[發(fā)明專(zhuān)利]基于海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的變電設(shè)備故障診斷方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410601344.8
• 申請(qǐng)日: 2014-10-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104317778A
• 公開(kāi)（公告）日: 2015-01-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃金鑫;牛林;戰(zhàn)杰;姜楊;馬夢(mèng)朝;崔金濤;何登森;魯國(guó)濤
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 國(guó)家電網(wǎng)公司;國(guó)網(wǎng)技術(shù)學(xué)院
• 主分類(lèi)號(hào): G06F17/16
• 分類(lèi)號(hào): G06F17/16
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電氣行業(yè)，特別涉及一種基于海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的變電設(shè)備故障診斷方法。

背景技術(shù)

當(dāng)前電力行業(yè)，已建立了生產(chǎn)管理系統(tǒng)、在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、雷電定位等多個(gè)信息系統(tǒng)，但由于系統(tǒng)各自獨(dú)立，未能實(shí)現(xiàn)多領(lǐng)域、跨專(zhuān)業(yè)、多信息融合，不利于信息的多維度、多數(shù)據(jù)的分析和展示。并且目前的信息系統(tǒng)，大多側(cè)重于某項(xiàng)指標(biāo)超標(biāo)的告警，只能反映設(shè)備的部分情況，還未能充分利用多源信息實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。目前對(duì)單臺(tái)設(shè)備的事故分析報(bào)告比較多，對(duì)整體情況的反映卻很少，不利于運(yùn)維評(píng)估人員對(duì)設(shè)備狀態(tài)的深度了解和評(píng)價(jià)，無(wú)法滿足設(shè)備精益化運(yùn)維的要求。

電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)經(jīng)歷了由簡(jiǎn)單到復(fù)雜的發(fā)展，研究采用的建模求解方法也從解析發(fā)展到人工智能。其中，尋找量化相關(guān)關(guān)系是建模的重要主題。而系統(tǒng)越復(fù)雜，相關(guān)關(guān)系也越難以識(shí)別。過(guò)去由于缺少數(shù)據(jù)，設(shè)備故障診斷和預(yù)警只能依靠有限的實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)或?qū)＜医?jīng)驗(yàn)建模，導(dǎo)致這些模型應(yīng)用存在很大局限。如今，隨著設(shè)備監(jiān)測(cè)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展，設(shè)備及環(huán)境等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)不斷匯總積累。但解析模型和智能算法又受限于復(fù)雜模型求解和維數(shù)災(zāi)的問(wèn)題，難以在大量數(shù)據(jù)中識(shí)別關(guān)鍵因素并做出準(zhǔn)確設(shè)備診斷或預(yù)警決策。

因此，在電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)和檢測(cè)數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的情況下，研究能夠在線快速識(shí)別變量之間非線性非單調(diào)性復(fù)雜相關(guān)關(guān)系的算法，在機(jī)理認(rèn)識(shí)不全面的情況下發(fā)現(xiàn)隱含的或未知的相關(guān)關(guān)系，為故障建模提供新線索，是提高復(fù)雜環(huán)境下電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行預(yù)警能力的重要基礎(chǔ)工作。

發(fā)明內(nèi)容

為解決現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明公開(kāi)了一種基于海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的變電設(shè)備故障診斷方法，該方法整合歷史故障記錄、變電設(shè)備和電網(wǎng)監(jiān)測(cè)、檢測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)當(dāng)前運(yùn)行監(jiān)測(cè)信息與過(guò)程記憶矩陣的比較，判斷當(dāng)前設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)是否異常，從而能夠迅速識(shí)別出電網(wǎng)設(shè)備故障隱患，為調(diào)度和運(yùn)檢人員提供決策依據(jù)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的變電設(shè)備故障診斷方法，包括：

(1)假設(shè)設(shè)備有n個(gè)相互關(guān)聯(lián)的監(jiān)測(cè)信息，某一時(shí)刻的監(jiān)測(cè)信息記為一個(gè)向量X(i)＝[x₁x₂...x_n]^T，在該過(guò)程或設(shè)備正常工作的時(shí)段內(nèi)，在不同的工況運(yùn)行下采集k個(gè)歷史觀測(cè)量，構(gòu)造過(guò)程記憶矩陣D；

其中，x₁x₂...x_n表示n個(gè)相互關(guān)聯(lián)的監(jiān)測(cè)信息；

(2)對(duì)各個(gè)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)信息值根據(jù)各自的極值進(jìn)行歸一化處理，使實(shí)際測(cè)量值映射到[01]區(qū)間；

(3)構(gòu)造故障判斷模型，所述模型以觀測(cè)向量X_in為輸入，所述模型的輸出監(jiān)測(cè)量為Xout＝D*W＝w₁·X(1)+w₂·X(2)+...+w_k·X(k)；其中，D為過(guò)程記憶矩陣D，W為權(quán)值向量W＝[w₁w₂...w_n]^T；

(4)根據(jù)輸入與輸出監(jiān)測(cè)量的殘差ε＝X_out-X_in，確定變電設(shè)備是否發(fā)生故障；具體判斷方法為：當(dāng)|ε|≤δ時(shí)變電設(shè)備正常運(yùn)行，當(dāng)|ε|＞δ變電設(shè)備異常；δ為設(shè)定的閾值。

所述過(guò)程記憶矩陣D具體為：