[發(fā)明專利]基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站電子式互感器狀態(tài)評(píng)估方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811301943.2
• 申請(qǐng)日: 2018-11-02
• 公開（公告）號(hào): CN109389325B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄭永康;盧音樸;劉勇;譚夕柳;李游;姜華;陳小平;王曉濤;李紅軍;朱祚恒;陳運(yùn)華;黃永浩;包旭輝;周召均;楊偉;孫淵;趙梓宏;周文越;朱鑫;矯坤霖;張藝;范愛玲
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)四川省電力公司電力科學(xué)研究院;國(guó)網(wǎng)四川省電力公司阿壩供電公司;國(guó)網(wǎng)四川省電力公司成都供電公司
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04
• 代理公司: 成都行之專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51220
• 代理人: 梁田

本發(fā)明公開了基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站電子式互感器狀態(tài)評(píng)估方法，基于智能變電站二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)建模所需要的運(yùn)行參數(shù)，建立電子式互感器工況監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，建立基本的電子式互感器工況監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系。根據(jù)智能變電站自身的大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，首先將海量參數(shù)利用信號(hào)相關(guān)性算法分析，利用相關(guān)規(guī)律予以監(jiān)測(cè)，另外將相關(guān)性不明顯的參數(shù)歸類，并建立基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子式互感器工況在線監(jiān)測(cè)方案，進(jìn)行進(jìn)一步分析，通過實(shí)驗(yàn)及仿真得到的數(shù)據(jù)分別對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明采用信號(hào)相關(guān)性分析能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)各參量間的變化關(guān)系，同時(shí)經(jīng)過訓(xùn)練的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以較好地對(duì)辨識(shí)故障。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及變智能變電站電子式互感器狀態(tài)評(píng)估方法，具體涉及基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站電子式互感器狀態(tài)評(píng)估方法。

背景技術(shù)

近年來，國(guó)家積極推動(dòng)對(duì)智能電網(wǎng)的投資與建設(shè)。其中，智能變電站作為智能電網(wǎng)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)指標(biāo)，在電網(wǎng)建設(shè)總投資中的占比不斷擴(kuò)大。同時(shí)，一批傳統(tǒng)變電站將逐步接受智能化改造，向智能變電站靠攏。在對(duì)智能變電站的改造和新建下，對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行的可靠性的要求并未降低，即防止智能變電站因?yàn)橥ㄐ殴收匣蜍浻布收弦鸬谋Ｗo(hù)拒動(dòng)和誤動(dòng)。由于智能變電站相比與傳統(tǒng)變電站在結(jié)構(gòu)上和信息繁雜度上都大大增加，傳統(tǒng)的變電站所采取的“定期檢修”的設(shè)備檢修策略不再適合，急需一種新型的在線監(jiān)測(cè)、分析手段，即“運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估”。

但是，目前針對(duì)電子式互感器的在線監(jiān)測(cè)尚無統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，只有IEC61850標(biāo)準(zhǔn)為組建在線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)提供了相關(guān)規(guī)范。而建立完善的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，首先需要規(guī)范監(jiān)測(cè)目的所需的狀態(tài)參數(shù)，建立電子式互感器工況監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系(供電電壓電流、設(shè)備指示狀況等)，確定電子式互感器數(shù)據(jù)收集方案。建立可行的電子式互感器工況在線監(jiān)測(cè)方案，提出檢測(cè)設(shè)備需求。進(jìn)一步利用運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)電子式互感器的設(shè)備預(yù)警原理研究，靈活實(shí)現(xiàn)設(shè)備失效預(yù)警和設(shè)備電流異常預(yù)警等功能，并提供設(shè)備正常工作情況實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。最后實(shí)現(xiàn)對(duì)電子互感器乃至相關(guān)配套二次設(shè)備的故障發(fā)生自動(dòng)預(yù)測(cè)，改善運(yùn)維效率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：目前智能變電站采用傳統(tǒng)變電站的定期檢修策略，無法滿足現(xiàn)有智能變電站實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)以及分析的問題，本發(fā)明提供了解決上述問題的基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站電子式互感器狀態(tài)評(píng)估方法。

本發(fā)明通過下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站電子式互感器狀態(tài)評(píng)估方法，主要包括以下步驟：

S1、按照電子式互感器工況監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，按設(shè)定的時(shí)間頻率評(píng)估進(jìn)行采集系統(tǒng)需要的主要量、輔助量、通信量的原始數(shù)據(jù)信號(hào)；

S2、采用信號(hào)相關(guān)性算法，在原始數(shù)據(jù)信號(hào)中選擇信號(hào)對(duì)，并比較同一時(shí)間點(diǎn)的不同信號(hào)之間的關(guān)聯(lián)性及其變化趨勢(shì)，得到二者的關(guān)聯(lián)情況；

S3、分析關(guān)聯(lián)情況的變化，來評(píng)估電子互感器的運(yùn)行狀態(tài)，當(dāng)相關(guān)性算法得到的相關(guān)度發(fā)生較大變化時(shí)，參數(shù)序列對(duì)所屬器件有大概率發(fā)生故障，以此分析出明顯故障；

S4、將步驟S3中的明顯故障器件的參數(shù)序列對(duì)從基本信號(hào)剔除，再將剔除過后的源數(shù)據(jù)信號(hào)采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行分析偏差故障。

當(dāng)下常用的故障診斷方法大多基于信號(hào)處理的手段，通過提取測(cè)量數(shù)據(jù)中被診斷系統(tǒng)時(shí)域和頻域中較深層次的特征向量，根據(jù)這些特征向量與系統(tǒng)故障之間的關(guān)聯(lián)來判斷被診斷系統(tǒng)的運(yùn)行狀況。在這種方法中，將外部特征利用之前所述的多種監(jiān)測(cè)參數(shù)完整建模并描述，當(dāng)故障發(fā)展到一定程度并影響到外部特征時(shí)，基于信號(hào)處理方法的診斷算法可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障。同時(shí)系統(tǒng)對(duì)故障范圍進(jìn)行粗略的判斷，進(jìn)一步的通過外部特征中多種監(jiān)測(cè)參數(shù)的關(guān)系，直接定位故障部位。本專利通過采用信號(hào)相關(guān)性算法分析出大概率發(fā)生故障，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法分析偏差故障，由于偏差故障數(shù)據(jù)相關(guān)度不高，因此，簡(jiǎn)單采用相關(guān)性算法分析無法檢測(cè)到偏差故障，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法復(fù)雜，通過相關(guān)性算法將其原始數(shù)據(jù)進(jìn)行先行處理，將其中相關(guān)度高的故障數(shù)據(jù)分出，剩下的再用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行運(yùn)算，由此減輕了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算的工作量，使得的系統(tǒng)分析效率更高。