【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)與管理，具體為配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法。
技術(shù)介紹
1、隨著電力行業(yè)的快速發(fā)展，配電網(wǎng)的安全性和可靠性成為電力公司關(guān)注的重點(diǎn)。配電網(wǎng)電纜作為電力傳輸?shù)闹匾糠郑溥\(yùn)行狀態(tài)直接影響到電力供應(yīng)的穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的配電網(wǎng)故障檢測(cè)方法主要依賴人工巡檢和常規(guī)的設(shè)備監(jiān)測(cè)手段，但這些方法往往存在響應(yīng)速度慢、檢測(cè)精度低、無法及時(shí)預(yù)測(cè)故障等缺點(diǎn)，尤其是在面對(duì)復(fù)雜故障類型和電纜老化等問題時(shí)，傳統(tǒng)手段的檢測(cè)能力顯得尤為不足。因此，開發(fā)一種能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)配電網(wǎng)電纜狀態(tài)，并具備故障診斷和預(yù)測(cè)能力的智能化檢測(cè)系統(tǒng)，已成為提升配電網(wǎng)安全性、降低故障發(fā)生率的迫切需求。
2、現(xiàn)有技術(shù)中，配電網(wǎng)電纜故障檢測(cè)多采用傳統(tǒng)的物理傳感器，如溫度傳感器、電流傳感器等，通過簡單的數(shù)據(jù)采集與處理方法來識(shí)別故障。這些技術(shù)雖然能夠在一定程度上檢測(cè)到故障信號(hào)，但由于故障類型多樣且復(fù)雜，傳統(tǒng)方法在特征提取、數(shù)據(jù)處理及診斷精度方面存在局限。同時(shí)，傳統(tǒng)方法通常無法實(shí)時(shí)提供故障發(fā)生的時(shí)間、位置等關(guān)鍵信息，也難以對(duì)電纜健康狀態(tài)進(jìn)行全面評(píng)估和故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)，因此難以在故障發(fā)生前采取有效的預(yù)防措施。
3、然而，現(xiàn)有技術(shù)中的故障檢測(cè)方法在準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和智能化水平上依然存在顯著問題。傳統(tǒng)方法往往依賴單一數(shù)據(jù)源，無法進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合和綜合分析，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確識(shí)別復(fù)雜故障類型，也缺乏對(duì)未來故障的預(yù)警能力。此外，雖然已有部分方法采用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，但缺乏高效的多維度特征提取和深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用，無法提供全面的故障診斷和預(yù)測(cè)信息。
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)提供了配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的故障檢測(cè)方法在準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和智能化水平上依然存在顯著問題。傳統(tǒng)方法往往依賴單一數(shù)據(jù)源，無法進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合和綜合分析的問題。
2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本專利技術(shù)通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，包括以下步驟：
3、a)數(shù)據(jù)采集：通過安裝多種傳感器包括局部放電傳感器、電流電壓傳感器、溫度傳感器和振動(dòng)傳感器，采集配電網(wǎng)電纜的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；
4、b)數(shù)據(jù)傳輸：將采集到的電纜監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)通過有線或無線通信方式傳輸至數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)；
5、c)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)傳輸?shù)脑紨?shù)據(jù)進(jìn)行去噪、缺失值插補(bǔ)、標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量；
6、d)數(shù)據(jù)融合：采用多種數(shù)據(jù)融合技術(shù)將不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，生成統(tǒng)一的特征向量，確保多源數(shù)據(jù)的有效整合；
7、e)特征提取：從融合后的數(shù)據(jù)中提取時(shí)域、頻域及高階統(tǒng)計(jì)特征，用于電纜故障診斷和預(yù)測(cè)；
8、f)故障診斷與預(yù)測(cè)：基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)電纜故障進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷，并預(yù)測(cè)潛在故障的發(fā)生時(shí)間和位置；
9、g)故障預(yù)警與定位：通過對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析，自動(dòng)生成電纜故障的預(yù)警信息，并定位故障發(fā)生的具體位置；
10、h)可視化與報(bào)告生成：通過可視化界面展示電纜的運(yùn)行狀態(tài)、故障檢測(cè)結(jié)果和預(yù)測(cè)信息，并生成故障診斷和預(yù)測(cè)報(bào)告。
11、優(yōu)選的，所述傳感器包括局部放電傳感器、電流電壓傳感器、溫度傳感器和振動(dòng)傳感器，所述傳感器的安裝位置包括配電網(wǎng)電纜的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和運(yùn)行區(qū)段。
12、優(yōu)選的，所述步驟c中，數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行小波去噪、缺失值插補(bǔ)和標(biāo)準(zhǔn)化處理，所述缺失值插補(bǔ)通過k-nearestneighbor方法實(shí)現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)化處理采用z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法。
13、優(yōu)選的，所述步驟d中，數(shù)據(jù)融合步驟包括卡爾曼濾波和互信息融合方法，卡爾曼濾波用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合，互信息融合用于確保多傳感器數(shù)據(jù)間的重要信息得以保留。
14、優(yōu)選的，所述步驟e中，特征提取步驟包括時(shí)域特征提取、頻域特征提取和高階統(tǒng)計(jì)特征提取，所述時(shí)域特征包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度，所述頻域特征包括傅里葉變換結(jié)果。
15、優(yōu)選的，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和xgboost，深度學(xué)習(xí)模型包括長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述模型結(jié)合進(jìn)行集成學(xué)習(xí)，采用加權(quán)投票法或加權(quán)平均法進(jìn)行結(jié)果融合。
16、優(yōu)選的，所述步驟f中，故障診斷與預(yù)測(cè)步驟包括將實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，輸出電纜是否發(fā)生故障、故障類型、位置及嚴(yán)重性。
17、優(yōu)選的，所述步驟g中，故障預(yù)警與定位步驟中，系統(tǒng)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合lstm時(shí)序模型，預(yù)測(cè)電纜故障的發(fā)生時(shí)間和位置，并在可視化界面上顯示預(yù)警信息和故障定位。
18、優(yōu)選的，所述步驟h中，報(bào)告生成步驟包括自動(dòng)生成電纜故障診斷報(bào)告和預(yù)測(cè)報(bào)告，所述報(bào)告包括故障類型、發(fā)生時(shí)間、發(fā)生位置、預(yù)測(cè)的故障趨勢(shì)和推薦的運(yùn)維措施。
19、優(yōu)選的，所述方法適用于配電網(wǎng)電纜的實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障管理、故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維，并可擴(kuò)展應(yīng)用于其他電力設(shè)備的故障檢測(cè)和管理。
20、本專利技術(shù)提供了配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法。具備以下有益效果：
21、1、本專利技術(shù)通過多種傳感器監(jiān)測(cè)配電網(wǎng)電纜的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，并結(jié)合多種先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理方法，有效提高了故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性。多源數(shù)據(jù)融合與高精度的特征提取方法使得系統(tǒng)能夠更加精準(zhǔn)地識(shí)別故障類型、位置及嚴(yán)重性，避免了傳統(tǒng)故障檢測(cè)方法中由于數(shù)據(jù)噪聲或傳感器誤差帶來的識(shí)別偏差。
22、2、本專利技術(shù)采用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、xgboost、lstm和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，在故障診斷和故障預(yù)測(cè)過程中，能夠?qū)﹄娎|健康狀態(tài)進(jìn)行全面評(píng)估。故障類型、發(fā)生時(shí)間、位置及預(yù)測(cè)的故障趨勢(shì)都能夠得到精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，使得系統(tǒng)能夠在故障發(fā)生之前做出預(yù)警，提前通知運(yùn)維人員采取相應(yīng)的預(yù)防措施，從而顯著降低突發(fā)故障的發(fā)生率，減少電力系統(tǒng)的停機(jī)時(shí)間和經(jīng)濟(jì)損失。
23、3、本專利技術(shù)通過基于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的智能分析，本專利技術(shù)能夠在配電網(wǎng)中及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)，并通過預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)故障發(fā)生的時(shí)間和位置。這為電力公司提供了重要的決策支持，幫助運(yùn)維人員提前做好故障應(yīng)急預(yù)案或預(yù)防性維護(hù)，從而有效提高配電網(wǎng)的安全性和可靠性，保障電力供應(yīng)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。
24、4、本專利技術(shù)不僅能夠提供故障診斷和預(yù)測(cè)信息，還能夠結(jié)合電纜故障類型、發(fā)生位置和預(yù)測(cè)趨勢(shì)，自動(dòng)生成運(yùn)維措施建議。通過智能化的故障定位和資源調(diào)度建議，運(yùn)維人員可以根據(jù)報(bào)告做出更加精確的決策，實(shí)現(xiàn)維修資源的最優(yōu)調(diào)度。系統(tǒng)能夠根據(jù)故障位置、影響范圍及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，智能調(diào)配維修人員和設(shè)備，確保故障修復(fù)工作的快速開展，提高了運(yùn)維效率，降低了維修成本。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述傳感器包括局部放電傳感器、電流電壓傳感器、溫度傳感器和振動(dòng)傳感器，所述傳感器的安裝位置包括配電網(wǎng)電纜的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和運(yùn)行區(qū)段。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟c中，數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行小波去噪、缺失值插補(bǔ)和標(biāo)準(zhǔn)化處理，所述缺失值插補(bǔ)通過K-NearestNeighbor方法實(shí)現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)化處理采用Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化方法。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟d中，數(shù)據(jù)融合步驟包括卡爾曼濾波和互信息融合方法，卡爾曼濾波用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合，互信息融合用于確保多傳感器數(shù)據(jù)間的重要信息得以保留。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟e中，特征提取步驟包括時(shí)域特征提取、頻域
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和XGBoost，深度學(xué)習(xí)模型包括長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述模型結(jié)合進(jìn)行集成學(xué)習(xí)，采用加權(quán)投票法或加權(quán)平均法進(jìn)行結(jié)果融合。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟f中，故障診斷與預(yù)測(cè)步驟包括將實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，輸出電纜是否發(fā)生故障、故障類型、位置及嚴(yán)重性。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟g中，故障預(yù)警與定位步驟中，系統(tǒng)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合LSTM時(shí)序模型，預(yù)測(cè)電纜故障的發(fā)生時(shí)間和位置，并在可視化界面上顯示預(yù)警信息和故障定位。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟h中，報(bào)告生成步驟包括自動(dòng)生成電纜故障診斷報(bào)告和預(yù)測(cè)報(bào)告，所述報(bào)告包括故障類型、發(fā)生時(shí)間、發(fā)生位置、預(yù)測(cè)的故障趨勢(shì)和推薦的運(yùn)維措施。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述方法適用于配電網(wǎng)電纜的實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障管理、故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維，并可擴(kuò)展應(yīng)用于其他電力設(shè)備的故障檢測(cè)和管理。
...【技術(shù)特征摘要】
1.配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述傳感器包括局部放電傳感器、電流電壓傳感器、溫度傳感器和振動(dòng)傳感器，所述傳感器的安裝位置包括配電網(wǎng)電纜的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和運(yùn)行區(qū)段。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟c中，數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行小波去噪、缺失值插補(bǔ)和標(biāo)準(zhǔn)化處理，所述缺失值插補(bǔ)通過k-nearestneighbor方法實(shí)現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)化處理采用z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟d中，數(shù)據(jù)融合步驟包括卡爾曼濾波和互信息融合方法，卡爾曼濾波用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合，互信息融合用于確保多傳感器數(shù)據(jù)間的重要信息得以保留。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管理的集成測(cè)試平臺(tái)構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟e中，特征提取步驟包括時(shí)域特征提取、頻域特征提取和高階統(tǒng)計(jì)特征提取，所述時(shí)域特征包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度，所述頻域特征包括傅里葉變換結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)電纜主絕緣故障檢測(cè)管...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張洪波，馮建宇，孫靜，崔軼楠，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：國網(wǎng)黑龍江省電力有限公司齊齊哈爾供電公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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