本發明專利技術涉及電力系統風險監測技術領域，公開了一種多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，包括：數據收集模塊，用于收集電力設備的運行參數信息以及關鍵信息；缺陷演化速率分析模塊，用于采用機器學習法對運行參數信息進行缺陷分析，提取缺陷隨時間的變化特征；風險評級模塊，用于存儲不同風險等級的劃分標準，并對缺陷隨時間的變化特征進行風險等級劃分，獲取電力設備的風險等級；綜合評價模塊，用于根據設定的第一模糊邏輯規則與第二模糊邏輯規則對電力設備的風險等級進行電力設備運行狀態的識別，獲取風險評估結果；預警模塊，用于根據風險評估結果判斷是否啟動預警機制；本發明專利技術提高了電力風險預警與評估的準確性與可靠性。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力系統風險監測，具體涉及一種多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統。
技術介紹
1、在電力系統領域，尤其是高壓電力設備的運行與維護中，過熱與絕緣故障為導致設備性能下降和故障的主要原因之一。這些故障不僅影響電力供應的穩定性和可靠性，還可能引發安全事故，造成巨大的經濟損失和社會影響。因此，對電力設備的過熱與絕緣故障進行早期預警和風險評估至關重要。
2、現有的電力設備過熱與絕緣故障預警和評估技術主要依賴于單一或少數幾種參數的監測，如溫度、局部放電等，這些方法往往難以全面反映設備的運行狀態和潛在風險。此外，由于缺乏對設備缺陷演化速率的綜合分析，現有技術難以準確預測故障發生的時間點和嚴重程度。在風險評估方面，現有的評級體系往往基于簡單的閾值判斷，缺乏對設備歷史故障數據和專家經驗的綜合考量，導致評估結果的準確性和可靠性不足。
技術實現思路
1、針對現有技術中的上述不足，本專利技術提供了一種多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，用于解決現有技術中電力設備過熱與絕緣故障的早期預警和風險評估依賴于單一或少數幾種參數的監測，導致難以全面反映設備的運行狀態與潛在風險、準確率低與可靠性不足的問題。
2、為了達到上述專利技術目的，本專利技術采用的技術方案為：
3、一種多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，包括：
4、數據收集模塊，用于實時監測并收集電力設備包括溫度、濕度、電壓以及局部放電的運行參數信息以及關鍵信息；</p>5、其中，關鍵信息包括專家經驗、缺陷演化的歷史統計數據以及電力設備管理的相關規范標準信息。
6、缺陷演化速率分析模塊，用于接收數據收集模塊傳輸的運行參數信息以及關鍵信息，并采用機器學習法對運行參數信息進行缺陷分析，提取缺陷隨時間的變化特征；
7、風險評級模塊，用于接收缺陷演化速率分析模塊傳輸的缺陷隨時間的變化特征，同時存儲不同風險等級的劃分標準，并對缺陷隨時間的變化特征進行風險等級劃分，獲取電力設備的風險等級；
8、綜合評價模塊，用于根據設定的第一模糊邏輯規則與第二模糊邏輯規則對電力設備的風險等級進行電力設備運行狀態的識別，獲取風險評估結果；
9、預警模塊，用于判斷風險評估結果是否達到預設高風險閾值，若是，則啟動預警機制，否則，不做處理。
10、進一步地，電力設備的風險等級為：
11、r＝f(d,e,s)
12、其中，r表示風險等級，即電力設備的風險狀況，f表示風險等級函數，d表示缺陷演化速率，e表示電力設備的歷史故障率，s表示電力設備的當前運行狀態。
13、進一步地，第一模糊邏輯規則為若缺陷演化速率高且電力設備的歷史故障率高，則將電力設備的運行狀態劃分為高等級風險狀態。
14、進一步地，第二模糊邏輯規則為若電力設備的當前運行狀態差，則將電力設備運行狀態劃分為高等級風險狀態。
15、進一步地，還包括用戶界面模塊，用于展示風險評估結果，同時對風險評估結果進行圖形化顯示、報警提示以及故障診斷。
16、進一步地，還包括api接口、數據庫同步模塊；
17、api接口，用于實現與電力系統管理軟件的數據交換與功能調用；
18、數據庫同步模塊，用于直接訪問與更新存儲在電力系統管理軟件中的數據信息。
19、進一步地，還包括自適應學習模塊，用于獲取電力設備的歷史運行參數信息與當前運行參數信息，通過在線學習與離線學習優化系統風險評估結果。
20、進一步地，還包括數據安全模塊，用于數據加密、訪問控制以及審計跟蹤，確保系統數據的安全性、機密性與可用性。
21、本專利技術具有以下有益效果：
22、1.本專利技術所提出的一種多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，在數據收集模塊中，通過集成多個傳感器實時監測電力設備的多種運行參數如溫度、濕度、電壓、電流、局部放電等，相較于依賴單一或少數參數的監測方法，能夠更全面地反映設備的運行狀態和潛在風險，從而提高了預警和評估的準確性；
23、2.在缺陷演化速率分析模塊中，利用機器學習法對缺陷演化速率進行分析，能夠預測故障發生的時間點和嚴重程度，克服了現有技術中缺乏對電力設備缺陷演化速率綜合分析的問題，增強了預測能力；
24、3.在風險評級模塊中，基于缺陷隨時間的變化特征，通過建立基于設備歷史故障率、缺陷演化速率和設備當前狀態的風險評級模型，提供了一個更為精確的風險等級劃分依據，提高了風險評估的準確性和可靠性；
25、4.在綜合評價模塊中，采用模糊邏輯控制器處理不確定性和復雜性問題，能夠更好地應對評估過程中的模糊性和不確定性，提高了評估結果的魯棒性；
26、5.在用戶界面模塊中，提供用戶界面展示風險評估結果和操作指導，包括圖形化顯示、報警提示和故障診斷建議，優化了用戶體驗，使得非專業用戶也能快速理解和響應評估結果；
27、6.在預警模塊中，能夠在檢測到高風險狀態時自動觸發預警信號，如聲光報警、短信通知或自動發送郵件，提高了對緊急情況的響應速度；
28、7.在api接口與數據庫同步中，能夠與現有的電力系統管理軟件集成，實現數據共享和貫通，通過api接口或數據庫同步實現，增強了系統的兼容性和實用性；
29、8.在自適應學習模塊中，根據新的數據和反饋不斷優化評估模型，包括在線學習和離線學習兩種模式，使得系統能夠持續進化，提高評估模型的適應性和準確性；
30、9.在數據安全模塊中，保護收集和分析的數據不被未授權訪問，包括數據加密、訪問控制和審計跟蹤功能，增強了數據的安全性和隱私保護。
本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，其特征在于，電力設備的風險等級為：
3.根據權利要求2所述的多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，其特征在于，第一模糊邏輯規則為若缺陷演化速率高且電力設備的歷史故障率高，則將電力設備的運行狀態劃分為高等級風險狀態。
4.根據權利要求3所述的多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，其特征在于，第二模糊邏輯規則為若電力設備的當前運行狀態差，則將電力設備運行狀態劃分為高等級風險狀態。
5.根據權利要求4所述的多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，其特征在于，還包括用戶界面模塊，用于展示風險評估結果，同時對風險評估結果進行圖形化顯示、報警提示以及故障診斷。
6.根據權利要求5所述的多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，其特征在于，還包括API接口、數據庫同步模塊；
7.根據權利要求6所述的多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，其特征在于，還包括自適應學習模塊，用于獲取電力設備的歷史運行參數信息與當前運行參數信息，通過在線學習與離線學習優化系統風險評估結果。
8.根據權利要求7所述的多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，其特征在于，還包括數據安全模塊，用于數據加密、訪問控制以及審計跟蹤，確保系統數據的安全性、機密性與可用性。
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【技術特征摘要】
1.一種多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，其特征在于，電力設備的風險等級為：
3.根據權利要求2所述的多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，其特征在于，第一模糊邏輯規則為若缺陷演化速率高且電力設備的歷史故障率高，則將電力設備的運行狀態劃分為高等級風險狀態。
4.根據權利要求3所述的多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預警系統，其特征在于，第二模糊邏輯規則為若電力設備的當前運行狀態差，則將電力設備運行狀態劃分為高等級風險狀態。
5.根據權利要求4所述的多感知參量下的過熱與絕緣故障風險評估與預...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊愛超，劉明，范亞軍，王毅，俞林剛，鄧禮敏，裴茂林，
申請(專利權)人：國網江西省電力有限公司供電服務管理中心，
類型：發明
國別省市：
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