【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專(zhuān)利技術(shù)涉及配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互，尤其涉及一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法。
技術(shù)介紹
1、隨著電力工業(yè)的快速發(fā)展，配電網(wǎng)作為電力系統(tǒng)中與用戶(hù)直接相連的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其安全、穩(wěn)定、高效的運(yùn)行對(duì)于保障社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平至關(guān)重要。然而，配電網(wǎng)設(shè)備眾多、分布廣泛、運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，傳統(tǒng)的人工巡檢和定期維護(hù)方式已難以滿(mǎn)足現(xiàn)代電網(wǎng)對(duì)設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能化管理的需求。因此，開(kāi)發(fā)一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，對(duì)于提升配電網(wǎng)運(yùn)維水平、降低故障率、提高供電可靠性和經(jīng)濟(jì)性具有重要意義。
2、在配電服務(wù)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的設(shè)備監(jiān)測(cè)手段主要依賴(lài)于人工巡檢和定期試驗(yàn)，這種方法不僅效率低下，而且難以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)、全面監(jiān)測(cè)。同時(shí)，由于設(shè)備種類(lèi)繁多、運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法往往難以準(zhǔn)確判斷設(shè)備狀態(tài)，導(dǎo)致故障發(fā)現(xiàn)不及時(shí)、處理不迅速，給電網(wǎng)運(yùn)行帶來(lái)安全隱患。因此，隨著傳感器技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互技術(shù)逐漸成為研究的熱點(diǎn)和趨勢(shì)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專(zhuān)利技術(shù)提出了一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，通過(guò)構(gòu)建全面的傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和狀態(tài)評(píng)估算法進(jìn)行處理和分析，通過(guò)智能交互界面向運(yùn)維人員提供設(shè)備狀態(tài)信息、預(yù)警提示和維修建議，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)設(shè)備的全面、準(zhǔn)確、及時(shí)的監(jiān)測(cè)和管理。
2、本專(zhuān)利技術(shù)所采用的技術(shù)方案為：一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析
3、步驟一，數(shù)據(jù)采集：通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集配電網(wǎng)中各設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括電流、電壓、溫度、濕度、振動(dòng)參數(shù)；
4、步驟二，數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、標(biāo)準(zhǔn)化處理，以提高后續(xù)分析的準(zhǔn)確性；
5、步驟三，特征提?。簭念A(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取反映設(shè)備狀態(tài)的關(guān)鍵特征，包括異常電流波動(dòng)、溫度突變；
6、步驟四，狀態(tài)評(píng)估：基于提取的特征，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，判斷設(shè)備是否處于正常、異常、故障狀態(tài)；
7、步驟五，實(shí)時(shí)分析：對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)，預(yù)測(cè)設(shè)備未來(lái)的運(yùn)行趨勢(shì)和可能發(fā)生的故障類(lèi)型；
8、步驟六，智能交互：根據(jù)分析結(jié)果，通過(guò)人機(jī)交互界面向運(yùn)維人員提供設(shè)備狀態(tài)信息、預(yù)警提示和維修建議，實(shí)現(xiàn)智能交互和決策支持。
9、作為本專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)，所述傳感器網(wǎng)絡(luò)包括電流傳感器、電壓傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器和振動(dòng)傳感器，且分布在配電網(wǎng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)對(duì)配電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)測(cè)。
10、作為本專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)，所述數(shù)據(jù)清洗處理包括對(duì)異常值、缺失值和重復(fù)值的處理，通過(guò)插值、填充和刪除方法，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性；所述數(shù)據(jù)去噪處理利用濾波器和平滑算法減少信號(hào)中的隨機(jī)噪聲和干擾，以提高信號(hào)的信噪比和可靠性；所述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一尺度和范圍，以消除不同參數(shù)間的量綱差異，便于后續(xù)的統(tǒng)一分析和處理。
11、作為本專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)，所述特征提取采用主成分分析(pca)和線(xiàn)性判別分析(lda)降維技術(shù)，從高維的預(yù)處理數(shù)據(jù)中提取出最具代表性的低維特征向量，反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)；同時(shí)引入深度學(xué)習(xí)模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)，對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，以捕捉設(shè)備狀態(tài)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)特性。
12、作為本專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)，所述狀態(tài)評(píng)估采用多分類(lèi)支持向量機(jī)(svm)和深度置信網(wǎng)絡(luò)(dbn)相結(jié)合的方法，首先利用多分類(lèi)支持向量機(jī)(svm)對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行初步分類(lèi)，將設(shè)備狀態(tài)劃分為正常、異常和故障三大類(lèi)；然后，針對(duì)異常和故障狀態(tài)，進(jìn)一步利用深度置信網(wǎng)絡(luò)(dbn)進(jìn)行精細(xì)化的狀態(tài)評(píng)估，識(shí)別出具體的故障類(lèi)型和故障程度。
13、作為本專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)，所述實(shí)時(shí)分析結(jié)合時(shí)間序列分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法，對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤和預(yù)測(cè)。
14、作為本專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)，所述時(shí)間序列分析通過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的持續(xù)監(jiān)測(cè)，利用時(shí)間序列分析方法，識(shí)別出設(shè)備狀態(tài)變化的趨勢(shì)和周期性規(guī)律。
15、作為本專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)，所述趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法基于歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前狀態(tài)，結(jié)合專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)設(shè)備未來(lái)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并給出相應(yīng)的預(yù)警和維修建議。
16、作為本專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)，所述人機(jī)交互界面采用圖形化設(shè)計(jì)，直觀展示設(shè)備狀態(tài)信息、預(yù)警提示和維修建議，支持多種交互方式，包括觸摸、語(yǔ)音和手勢(shì)識(shí)別，提高運(yùn)維人員的操作效率和便利性。
17、作為本專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)，所述人機(jī)交互界面還具備遠(yuǎn)程監(jiān)控和遠(yuǎn)程控制功能，運(yùn)維人員可以在任何地點(diǎn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)查看設(shè)備狀態(tài)，并遠(yuǎn)程操控設(shè)備進(jìn)行故障診斷和維修，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)設(shè)備的遠(yuǎn)程智能化管理。
18、本專(zhuān)利技術(shù)的有益效果：
19、(1)提升配電網(wǎng)運(yùn)維水平：本專(zhuān)利技術(shù)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能分析，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)配電網(wǎng)設(shè)備中的潛在故障，為運(yùn)維人員提供精準(zhǔn)的預(yù)警和維修建議，不僅提高了運(yùn)維的響應(yīng)速度，還降低了人工巡檢和定期維護(hù)的工作量，從而顯著提升了配電網(wǎng)的整體運(yùn)維水平。
20、(2)降低故障率和提高供電可靠性：本專(zhuān)利技術(shù)借助先進(jìn)的傳感器網(wǎng)絡(luò)和智能分析算法，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的全面、準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)，有效預(yù)防了因設(shè)備故障導(dǎo)致的停電事故，同時(shí)，通過(guò)實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)，運(yùn)維人員能夠提前采取措施，避免故障的發(fā)生，從而大大降低了故障率，提高了供電的可靠性和穩(wěn)定性。
21、(3)提高經(jīng)濟(jì)性和節(jié)能效果：本專(zhuān)利技術(shù)的應(yīng)用減少了因設(shè)備故障導(dǎo)致的停電損失和維修成本，提高了電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益，此外，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，運(yùn)維人員可以更加合理地安排設(shè)備的運(yùn)行和維護(hù)計(jì)劃，避免不必要的能源浪費(fèi)，從而實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗的效果。
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1.一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述傳感器網(wǎng)絡(luò)包括電流傳感器、電壓傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器和振動(dòng)傳感器，且分布在配電網(wǎng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)對(duì)配電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)測(cè)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)清洗處理包括對(duì)異常值、缺失值和重復(fù)值的處理，通過(guò)插值、填充和刪除方法，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性；所述數(shù)據(jù)去噪處理利用濾波器和平滑算法減少信號(hào)中的隨機(jī)噪聲和干擾，以提高信號(hào)的信噪比和可靠性；所述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一尺度和范圍，以消除不同參數(shù)間的量綱差異，便于后續(xù)的統(tǒng)一分析和處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述特征提取采用主成分分析(PCA)和線(xiàn)性判別分析(LDA)降維技術(shù)，從高維的預(yù)處理數(shù)據(jù)中提取出最具代表性的低維特征向量，反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)；同時(shí)引入深度學(xué)習(xí)模型，包括卷積神經(jīng)
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述狀態(tài)評(píng)估采用多分類(lèi)支持向量機(jī)(SVM)和深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)相結(jié)合的方法，首先利用多分類(lèi)支持向量機(jī)(SVM)對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行初步分類(lèi)，將設(shè)備狀態(tài)劃分為正常、異常和故障三大類(lèi)；然后，針對(duì)異常和故障狀態(tài)，進(jìn)一步利用深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)進(jìn)行精細(xì)化的狀態(tài)評(píng)估，識(shí)別出具體的故障類(lèi)型和故障程度。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述實(shí)時(shí)分析結(jié)合時(shí)間序列分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法，對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤和預(yù)測(cè)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述時(shí)間序列分析通過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的持續(xù)監(jiān)測(cè)，利用時(shí)間序列分析方法，識(shí)別出設(shè)備狀態(tài)變化的趨勢(shì)和周期性規(guī)律。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法基于歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前狀態(tài)，結(jié)合專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)設(shè)備未來(lái)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并給出相應(yīng)的預(yù)警和維修建議。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述人機(jī)交互界面采用圖形化設(shè)計(jì)，直觀展示設(shè)備狀態(tài)信息、預(yù)警提示和維修建議，支持多種交互方式，包括觸摸、語(yǔ)音和手勢(shì)識(shí)別，提高運(yùn)維人員的操作效率和便利性。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述人機(jī)交互界面還具備遠(yuǎn)程監(jiān)控和遠(yuǎn)程控制功能，運(yùn)維人員可以在任何地點(diǎn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)查看設(shè)備狀態(tài)，并遠(yuǎn)程操控設(shè)備進(jìn)行故障診斷和維修，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)設(shè)備的遠(yuǎn)程智能化管理。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述傳感器網(wǎng)絡(luò)包括電流傳感器、電壓傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器和振動(dòng)傳感器，且分布在配電網(wǎng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)對(duì)配電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)測(cè)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)清洗處理包括對(duì)異常值、缺失值和重復(fù)值的處理，通過(guò)插值、填充和刪除方法，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性；所述數(shù)據(jù)去噪處理利用濾波器和平滑算法減少信號(hào)中的隨機(jī)噪聲和干擾，以提高信號(hào)的信噪比和可靠性；所述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一尺度和范圍，以消除不同參數(shù)間的量綱差異，便于后續(xù)的統(tǒng)一分析和處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述特征提取采用主成分分析(pca)和線(xiàn)性判別分析(lda)降維技術(shù)，從高維的預(yù)處理數(shù)據(jù)中提取出最具代表性的低維特征向量，反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)；同時(shí)引入深度學(xué)習(xí)模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)，對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，以捕捉設(shè)備狀態(tài)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)特性。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能交互的實(shí)時(shí)分析方法，其特征在于，所述狀態(tài)評(píng)估采用多分類(lèi)支持向量機(jī)(svm)和深度置信網(wǎng)絡(luò)(dbn)相結(jié)合的方法，首先利用多分類(lèi)支持向量機(jī)(s...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：蘆博，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：蘆博，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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