【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及故障預警，具體地說是一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警方法及系統。
技術介紹
1、隨著能源領域的不斷發展，高壓級聯儲能變流系統在新能源發電、智能電網、電動汽車等眾多領域發揮著至關重要的作用。
2、高壓級聯儲能變流系統通常由功率模塊、控制系統、儲能單元等部分組成。其能夠實現高電壓等級的電能轉換，采用模塊化設計可靈活配置和擴展，利用先進的電力電子技術具備高效能量轉換效率，并且控制系統能實現多種控制策略以滿足不同應用需求。然而，由于該系統結構復雜、工作環境多變且處于高電壓等級運行狀態，故障發生的風險較高。
3、現有
技術介紹
中仍有以下不足之處：
4、1、缺乏高效的預警系統和方法，現有技術大多采取實時監測系統狀態，再分析數據進行警報，這種方式往往存在數據處理的滯后性，無法在故障發生前提前足夠的時間發出預警，導致系統維護和應對措施的準備時間不足。
5、2、預警響起時，難以知曉故障的具體原因，預警響起時，這使維修人員在接到預警后，需要花費大量時間進行故障排查和診斷，延誤了維修時機，增加了系統停機時間和維修成本，同時也降低了系統的可用率和穩定性。
技術實現思路
1、為了解決上述技術問題，本專利技術提供一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警方法及系統，通過故障類型的分類并確定提取特征值范圍與預測算法預測值進行對比進行故障預警，以解決現有技術中的問題。
2、一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警系統，包括：
3、
4、故障信息處理模塊，所述故障信息處理模塊從包括系統的維護日志和故障報告收集歷史故障數據，對不同故障類型進行分類和特征提取，確定每個故障類型對應的傳感器數據特征值范圍；
5、分析模塊，所述分析模塊與故障信息處理模塊和監測模塊數據連接，用于對監測模塊監測到的數據進行預測計算，并結合故障信息處理模塊中的故障類型進行識別，對比出具體故障類型；
6、預警模塊，所述預警模塊與分析模塊數據連接，用于根據分析模塊的預警分析結果進行提前預警，并將具體故障類型告知相關工作人員。
7、優選的，所述監測模塊中的傳感器包括但不限于溫度傳感器、電流傳感器、電壓傳感器、振動傳感器和功率傳感器，并且監測模塊對實時監測到的數據進行簡單處理包括統計法去除異常值和線性插值法處理缺失值。
8、優選的，所述故障信息處理模塊對收集到的歷史故障數據進行分析；
9、根據故障的表現形式或發生部位因素將故障進行分類，為每一種故障類型賦予一個唯一的標識符；對于每一種故障類型，提取與之相關的傳感器數據特征，分析不同故障類型下這些特征的取值范圍；
10、通過統計分析的方法，確定特征值在特定故障類型下的典型值范圍，綜合考慮所有歷史故障數據中同一故障類型的特征表現，確定每個故障類型對應的傳感器數據特征值范圍。
11、優選的，所述分析模塊包括分析單元和故障識別單元；
12、所述分析單元根據監測模塊的實時監測數據進行分析預測得到預測值；
13、所述故障識別單元判斷預測值是否落在某個故障類型的特征值范圍內，若是，則發出該類型故障的預警。
14、優選的，所述分析單元使用指數平滑法結合移動平均算法進行故障預測；
15、先將監測到的數據，按照時間序列進行排列設為(y1,y2,...,yn,)，其中，y為時間序列上監測到的數據點的值，n為監測到的數據點的個數，預測公式為；
16、xt+1＝αyt+(1-α)xt
17、其中，t表示時間序列上每次采集監測數據的時間點，xt+1表示指數平滑法算法計算出的下一個時間點t+1的預測值，yt表示當前時間點t的實際監測值，xt是上一個時間點的預測值，α是平滑系數,取值范圍為0<α<1，α值越大，預測結果越傾向于近期的數據，值越小，預測結果越傾向于歷史數據；
18、再將數據利用移動平均公式計算預測值，簡單移動平均公式為：
19、
20、其中，zt+1表示移動平均公式計算出的下一個時間點t+1的預測值，yt-1表示上一個時間點t-1的實際監測值，k是窗口大小，取值范圍為1<k<n，k值越小，預測結果越傾向于近期的數據，值越大，預測結果越傾向于歷史數據；
21、將兩種算法預測出的下一個時間點t+1的預測值取平均數；
22、
23、其中，ft+1作為故障分析單元最后分析出的預測值。
24、優選的，所述故障識別單元遍歷所有已知的故障類型及其對應的特征值范圍；
25、對于每一種故障類型，將預測值與該故障類型的特征值范圍進行比較；
26、若預測值落在該故障類型的特征值范圍內，則認為出現了這種類型的故障；
27、并且向預警模塊發出該類型故障的預警信息，同時可以附上具體的故障類型描述信息；若預測值不在任何已知故障類型的特征值范圍內，不發出故障預警，但記錄該預測值。
28、一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警方法，包括以下步驟：
29、步驟一：數據采集與預處理，利用監測模塊中的多種傳感器包括溫度傳感器、電流傳感器、電壓傳感器、振動傳感器和功率傳感器等對高壓級聯儲能變流系統各部分進行實時監測，收集包括電壓、電流、溫度和功率多種參數數據；
30、步驟二：對實時監測到的數據進行簡單處理，采用統計法去除異常值，同時，使用線性插值法處理缺失值，確保數據的完整性；
31、步驟三：歷史故障數據處理，故障信息處理模塊從包括系統的維護日志和故障報告收集高壓級聯儲能變流系統的歷史故障數據，根據故障的表現形式或發生部位將故障進行分類，并為每一種故障類型賦予唯一的標識符，對于每一種故障類型，提取與之相關的傳感器數據特征，分析不同故障類型下這些特征的取值范圍，通過統計分析的方法，綜合考慮所有歷史故障數據中同一故障類型的特征表現，確定每個故障類型對應的傳感器數據特征值范圍；
32、步驟四：數據分析與預測，分析單元結合指數平滑法和移動平均算法進行故障預測，先將監測到的數據按照時間序列進行排列，利用指數平滑法計算下一個時間點的預測值，再使用移動平均計算預測值；將兩種算法預測出的下一個時間點的預測值取平均數，得到最終的預測值；
33、步驟五：故障識別，故障識別單元遍歷所有已知的故障類型及其對應的特征值范圍，對于每一種故障類型，將預測值與該故障類型的特征值范圍進行比較，若預測值落在該故障類型的特征值范圍內，則認為出現了這種類型的故障，并向預警模塊發出該類型故障的預警信息，同時附上具體的故障類型描述信息。若預測值不在任何已知故障類型的特征值范圍內，不發出故障預警，但記錄該預測值；
34、步驟六：預警與響應，預警模塊根據分析模塊的預警分析結果進本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警系統，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警系統，其特征在于：所述監測模塊中的傳感器包括但不限于溫度傳感器、電流傳感器、電壓傳感器、振動傳感器和功率傳感器，并且監測模塊對實時監測到的數據進行簡單處理包括統計法去除異常值和線性插值法處理缺失值。
3.如權利要求1所述一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警系統，其特征在于：所述故障信息處理模塊對收集到的歷史故障數據進行分析；
4.如權利要求3所述一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警系統，其特征在于：所述分析模塊包括分析單元和故障識別單元；
5.如權利要求4所述一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警系統，其特征在于：所述分析單元使用指數平滑法結合移動平均算法進行故障預測；
6.如權利要求4所述一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警系統，其特征在于：所述故障識別單元遍歷所有已知的故障類型及其對應的特征值范圍；
7.一種適用上述權利要求1至6中任一項所述一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障
...【技術特征摘要】
1.一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警系統，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警系統，其特征在于：所述監測模塊中的傳感器包括但不限于溫度傳感器、電流傳感器、電壓傳感器、振動傳感器和功率傳感器，并且監測模塊對實時監測到的數據進行簡單處理包括統計法去除異常值和線性插值法處理缺失值。
3.如權利要求1所述一種用于高壓級聯儲能變流系統的故障預警系統，其特征在于：所述故障信息處理模塊對收集到的歷史故障數據進行分析；
4.如權利要求3所述一種...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳占群，王聰利，劉志宏，李召，馬凱龍，李琛，
申請(專利權)人：保定市尤耐特電氣有限公司，
類型：發明
國別省市：
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