【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及儲能絕緣檢測，尤其涉及一種基于人工智能的儲能系統絕緣檢測方法。
技術介紹
1、隨著能源技術的不斷發展，儲能系統作為能源轉換與儲存的關鍵環節，在電力系統中扮演著日益重要的角色。然而，儲能系統的安全性和穩定性直接關系到電網運行的安全與可靠，因此，對儲能系統進行高效的絕緣檢測顯得尤為重要。
2、傳統的儲能系統絕緣檢測方法主要依賴于傳感器采集的數據與預設的閾值進行比較，以判斷絕緣狀態。這種方法雖然簡單易行，但存在顯著的局限性：一方面，它無法全面考慮環境因素、設備老化、操作條件變化等多種因素對絕緣性能的綜合影響，導致檢測結果的準確性不高，容易出現漏檢或誤判的情況；另一方面，傳統方法缺乏智能性和自適應性，難以適應復雜多變的系統運行環境，限制了其在提高儲能系統安全性和穩定性方面的作用。
3、為了克服傳統方法的不足，近年來，人工智能技術尤其是深度學習和集成學習算法的興起，為儲能系統絕緣檢測提供了新的思路和技術手段。人工智能技術能夠通過對大量數據的深度挖掘和學習，發現數據中的隱藏規律和特征，從而實現對絕緣狀態更為精準和全面的判斷。
4、具體而言，深度學習技術通過構建復雜的神經網絡模型，可以自動從絕緣檢測數據中提取高級特征，實現對絕緣狀態的高精度識別。這種技術不僅提高了檢測的準確性，還增強了系統的自學習和自適應能力，使其能夠更好地應對復雜多變的運行環境。同時，集成學習算法如梯度提升決策樹（gbdt）等，則能夠有效處理特征間的非線性關系，提升模型的泛化能力和魯棒性，進一步增強了絕緣檢測的可靠性。>
5、盡管人工智能技術在儲能系統絕緣檢測中的應用前景廣闊，但目前該領域的研究仍面臨諸多挑戰。例如，現有研究大多聚焦于單一技術的應用，缺乏將多種人工智能技術有效融合的綜合性解決方案；同時，對于儲能系統特征參數與絕緣狀態之間復雜關系的深入分析和建模也亟待加強。且大多數研究都是基于數字數據展開建模分析，這些研究都忽視了一些重要的文本信息。因此，提出一種合理可靠的、基于人工智能技術的儲能系統絕緣狀態預測方法，不僅具有重要的學術價值，更對提升儲能系統的安全性和穩定性、推動儲能技術的進一步發展具有深遠的現實意義。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術提出一種基于人工智能的儲能系統絕緣檢測方法，以解決現有技術中存在的傳統方法難以全面、準確地反映儲能系統絕緣狀態，且缺乏智能化提升方案的問題。
2、本專利技術具體的技術方案如下：
3、一種基于人工智能的儲能系統絕緣檢測方法，包括：
4、步驟1，采集儲能系統的電數字數據，同時采集儲能系統的文本數據，并基于bert模型將文本數據向量化，而后利用gbdt算法從電數字數據和文本數據的融合向量中提取與絕緣狀態相關的關鍵特征；
5、步驟2，基于步驟1選定的特征，構建gbdt模型，用于預測儲能系統的絕緣狀態；
6、步驟3，對采集的所述電數字數據和向量化后的文本數據進行預處理，劃分訓練集和測試集；
7、步驟4，采用k折交叉驗證和網格搜索方法，對gbdt模型進行訓練，以優化模型參數，提高預測性能；
8、步驟5，使用測試集數據對訓練好的模型進行評估，選擇mae和r2作為評估指標，以衡量模型預測的準確性。
9、進一步地，方法還包括：步驟6，利用gbdt模型的特征重要性評估功能，分析各特征對模型預測結果的影響程度，并通過可視化工具展示特征間的交互作用及模型決策路徑；基于分析結果，提出模型優化建議，提高模型結果的可解釋性和可信度。
10、進一步地，步驟1中，儲能系統的電數字數據，包括：電壓數據，涵蓋儲能系統各部分的電壓，以反映電壓穩定性和變化情況；電流數據，記錄系統各部分的電流，了解電流負載和變化趨勢；溫度數據，收集系統內部各部件的溫度，反映熱量分布和溫度變化；頻率數據，監測系統的頻率穩定性和波動；濕度數據，記錄系統環境的濕度，因濕度變化可能影響絕緣狀態；電池狀態數據，包括電荷狀態、放電狀態，針對含電池組件的系統；工作模式數據，記錄系統的工作狀態，包括充電、放電模式；故障歷史數據，包括過去的故障記錄和維護歷史；文本數據包括儲能裝置的型號、基礎配置、歷史故障的文本信息。
11、進一步地，步驟1的特征提取過程中，通過構建多個決策樹來迭代學習，每個決策樹基于前一棵樹的殘差進行訓練，以最小化整體預測誤差，從而提取出對儲能系統絕緣狀態預測最為關鍵的特征集。
12、進一步地，步驟3中的預處理包括：靈活調整訓練集與測試集劃分比例，根據儲能系統絕緣檢測任務的具體需求和數據的特性，動態設定訓練集和測試集的比例，以平衡模型訓練效果和評估準確性。
13、進一步地，步驟3中的預處理包括：識別并分析缺失值的模式，根據缺失值的具體分布情況，選擇最合適的填充策略，包括填充均值、中位數或眾數的預測值。
14、進一步地，步驟4還引入隨機搜索或貝葉斯優化方法，結合網格搜索，以更高效地探索gbdt模型參數的最優組合。
15、進一步地，步驟4中的k折交叉驗證為將訓練集數據平均分為k個子集，每次選擇k-1個子集作為訓練數據，剩余的一個子集作為驗證數據，重復k次，以平均驗證誤差作為模型性能的評估標準，并結合網格搜索方法自動調整gbdt模型的參數，以達到最優的預測性能。
16、進一步地，gbdt模型的參數包括學習率、樹的數量、樹的深度。
17、進一步地，步驟6還包括：計算并輸出各特征在gbdt模型中的全局重要性排名，以量化各因素對儲能系統絕緣狀態預測結果的影響程度。
18、本專利技術的有益效果在于：
19、（1）提升檢測準確性與預測能力：本專利技術構建的gbdt模型能夠高精度地建立儲能系統電數字數據與其絕緣狀態之間的映射關系，顯著提高了絕緣檢測的準確性及預測能力。這一特性使得工程師能夠實時監測并預測儲能系統的絕緣狀態，及時發現并識別潛在的安全隱患，為采取預防措施爭取了寶貴時間，有效降低了事故發生的概率。
20、（2）實現預防性維護與延長設備壽命：通過數據驅動的方法，本專利技術實現了對儲能系統絕緣狀態的預防性監測。提前發現潛在問題并采取相應的維護措施，不僅避免了因突發故障導致的停機損失，還顯著延長了儲能設備的使用壽命，降低了整體運維成本。
21、（3）增強儲能系統安全管理水平：本專利技術深入分析了電壓、電流、溫度等關鍵因素對儲能系統絕緣狀態的影響程度，為提升儲能系統的安全管理水平提供了重要依據。通過綜合評估儲能系統多維度特征指標，能夠更全面地把握絕緣狀態的變化趨勢，為制定針對性的安全管理策略提供了有力支持。
22、（4）優化設備管理與維護服務：本專利技術綜合考慮儲能系統不同維度特征參數與絕緣狀態之間的復雜關系，為用戶提供了一種更全面、準確的設備管理和維護服務方案。這種綜合考慮的方法能夠更精準地捕捉系統運行的多方面特征，從而提高了絕緣狀態預測的準確性和可靠性，為儲能系統的穩定運行提供了堅實保障。
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1.一種基于人工智能的儲能系統絕緣檢測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于人工智能的儲能系統絕緣檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：步驟6，利用GBDT模型的特征重要性評估功能，分析各特征對模型預測結果的影響程度，并通過可視化工具展示特征間的交互作用及模型決策路徑；基于分析結果，提出模型優化建議，提高模型結果的可解釋性和可信度。
3.如權利要求1所述的基于人工智能的儲能系統絕緣檢測方法，其特征在于，所述步驟1中，儲能系統的電數字數據，包括：電壓數據，涵蓋儲能系統各部分的電壓，以反映電壓穩定性和變化情況；電流數據，記錄系統各部分的電流，了解電流負載和變化趨勢；溫度數據，收集系統內部各部件的溫度，反映熱量分布和溫度變化；頻率數據，監測系統的頻率穩定性和波動；濕度數據，記錄系統環境的濕度，因濕度變化可能影響絕緣狀態；電池狀態數據，包括電荷狀態、放電狀態，針對含電池組件的系統；工作模式數據，記錄系統的工作狀態，包括充電、放電模式；故障歷史數據，包括過去的故障記錄和維護歷史；文本數據包括儲能裝置額型號、基礎配置、歷史故障信息的文本信息內容。
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的儲能系統絕緣檢測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于人工智能的儲能系統絕緣檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：步驟6，利用gbdt模型的特征重要性評估功能，分析各特征對模型預測結果的影響程度，并通過可視化工具展示特征間的交互作用及模型決策路徑；基于分析結果，提出模型優化建議，提高模型結果的可解釋性和可信度。
3.如權利要求1所述的基于人工智能的儲能系統絕緣檢測方法，其特征在于，所述步驟1中，儲能系統的電數字數據，包括：電壓數據，涵蓋儲能系統各部分的電壓，以反映電壓穩定性和變化情況；電流數據，記錄系統各部分的電流，了解電流負載和變化趨勢；溫度數據，收集系統內部各部件的溫度，反映熱量分布和溫度變化；頻率數據，監測系統的頻率穩定性和波動；濕度數據，記錄系統環境的濕度，因濕度變化可能影響絕緣狀態；電池狀態數據，包括電荷狀態、放電狀態，針對含電池組件的系統；工作模式數據，記錄系統的工作狀態，包括充電、放電模式；故障歷史數據，包括過去的故障記錄和維護歷史；文本數據包括儲能裝置額型號、基礎配置、歷史故障信息的文本信息內容。
4.如權利要求1所述的基于人工智能的儲能系統絕緣檢測方法，其特征在于，所述步驟1的特征提取過程中，通過構建多個決策樹來迭代學習，每個決策樹基于前一棵樹的殘差進行訓練，以最小化整體預測誤差，從而提取出對儲能系統絕緣狀態預測最為關鍵的特征集。
5.如權利要求1所述的基...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王江城，姚茂法，葉東權，
申請(專利權)人：法羅電力浙江有限公司，
類型：發明
國別省市：
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