[發明專利]一種環網柜故障監控方法、系統、終端及存儲介質

在審

• 申請號: 202011167852.1
• 申請日: 2020-10-27
• 公開（公告）號: CN112461289A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發明（設計）人: 王志翔;齊同飛;季勇;王宏;劉沛巖;周楊;閆棟;亓化禎;孫曉文;姜文龍;劉宇鵬;武海濤;李慧
• 申請（專利權）人: 國網山東省電力公司昌邑市供電公司;國網山東省電力公司濰坊供電公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G01D21/02
• 分類號: G01D21/02;G01R19/00;G01R23/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 濟南舜源專利事務所有限公司 37205
• 代理人: 孫玉營

1.一種環網柜故障監控方法，其特征在于，包括：

利用傳感器采集環網柜監控參數；

從所述監控參數提取變化趨勢特征值；

判斷所述變化趨勢特征值是否在預設閾值范圍內：

若否，則生成故障告警，并將所述變化趨勢特征值導入預先訓練好的故障診斷模型進行故障診斷。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用傳感器采集環網柜監控參數，包括：

采集環網柜的電壓值、電流值和頻率值；

采集環網柜的環境參數，所述環境參數包括溫度、濕度、煙霧和機械特性。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從監控參數提取變化趨勢特征值，包括：

根據所述監控參數的采集時間計算監控參數的變化斜率、躍變幅度和變化幅度。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障診斷模型的訓練方法，包括：

采集歷史故障信息，所述歷史故障信息包括故障特征值和對應的故障類型；

將所述歷史故障信息對創建的多層前饋神經網絡模型的訓練集，對所述多層前饋神經網絡模型進行訓練；

將訓練好的多層前饋神經網絡模型作為故障診斷模型輸出。

5.一種環網柜故障監控系統，其特征在于，包括：

參數采集單元，配置用于利用傳感器采集環網柜監控參數；

特征提取單元，配置用于特征從所述監控參數提取變化趨勢特征值；

特征判斷單元，配置用于判斷所述變化趨勢特征值是否在預設閾值范圍內；

故障診斷單元，配置用于若所述變化趨勢特征值不在預設閾值范圍內，則生成故障告警，并將所述變化趨勢特征值導入預先訓練好的故障診斷模型進行故障診斷。

6.根據權利要求5所述的系統，其特征在于，所述參數采集單元包括：

第一采集模塊，配置用于采集環網柜的電壓值、電流值和頻率值；

第二采集模塊，配置用于采集環網柜的環境參數，所述環境參數包括溫度、濕度、煙霧和機械特性。

7.根據權利要求5所述的系統，其特征在于，所述特征提取單元包括：

特征提取模塊，配置用于根據所述監控參數的采集時間計算監控參數的變化斜率、躍變幅度和變化幅度。

8.根據權利要求5所述的系統，其特征在于，所述故障診斷模型的訓練方法，包括：

采集歷史故障信息，所述歷史故障信息包括故障特征值和對應的故障類型；

將所述歷史故障信息對創建的多層前饋神經網絡模型的訓練集，對所述多層前饋神經網絡模型進行訓練；

將訓練好的多層前饋神經網絡模型作為故障診斷模型輸出。

9.一種終端，其特征在于，包括：

處理器；

用于存儲處理器的執行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為執行權利要求1-4任一項所述的方法。

10.一種存儲有計算機程序的計算機可讀存儲介質，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-4中任一項所述的方法。