【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及電力系統(tǒng)，具體為一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法、裝置以及存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、隨著風(fēng)電場(chǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，架空線路成為了連接風(fēng)電場(chǎng)和電力網(wǎng)絡(luò)的重要基礎(chǔ)設(shè)施。然而，風(fēng)電場(chǎng)的架空線路在運(yùn)行過(guò)程中由于惡劣的環(huán)境條件（如強(qiáng)風(fēng)、雷電、雨雪等）以及電力系統(tǒng)內(nèi)部的復(fù)雜因素（如電壓波動(dòng)、短路等），極易發(fā)生故障。因此，如何及時(shí)、準(zhǔn)確地檢測(cè)和定位這些故障成為保障風(fēng)電場(chǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
2、傳統(tǒng)的故障檢測(cè)技術(shù)多依賴于簡(jiǎn)單的電壓、電流監(jiān)測(cè)和繼電保護(hù)裝置，這些方法通常只能在故障發(fā)生后通過(guò)電流突變或者線路阻抗變化來(lái)被動(dòng)響應(yīng)，并且難以對(duì)故障進(jìn)行快速精確的定位。尤其在面對(duì)復(fù)雜的多點(diǎn)故障和高噪聲環(huán)境時(shí)，傳統(tǒng)技術(shù)顯得反應(yīng)遲緩且效率低下。此外，現(xiàn)有的檢測(cè)技術(shù)在故障類型識(shí)別、故障傳播分析以及故障自愈控制等方面缺乏有效的智能化支持。以下是傳統(tǒng)故障檢測(cè)技術(shù)在各個(gè)關(guān)鍵流程中的不足：
3、故障信號(hào)特征提取：現(xiàn)有技術(shù)多采用單一的信號(hào)處理方法，難以應(yīng)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)架空線路中故障信號(hào)的復(fù)雜性和多樣性。多尺度信號(hào)分析方法在傳統(tǒng)應(yīng)用中較少見(jiàn)，即使采用，其特征提取效果在高噪聲背景下也不夠理想。
4、故障傳播路徑仿真：目前，故障傳播的模擬大多基于線性模型或者簡(jiǎn)化的電磁場(chǎng)計(jì)算，忽略了風(fēng)速、溫度等環(huán)境因素對(duì)故障傳播路徑的影響，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度低。此外，大多數(shù)模型對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境適應(yīng)性差，難以在多變的自然條件下做出準(zhǔn)確的故障路徑分析。
5、故障電弧檢測(cè)：傳統(tǒng)檢測(cè)方法由于頻率范圍限制，多采用低頻或中頻段信號(hào)處理技術(shù)，難以捕捉到電弧放電時(shí)產(chǎn)生的超
6、多維度自愈控制策略：在大多數(shù)現(xiàn)有技術(shù)中，故障發(fā)生后的控制策略多采用預(yù)設(shè)的單一響應(yīng)模式，缺乏靈活性，難以根據(jù)故障嚴(yán)重程度和系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。同時(shí)，現(xiàn)有系統(tǒng)中對(duì)多維度控制（如負(fù)載調(diào)整、備用電源啟動(dòng)）的協(xié)同優(yōu)化不足，導(dǎo)致電網(wǎng)自愈速度較慢、效果有限。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專利技術(shù)提供了一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法、裝置以及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決上述
技術(shù)介紹
中提出的問(wèn)題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，包括以下步驟：
3、s1、智能數(shù)據(jù)采集；
4、基于傳感器對(duì)風(fēng)電場(chǎng)架空線路進(jìn)行數(shù)據(jù)的全方位監(jiān)測(cè)和采集，并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行多源數(shù)據(jù)的融合；
5、s2、故障信號(hào)特征提取與壓縮表示；
6、利用小波變換和傅里葉變換的信號(hào)處理技術(shù)，從多源數(shù)據(jù)中提取故障特征信號(hào)，對(duì)采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分析，分離出不同頻段上的特征，通過(guò)主成分分析（pca）或稀疏編碼的方法將高維特征壓縮到低維空間，保留最重要的故障信息；
7、s3、故障傳播路徑的仿真建模；
8、通過(guò)電磁場(chǎng)仿真技術(shù)構(gòu)建風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障傳播模型，模擬故障信號(hào)在電力線路中的傳播路徑，基于實(shí)際線路參數(shù)，如電阻、電感、電容和環(huán)境條件如風(fēng)速、溫度，利用有限元分析方法計(jì)算故障信號(hào)在不同線路段的傳輸特性；
9、s4、基于人工智能的故障模式識(shí)別；
10、運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行故障模式的自動(dòng)識(shí)別，通過(guò)大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，自動(dòng)識(shí)別常見(jiàn)故障類型，如短路、斷線、絕緣破損；
11、s5、故障定位的自適應(yīng)算法；
12、采用阻抗法結(jié)合粒子群優(yōu)化算法（pso）對(duì)故障點(diǎn)進(jìn)行精確定位，通過(guò)阻抗法計(jì)算初步的故障位置，并利用pso算法進(jìn)行優(yōu)化搜索，找到誤差最小的故障點(diǎn)坐標(biāo)；
13、s6、故障電弧特征的實(shí)時(shí)檢測(cè)；
14、在檢測(cè)過(guò)程中，利用超高頻（uhf）信號(hào)實(shí)時(shí)檢測(cè)故障電弧的特征，并通過(guò)智能濾波器和信號(hào)增強(qiáng)算法，進(jìn)一步提取和放大電弧信號(hào)的關(guān)鍵特征；
15、s7、構(gòu)建時(shí)空動(dòng)態(tài)故障預(yù)警模型；
16、基于模式識(shí)別的結(jié)果，構(gòu)建一個(gè)時(shí)空動(dòng)態(tài)故障預(yù)警模型，采用地理信息系統(tǒng)（gis）技術(shù)，將故障信息實(shí)時(shí)映射到風(fēng)電場(chǎng)的物理地理位置上，通過(guò)時(shí)空數(shù)據(jù)建模分析，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)故障可能的發(fā)展趨勢(shì)和影響范圍；
17、s8、構(gòu)建多維度故障自愈控制策略；
18、在檢測(cè)到故障并完成初步定位后，自動(dòng)激活多維度故障自愈控制策略，包括切換線路運(yùn)行方式、調(diào)整負(fù)載分布以及啟動(dòng)備用電源的操作，利用模糊邏輯控制和專家系統(tǒng)技術(shù)，在瞬間做出最優(yōu)決策，以最小化故障對(duì)整個(gè)電網(wǎng)的影響；
19、s9、基于知識(shí)圖譜的故障原因分析；
20、通過(guò)建立風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備、線路、環(huán)境因素的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，利用圖算法挖掘可能導(dǎo)致故障的根本原因，知識(shí)圖譜幫助識(shí)別出隱藏在數(shù)據(jù)中的復(fù)雜因果關(guān)系，使得系統(tǒng)對(duì)故障做出更加精準(zhǔn)的根因分析。
21、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述步驟s1中，傳感器包括電流、電壓、溫度、振動(dòng)、聲波在內(nèi)的傳感器類型，基于多源傳感器同時(shí)采集多種物理量，用于獲取風(fēng)電場(chǎng)架空線路的所有數(shù)據(jù)；
22、通過(guò)高精度時(shí)間同步技術(shù)，將所有數(shù)據(jù)整合到一個(gè)統(tǒng)一的時(shí)間基準(zhǔn)下，使用數(shù)據(jù)融合算法，如卡爾曼濾波、多尺度聚類對(duì)不同傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，用于增強(qiáng)故障信號(hào)的精度和可靠性。
23、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述步驟s2中，對(duì)采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分析時(shí)，構(gòu)建多尺度信號(hào)分解模型，通過(guò)結(jié)合時(shí)間序列信號(hào)的非線性特性和頻譜信息，對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行深入分析與分解，所述多尺度信號(hào)分解模型包括信號(hào)分解公式、核函數(shù)、多尺度譜分解公式以及自適應(yīng)尺度優(yōu)化機(jī)制。
24、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述多尺度信號(hào)分解模型中：
25、信號(hào)分解公式，假設(shè)原始信號(hào)是一個(gè)非線性時(shí)間序列信號(hào)，包含多個(gè)頻率成分，為了分解該信號(hào)，引入非線性核函數(shù)，公式如下所示：
26、；
27、其中，
28、表示在尺度上分解后的信號(hào)成分；
29、為尺度相關(guān)的核函數(shù)，用于對(duì)信號(hào)在特定尺度下進(jìn)行卷積操作；
30、表示多尺度參數(shù)，用來(lái)控制核函數(shù)的寬度，隨著增大，核函數(shù)將捕捉到信號(hào)的低頻特征；
31、核函數(shù)，選擇非線性高斯-洛倫茲復(fù)合核函數(shù)，增強(qiáng)信號(hào)的非線性特征提取能力，核函數(shù)如下所示：
32、；
33、其中，
34、控制高斯部分的衰減速度，用于捕捉信號(hào)的高頻部分；
35、控制洛倫茲部分的峰值形態(tài)，用于提取低頻特征；
36、通過(guò)結(jié)合高斯和洛倫茲分布的優(yōu)點(diǎn)，在不同尺度上有效地捕捉信號(hào)的高頻和低頻特性，并更好地適應(yīng)故障信號(hào)的非線性變化。
37、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述多尺度信號(hào)分解模型中：
38、多尺度譜分解公式，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行多尺度變換，得到一系列不同尺度的分解信號(hào)，在不同尺度上對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析，每個(gè)尺度的信號(hào)表示為：
39、；
40、在此過(guò)程中，隨著尺度的增大，核函數(shù)逐漸變寬，使得低頻成分被逐步分離出來(lái)本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S1中，傳感器包括電流、電壓、溫度、振動(dòng)、聲波在內(nèi)的傳感器類型，基于多源傳感器同時(shí)采集多種物理量，用于獲取風(fēng)電場(chǎng)架空線路的所有數(shù)據(jù)；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S2中，對(duì)采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分析時(shí)，構(gòu)建多尺度信號(hào)分解模型，通過(guò)結(jié)合時(shí)間序列信號(hào)的非線性特性和頻譜信息，對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行深入分析與分解，所述多尺度信號(hào)分解模型包括信號(hào)分解公式、核函數(shù)、多尺度譜分解公式以及自適應(yīng)尺度優(yōu)化機(jī)制。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述多尺度信號(hào)分解模型中：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述多尺度信號(hào)分解模型中：
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述多尺度信號(hào)分解模型在使用時(shí)，包括以下具體流程：
7.根據(jù)權(quán)利要
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S8中，多維度故障自愈控制策略在構(gòu)建時(shí)，包括以下具體流程：
9.一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)裝置，其特征在于，所述故障檢測(cè)裝置包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的故障檢測(cè)程序，所述故障檢測(cè)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至8中任一項(xiàng)所述的風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法的步驟。
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有故障檢測(cè)程序，所述故障檢測(cè)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至8中任一項(xiàng)所述的風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s1中，傳感器包括電流、電壓、溫度、振動(dòng)、聲波在內(nèi)的傳感器類型，基于多源傳感器同時(shí)采集多種物理量，用于獲取風(fēng)電場(chǎng)架空線路的所有數(shù)據(jù)；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s2中，對(duì)采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分析時(shí)，構(gòu)建多尺度信號(hào)分解模型，通過(guò)結(jié)合時(shí)間序列信號(hào)的非線性特性和頻譜信息，對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行深入分析與分解，所述多尺度信號(hào)分解模型包括信號(hào)分解公式、核函數(shù)、多尺度譜分解公式以及自適應(yīng)尺度優(yōu)化機(jī)制。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述多尺度信號(hào)分解模型中：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種風(fēng)電場(chǎng)架空線路的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述多尺度信號(hào)分解模型中：
6.根據(jù)權(quán)利要求3...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：丁鋒，陳昊，鄭翔，李秉臻，張立強(qiáng)，郭惠民，李亞輝，儲(chǔ)吉慧，鄧晉文，趙德駿，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：國(guó)家能源集團(tuán)山西電力有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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