[發(fā)明專利]一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的分布式電站故障分析方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110043149.8
• 申請(qǐng)日: 2021-01-13
• 公開（公告）號(hào): CN112766702A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱利軍;劉佳;廖宏楷;李卓;范龍標(biāo);姚文杰;楊云珍;王功選;尤毅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東能源集團(tuán)科學(xué)技術(shù)研究院有限公司;廣東省電力開發(fā)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q10/00;G06Q50/06;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 南京禹為知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 王曉東

本發(fā)明公開了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的分布式電站故障分析方法及系統(tǒng)，包括收集光伏電站發(fā)生故障時(shí)，主站與子站的運(yùn)行數(shù)據(jù)；對(duì)所述收集的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建深度置信網(wǎng)絡(luò)模型，利用所述模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行故障波形分析；根據(jù)所述故障波形分析的結(jié)果，生成分析報(bào)告。對(duì)光伏電站輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，降低分析時(shí)干擾因素，提高故障分析的準(zhǔn)確度，并且利用深度置信網(wǎng)絡(luò)模型，可以及時(shí)準(zhǔn)確定位到運(yùn)行狀態(tài)異常的發(fā)電設(shè)備，精確找出電站故障的原因。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及故障分析的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的分布式電站故障分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

通過大數(shù)據(jù)挖掘、分析模型和算法模型，統(tǒng)一對(duì)光伏發(fā)電數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析管理，及時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)行狀態(tài)異常的發(fā)電設(shè)備；通過多維度分析，精確定位亞健康根因。對(duì)各個(gè)場(chǎng)站進(jìn)行關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)(KPI)的統(tǒng)計(jì)分析，并采用多種圖表的方式形象化的展現(xiàn)各個(gè)場(chǎng)站的運(yùn)營(yíng)情況。決策部門依據(jù)這些數(shù)據(jù)，制定合理的生產(chǎn)計(jì)劃，減少設(shè)備的無效運(yùn)行情況，并為設(shè)備檢修提供數(shù)據(jù)依據(jù)，提供光伏電站的故障分析，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)可以及時(shí)了解電站的整體情況，為專家決策提供參考。

發(fā)明內(nèi)容

本部分的目的在于概述本發(fā)明的實(shí)施例的一些方面以及簡(jiǎn)要介紹一些較佳實(shí)施例。在本部分以及本申請(qǐng)的說明書摘要和發(fā)明名稱中可能會(huì)做些簡(jiǎn)化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發(fā)明名稱的目的模糊，而這種簡(jiǎn)化或省略不能用于限制本發(fā)明的范圍。

鑒于上述現(xiàn)有存在光伏電站故障分析的問題，提出了本發(fā)明。

因此，本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：在光伏發(fā)電發(fā)生故障時(shí)，不能及時(shí)準(zhǔn)確定位到運(yùn)行狀態(tài)異常的發(fā)電設(shè)備，精確找出電站故障的原因。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：收集光伏電站發(fā)生故障時(shí)，主站與子站的運(yùn)行數(shù)據(jù)；對(duì)所述收集的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建深度置信網(wǎng)絡(luò)模型，利用所述模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行故障波形分析；根據(jù)所述故障波形分析的結(jié)果，生成分析報(bào)告，確定故障位置。

作為本發(fā)明所述的基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的分布式電站故障分析方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述收集運(yùn)行數(shù)據(jù)包括，收集光伏電站主站系統(tǒng)自身軟硬設(shè)備和通道的運(yùn)行數(shù)據(jù)、子站系統(tǒng)的運(yùn)行狀況以及場(chǎng)站端繼電保護(hù)裝置、故障錄波裝置的運(yùn)行狀況和運(yùn)行定值。

作為本發(fā)明所述的基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的分布式電站故障分析方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述對(duì)收集的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括，對(duì)所述收集到的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，填充缺失數(shù)據(jù)刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，其中填充缺失數(shù)據(jù)采用相鄰性算法，利用在同類故障情況下k個(gè)相同設(shè)備數(shù)據(jù)的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)填補(bǔ)，其公式可表示為：

其中：E為填補(bǔ)數(shù)值，δ_i為第i個(gè)設(shè)備正常情況下的運(yùn)行數(shù)據(jù)，θ_i為第i個(gè)設(shè)備故障時(shí)的運(yùn)行數(shù)據(jù)。

作為本發(fā)明所述的基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的分布式電站故障分析方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述構(gòu)建深度置信網(wǎng)絡(luò)模型包括，所述深度置信網(wǎng)絡(luò)模型由若干受限玻爾茲曼機(jī)組成，并且由低到高對(duì)所述受限玻爾茲曼機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練。

作為本發(fā)明所述的基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的分布式電站故障分析方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述受限玻爾茲曼機(jī)包括，所述受限玻爾茲曼機(jī)一共有兩層，分別為輸入層和隱含層，其中所述輸入層輸入所述預(yù)處理后的運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述輸出層為對(duì)所述運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行故障分析的結(jié)果，其中所述輸入層可用公式表示為如下：

其中：m為運(yùn)行數(shù)據(jù)，n為故障分析結(jié)果，p(m|n)為輸入層的概率；其輸出層的公式可以表示為如下：

其中：p(n|m)為輸出層的概率。