[發(fā)明專利]基于多試驗方法異步檢測數(shù)據(jù)的配網(wǎng)設(shè)備綜合評估方法

有效

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• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112686506B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 龐松嶺;趙海龍;朱望誠;陳川剛
• 申請（專利權(quán)）人: 海南電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 陳歡

本發(fā)明提供了一種基于多試驗方法異步檢測數(shù)據(jù)的配網(wǎng)設(shè)備綜合評估方法，通過采用多種試驗方法獲取配網(wǎng)設(shè)備的多樣試驗數(shù)據(jù)，組成試驗數(shù)據(jù)矩陣，并利用屏蔽矩陣對試驗數(shù)據(jù)矩陣中的數(shù)據(jù)進行隨機屏蔽，模擬實際測試中所采用的多種試驗方法的各種組合情況，從而通過屏蔽矩陣使得一定數(shù)量的試驗數(shù)據(jù)矩陣擴增獲得更多人造的擴展數(shù)據(jù)矩陣，對原先獲得試驗數(shù)據(jù)規(guī)模進行擴大，便于提高所構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性和全面性，進而可利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對配網(wǎng)設(shè)備的健康狀態(tài)進行簡捷、高效、精準(zhǔn)評估；通過本發(fā)明，實現(xiàn)對多種試驗方法獲取的多樣數(shù)據(jù)進行綜合利用，提高了數(shù)據(jù)利用率和評估結(jié)果的準(zhǔn)確性，從而提升配網(wǎng)設(shè)備檢測質(zhì)量，增強供電的可靠性和經(jīng)濟性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及配網(wǎng)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于多試驗方法異步檢測數(shù)據(jù)的配網(wǎng)設(shè)備綜合評估方法。

背景技術(shù)

隨著城市配電網(wǎng)規(guī)模的擴大，用戶對于供電可靠性的要求日漸嚴(yán)格，配網(wǎng)設(shè)備檢修工作尤其是對于配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)的評估顯得愈發(fā)重要。在傳統(tǒng)的配電設(shè)備狀態(tài)檢測中，試驗方法與試驗裝置眾多，當(dāng)只采用單一試驗方法或單一試驗裝置對電網(wǎng)設(shè)備進行檢測時，檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性較差，往往因檢測結(jié)果判斷錯誤而導(dǎo)致供電的可靠性降低，影響配網(wǎng)系統(tǒng)運行效益，但如果進行多次試驗，難以保證每次的試驗方法與試驗裝置相同，這也就造成了獲取到的試驗數(shù)據(jù)多樣且異步的特點，難以綜合使用采集到的數(shù)據(jù)對配網(wǎng)設(shè)備進行快速有效地評估，存在試驗數(shù)據(jù)不能被充分利用的問題。因此，急需一種可依托多樣異步試驗數(shù)據(jù)對配網(wǎng)設(shè)備進行快速精準(zhǔn)、有效評估的方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基于多試驗方法異步檢測數(shù)據(jù)的配網(wǎng)設(shè)備綜合評估方法，通過隨機屏蔽某些方法獲取的檢測數(shù)據(jù)，產(chǎn)生訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能自動根據(jù)過去和當(dāng)前的多試驗方法異步檢測數(shù)據(jù)對配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)快速進行綜合評估，能有效地提高評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種基于多試驗方法異步檢測數(shù)據(jù)的配網(wǎng)設(shè)備綜合評估方法，所述方法包括以下步驟：

步驟S1：選定配網(wǎng)設(shè)備的M個健康狀態(tài)、試驗關(guān)聯(lián)時間長度L、試驗時間間隔T以及N種可用的試驗方法；

步驟S2：獲取P個配網(wǎng)設(shè)備，在試驗關(guān)聯(lián)時間長度L內(nèi)，每隔試驗時間間隔T，對于每個配網(wǎng)設(shè)備采用所有的N種試驗方法進行試驗，共得到P個N×(L/T)的試驗數(shù)據(jù)矩陣，并評估每個試驗數(shù)據(jù)矩陣所對應(yīng)的配網(wǎng)設(shè)備健康狀態(tài)；

步驟S3：對于每個試驗數(shù)據(jù)矩陣，隨機產(chǎn)生Q個屏蔽矩陣，將所有實驗數(shù)據(jù)矩陣中的數(shù)據(jù)按對應(yīng)的屏蔽矩陣進行屏蔽，共得到P×Q個擴展數(shù)據(jù)矩陣；

步驟S4：以擴展數(shù)據(jù)矩陣及其對應(yīng)的屏蔽矩陣作為輸入，以對應(yīng)的配網(wǎng)設(shè)備健康狀態(tài)作為輸出對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

步驟S5：在實際測試中，依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對配網(wǎng)設(shè)備具體的健康狀態(tài)做出評估；

優(yōu)選的，步驟S1中，所述配網(wǎng)設(shè)備的M個健康狀態(tài)具體包括正常、破損、老化和故障。

優(yōu)選的，步驟S1中，所述N種可用的試驗方法具體包括局部放電檢測法、紅外帶電檢測法、高低壓無線鉗形電流檢測法、高頻電流法以及油色譜分析檢測法。

優(yōu)選的，步驟S2中，評估每個試驗數(shù)據(jù)矩陣所對應(yīng)的配網(wǎng)設(shè)備健康狀態(tài)的具體方法為：

步驟S21：確定所述試驗數(shù)據(jù)矩陣中每個數(shù)據(jù)元素所對應(yīng)的配網(wǎng)設(shè)備健康狀態(tài)；

步驟S22：統(tǒng)計所述試驗數(shù)據(jù)矩陣中每個健康狀態(tài)的總數(shù)量，將總數(shù)量最大的健康狀態(tài)判定為所述試驗數(shù)據(jù)矩陣對應(yīng)的健康狀態(tài)；

優(yōu)選的，步驟S3中，所述屏蔽矩陣為與試驗數(shù)據(jù)矩陣行數(shù)和列數(shù)相等的N×(L/T)矩陣，所述屏蔽矩陣中的每個元素隨機取值為0或1。