【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及斷路器，尤其涉及基于云數據的斷路器控制系統。
技術介紹
1、斷路器
涉及用于電力系統中的開關設備，斷路器是一種自動化電氣開關裝置，當系統檢測到短路、過載或其他電氣故障時，能夠中斷電流流動，保護電氣設備及電力系統的安全，該領域包括斷路器的設計、制造、安裝和維護，涵蓋了低壓、中壓和高壓斷路器，還涉及與斷路器相關的各種輔助設備和控制系統，如保護繼電器、測量和監控設備、通信模塊等，以確保電力系統的可靠性和安全性。
2、其中，斷路器控制系統是實現對斷路器進行遠程監控和智能控制的系統，該系統通過實時數據分析和故障檢測，自動化地執行斷路器的操作，確保電力系統的穩定性和安全性，其主要用途是提升電力系統的智能化水平，提供更高效的故障響應和電力管理能力，廣泛應用于智能電網、工業自動化和大規模電力基礎設施中。
3、傳統控制系統缺乏有效的預測和實時分析機制，其局限性導致在故障發生之前無法進行有效的干預，從而增加了斷路器的風險和維護成本，缺少實時數據分析功能也意味著無法即時調整控制操作或預防潛在故障，使得在緊急情況下的反應不及時，導致電力系統面臨更高的安全風險，此外，傳統控制系統未能充分利用云計算資源，導致數據分析、維護優化和故障預測等功能未能達到最優狀態，限制了電力設備管理的智能化發展。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是解決現有技術中存在的缺點，而提出的基于云數據的斷路器控制系統。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：基于云數據的
3、數據收集模塊基于安裝的電流、溫度和振動傳感器，實時采集電流變化、溫度波動和振動頻率，通過lora技術連續傳輸數據至云端，并計算斷路器當前狀態，生成狀態監控快照；
4、數據流處理模塊基于所述狀態監控快照，進行數據流實時分析，檢測異常指標，包括突增電流和溫度峰值，并根據分析結果調整數據處理流程，自動執行斷路器的分合操作，生成故障警報信號；
5、故障診斷與預測模塊基于所述故障警報信號，應用隨機森林和支持向量機算法，對傳感器數據進行故障模式分析，預測故障發展趨勢，并自動調整斷路器保護設置，生成故障趨勢預警信息；
6、系統管理與優化模塊基于所述故障趨勢預警信息，利用云平臺分析歷史數據，識別斷路器性能衰減趨勢和操作問題，調整和優化斷路器的維護周期和控制邏輯，生成維護優化記錄概要。
7、本專利技術改進有，所述狀態監控快照的獲取步驟具體為：
8、基于安裝的電流、溫度和振動傳感器，實時采集電流變化、溫度波動和振動頻率數據，得到實時數據集；
9、采用公式，計算實時數據集的平均值：
10、
11、獲取監控指標m，其中，ai、ti和vi分別代表第i個數據點的電流、溫度和振動值，n代表數據點總數，α、β和γ為權重系數，用于調整參數在指標中的影響力；
12、通過lora技術將監控指標m連續傳輸至云端，并對數據趨勢進行分析，使用閾值判斷法：
13、
14、根據監控指標m與正常運行閾值μ比較，判斷當前斷路器狀態，得到預測狀態標簽，并獲取斷路器的當前狀態監控快照。
15、本專利技術改進有，所述異常指標的檢測步驟具體為：
16、基于所述狀態監控快照，提取電流和溫度數據，采用公式：
17、
18、和
19、
20、計算電流和溫度的標準化偏差，其中，δi為電流的標準偏差，δt為溫度的標準偏差，i為單個數據點的電流值，為電流的平均值，σi為電流數據的標準差，t為單個數據點的溫度值，為溫度的平均值，σt為溫度數據的標準差；
21、對電流偏差和溫度偏差應用異常檢測邏輯，采用公式：
22、
23、根據電流和溫度偏差的加權偏差與閾值進行比較，判斷是否異常，其中，θ是故障閾值，α和β是電流和溫度偏差的權重系數；
24、根據異常檢測結果，標記數據中的異常狀態，并選擇異常狀態對應的時間點，得到異常指標。
25、本專利技術改進有，所述故障警報信號的獲取步驟具體為：
26、基于檢測到的所述異常指標，激活故障檢測邏輯，采用公式：
27、
28、計算電流和溫度偏差的加權平方和開根號，得到異常嚴重程度d，其中，δi和δt是電流和溫度的偏差，ωi和ωt是電流和溫度的權重系數；
29、比較異常嚴重程度d和故障響應閾值，采用公式：
30、
31、判斷是否需要發出警報，其中，k是調整曲線陡峭度的常數，λ是故障響應閾值，e為自然常數；
32、若警報判定結果超過閾值，則觸發故障報警，并得到故障警報信號，判斷方法為：觸發警報＝警報判定≥0.5。
33、本專利技術改進有，所述故障模式的分析步驟具體為：
34、基于所述故障警報信號，提取電流和溫度讀數，采用公式：
35、x1＝log(βei+∈)
36、和
37、
38、對電流和溫度數據進行變換，得到原始數據特征集，其中，ei表示單個時間點的電流讀數，ti表示對應的溫度讀數，α、β、γ和∈是調整數據尺度的參數；
39、應用隨機森林和支持向量機算法，對原始數據特征集進行學習和分類，采用公式：
40、m＝svm(x1，x2，σ1，σ2)
41、和
42、n＝rf(x1，x2，δ1，δ2)
43、其中，svm為支持向量機，rf為隨機森林，x1和x2是處理后的特征，σ1、σ2、δ1和δ2是算法調整參數，m和n表示識別的模式結果；
44、根據隨機森林和支持向量機算法的輸出，使用加權平均方法確定故障模式，使用公式：
45、
46、其中，f表示確定的故障模式，m和n表示識別的模式結果，λ1和λ2是分配給svm和rf輸出的權重。
47、本專利技術改進有，所述故障趨勢預警信息的獲取步驟具體為：
48、基于已識別的所述故障模式，計算故障發展速率和影響范圍，采用公式：
49、
50、獲取故障發展數據，其中，r為故障發展率，f1、f2和f3表示從故障模式分析中得到的差異故障特征參數，β1、β2和β3是權重系數，用于評估故障發展的潛在速度和影響；
51、對比故障發展數據和歷史趨勢，應用公式：
52、
53、預測未來的潛在故障點，獲得故障概率p，其中，r是故障發展率，θ是閾值，k是調節響應敏感度常數；
54、結合操作參數和環境條件，調整斷路器的保護設置，使用公式：
55、預警＝if?p＞0.5then“高風險”else“正常”
56、根據p的值，判斷并標識故障風險等級，獲取故障趨勢預警信息。
57、本專利技術改進有，所述性能衰減趨勢和操作問題的識本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于云數據的斷路器控制系統，其特征在于，所述系統包括：
2.根據權利要求1所述的基于云數據的斷路器控制系統，其特征在于，所述狀態監控快照的獲取步驟具體為：
3.根據權利要求1所述的基于云數據的斷路器控制系統，其特征在于，所述異常指標的檢測步驟具體為：
4.根據權利要求1所述的基于云數據的斷路器控制系統，其特征在于，所述故障警報信號的獲取步驟具體為：
5.根據權利要求1所述的基于云數據的斷路器控制系統，其特征在于，所述故障模式的分析步驟具體為：
6.根據權利要求1所述的基于云數據的斷路器控制系統，其特征在于，所述故障趨勢預警信息的獲取步驟具體為：
7.根據權利要求1所述的基于云數據的斷路器控制系統，其特征在于，所述性能衰減趨勢和操作問題的識別步驟具體為：
8.根據權利要求1所述的基于云數據的斷路器控制系統，其特征在于，所述維護優化記錄概要的獲取步驟具體為：
【技術特征摘要】
1.基于云數據的斷路器控制系統，其特征在于，所述系統包括：
2.根據權利要求1所述的基于云數據的斷路器控制系統，其特征在于，所述狀態監控快照的獲取步驟具體為：
3.根據權利要求1所述的基于云數據的斷路器控制系統，其特征在于，所述異常指標的檢測步驟具體為：
4.根據權利要求1所述的基于云數據的斷路器控制系統，其特征在于，所述故障警報信號的獲取步驟具體為：
5.根據權利要求1所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李蕾，柴紅連，溥從偉，
申請(專利權)人：云南通變電器有限公司，
類型：發明
國別省市：
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