預警信號，以便采取相應的維護措施，閾值(t)可以根據設備的規格和運行要求進行設定，定期對整個傳感器網絡系統進行性能評估和優化，包括傳感器的校準、無線連接的穩定性檢測、數據處理算法的改進，同時，對出現故障的傳感器及時進行更換和維修，以確保系統的長期穩定運行。
4.根據權利要求1所述一種電力設備故障預警系統，其特征在于，所述邊緣計算節點部署根據監測網絡的規模和傳感器的數據類型、頻率，確定邊緣計算節點需要處理的數據量和計算復雜度，設每個傳感器每秒產生d字節的數據，網絡中有n個傳感器，則總數據量dtotal＝n×d字節/秒，明確系統對數據傳輸和處理的延遲要求，以決定邊緣計算的必要性，表達式示例：設可接受的最大延遲為tmax秒，云端處理延遲為tcloud秒，則需滿足tedge＜＜tcloud且tedge+ttransmission≤tmax，其中ttransmission是數據從邊緣到云端的傳輸延遲，邊緣計算設備選型，根據處理需求選擇具有足夠計算能力和存儲空間的邊緣計算設備，考慮設備的功耗和成本，選擇性價比高的設備。
5.根據權利要求4所述一種電力設備故障預警系統，其特征在于，所述邊緣計算節點部署將選定的邊緣計算設備安裝在確定的關鍵節點位置，并進行硬件連接和網絡配置，確保設備能夠正常接入監測網絡，并與傳感器和其他相關設備建立通信，邊緣計算設備接收來自傳感器的原始數據，可以采用數據清洗、去噪預處理操作，提高數據質量，采用均值濾波進行去噪，濾波后的數據值dfiltered)計算方式為：其中，di是第i個原始數據值，m是參與計算的原始數據個數。
6.根據權利要求5所述一種電力設備故障預警系統，其特征在于，所述邊緣計算節點部署對預處理后的數據進行分析和處理，提取關鍵特征和信息，可以運用統計分析、機器學習算法方法，使用簡單的線性回...
【專利技術屬性】
技術研發人員：寧欣，馬婕，郭雯，朱海濤，劉培鎣，
申請(專利權)人：國網河南省電力公司洛陽市孟津供電公司，
類型：發明
國別省市：
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