【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電網開關監測領域，尤其涉及一種電網開關運行狀態在線監測方法與系統。
技術介紹
1、隨著現代社會的發展，電力系統作為經濟和社會發展的命脈，承擔著為各行各業提供穩定、可靠的電能的重任。在電力系統中，電網開關是電力設備運行和控制的核心組件之一，起到了保護和控制電力系統的關鍵作用。一旦這些開關設備出現故障，不僅會影響電力的正常輸送，還可能引發大范圍的停電事故，甚至引發設備損壞和人員傷亡。因此，對電網開關的狀態進行實時監測，及早發現潛在的故障，及時采取維護措施，對于保障電力系統的安全穩定運行具有重要意義。傳統的電網開關狀態監測主要依賴于定期的人工檢查和維護。然而，隨著電力系統規模的擴大和復雜程度的增加，這種方式已經難以滿足現代電力系統對實時性和精確性的要求。首先，人工檢查具有明顯的滯后性，可能導致開關設備在兩次檢查之間出現故障而未能及時發現。其次，人工維護的成本較高，尤其是在大規模電力系統中，對每個開關進行定期維護需要耗費大量的人力物力。此外，傳統的定期維護模式無法實現針對開關運行狀態的動態調整，容易導致維護資源的浪費或不足。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術提供一種電網開關運行狀態在線監測方法，通過實時采集電網開關運行數據進行大數據分析，實現對開關運行狀態的深度預測，達到精準維護和資源的最優配置的目的。
2、為實現上述目的，本專利技術提供的一種電網開關運行狀態在線監測方法，包括以下步驟：
3、s1：采集電網開關柜的運行參數數據并進行預處理，得到預
4、s2：對預處理后的電網開關柜運行參數數據進行降維處理，得到低維電網開關柜運行參數數據；
5、s3：構建電網開關柜運行狀態識別模型，所述電網開關柜運行狀態識別模型以低維電網開關柜運行參數數據為輸入，以電網開關柜運行狀態為輸出，其中動態隱變量分析為所述電網開關柜運行狀態識別模型的實施方法；
6、s4：將低維電網開關柜運行參數數據輸入電網開關柜運行狀態識別模型，得到電網開關柜運行狀態并進行異常監測，若監測到異常則進行報警處理。
7、作為本專利技術的進一步改進方法：
8、可選地，所述s1步驟中采集電網開關柜的運行參數數據，包括：
9、采集電網開關柜的運行參數數據，其中電網開關柜的運行參數包括電流、電壓、功率、絕緣電阻、電網頻率、諧波含量、溫度以及濕度，所采集運行參數數據為：
10、
11、其中：
12、x表示運行參數數據；
13、xn表示第n個運行參數指標的數據序列，n表示運行參數指標的總數，其中第1至第n個運行參數指標依次為電流、電壓、功率、絕緣電阻、電網頻率、諧波含量、溫度以及濕度；
14、表示數據序列xn中m個采樣時刻的數據值，表示數據序列xn中第m個采樣時刻的數據值，m∈[1,m]，m表示在進行實時運行參數數據采集過程中，實時采集的離散數據值數目；
15、對運行參數數據x進行預處理，所述多級降噪為所述預處理的實施方法，得到預處理后的電網開關柜運行參數數據x。
16、可選地，所述對運行參數數據x進行預處理，包括：
17、對運行參數數據x進行預處理，其中預處理流程為：
18、s11：將運行參數數據x中的任意數據序列轉換為矩陣形式，其中數據序列xn對應的矩陣為：
19、
20、其中：
21、en表示數據序列xn對應的矩陣，
22、s12：對轉換得到的矩陣進行奇異值分解，得到矩陣的左右奇異矩陣以及奇異值對角矩陣，其中矩陣en的左奇異矩陣為右奇異矩陣為奇異值對角矩陣為∑n：
23、
24、其中：
25、表示矩陣en的a個奇異值，diag(·)表示對角矩陣化；
26、s13：對運行參數數據x中的任意數據序列進行頻譜化表示，得到數據序列在a個變換點數的頻譜表示結果，其中數據序列xn在第i個變換點數的頻譜表示結果為：
27、
28、其中：
29、表示數據序列xn在第i個變換點數的頻譜表示結果；
30、exp(·)表示以自然常數為底的指數函數；
31、j表示虛數單位；
32、s14：對頻譜表示結果進行差值變化，得到數據序列在a個變換點數的差值序列，其中數據序列xn對應的差值序列為：
33、
34、其中：
35、pn表示數據序列xn對應的差值序列，表示頻譜表示結果與之間的能量差值；
36、s15：構建得到數據序列的周期閾值，其中數據序列xn對應的周期閾值為：
37、
38、其中：
39、tn表示數據序列xn對應的周期閾值；
40、σn表示差值序列pn的標準差；
41、μn表示差值序列pn的均值；
42、s16：生成數據序列所需保留的奇異值數量，其中數據序列xn所需保留的奇異值數量為numn：
43、
44、其中：
45、表示中間變量；
46、s17：基于奇異值數量對奇異值對角矩陣進行過濾處理，并構成數據序列的降噪矩陣，其中數據序列xn對應的降噪矩陣為：
47、
48、其中：
49、t表示轉置；
50、e′n表示數據序列xn對應的降噪矩陣，降噪矩陣的數據分布形式與矩陣en一致；
51、∑′n表示保留奇異值對角矩陣∑n中前numn個奇異值，并將其余奇異值置為0的過濾處理結果；
52、s18：根據數據序列轉換為矩陣的逆操作，從降噪矩陣中提取長度為m的數據序列，并對所提取數據序列進行歸一化處理，得到n個運行參數指標的歸一化數據序列，其中第n個運行參數指標的歸一化數據序列為：
53、
54、其中：
55、xn表示第n個運行參數指標的歸一化數據序列；表示歸一化數據序列xn中第m個采樣時刻的數據值；
56、構成預處理后的電網開關柜運行參數數據x＝{xn|n∈[1,n]}。
57、可選地，所述s2步驟中對預處理后的電網開關柜運行參數數據進行降維處理，包括：
58、對預處理后的電網開關柜運行參數數據x進行降維處理，得到低維電網開關柜運行參數數據，其中降維處理流程為：
59、s21：將預處理后的電網開關柜運行參數數據x轉換為序列形式：
60、x′＝(x′(1),x′(2),...,x′(m),...,x′(m))
61、
62、其中：
63、x′表示預處理后電網開關柜運行參數數據x的序列表示形式；
64、x′本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述S1步驟中采集電網開關柜的運行參數數據，包括：
3.如權利要求2所述的一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述對運行參數數據x進行預處理，包括：
4.如權利要求3所述的一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述S2步驟中對預處理后的電網開關柜運行參數數據進行降維處理，包括：
5.如權利要求4所述的一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述S24步驟中計算低維結構數據中不同低維表示序列相似的條件概率，并結合運行參數數據序列相似的條件概率，對低維結構數據進行迭代：
6.如權利要求1所述的一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述S3步驟中構建電網開關柜運行狀態識別模型，包括：
7.如權利要求6所述的一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述S4步驟中將低維電網開關柜運行參數數據輸入電網開關柜運行狀態識別模型，得到電網開關柜運行狀態并進行
8.如權利要求7所述的一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述S42步驟中隱變量提取層提取低維電網開關柜運行參數數據L中的隱變量，包括：
9.一種電網開關運行狀態在線監測系統，其特征在于，所述系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述s1步驟中采集電網開關柜的運行參數數據，包括：
3.如權利要求2所述的一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述對運行參數數據x進行預處理，包括：
4.如權利要求3所述的一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述s2步驟中對預處理后的電網開關柜運行參數數據進行降維處理，包括：
5.如權利要求4所述的一種電網開關運行狀態在線監測方法，其特征在于，所述s24步驟中計算低維結構數據中不同低維表示序列相似的條件概率，并結合運行...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉猛，夏夢，吳芳，
申請(專利權)人：北京薈眾科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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