[發明專利]一種適用于低壓臺區的故障智能診斷方法及其運維系統

在審

• 申請號: 202110694891.5
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113406438A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 何義赟;馬俊;樊華;孟元;周云鶴;朱林超;郝井勛;呂霞西;朱雪峰;周浩
• 申請（專利權）人: 安徽南瑞中天電力電子有限公司
• 主分類號: G01R31/08
• 分類號: G01R31/08
• 代理公司: 合肥市澤信專利代理事務所(普通合伙) 34144
• 代理人: 潘飛

本發明涉及電力系統領域，特別涉及一種適用于低壓臺區的故障智能診斷方法及其運維系統。該故障智能診斷方法包括如下步驟：步驟一：確定低壓臺區出現的各個故障類型，以及與各個故障類型關聯的多個特征量；并將各個特征量反映的異常特征狀態定義為故障標簽；步驟二：構建故障感知模型和故障診斷模型；步驟三：實時采集低壓臺區的特征數據并生成相應的故障標簽；步驟四：將特征數據輸入到故障感知模型中，判斷當前低壓臺區是否存在故障；步驟五：將生成的故障標簽的特征值輸入到故障診斷模型中，診斷出引起當前低壓臺區故障的原因。本發明解決了現有低壓臺區的運行監測診斷和運維依賴人工，且電力管理的運維系統自動化不足的問題。

技術領域

本發明涉及電力系統領域，特別涉及一種適用于低壓臺區的故障智能診斷方法及其運維系統。

背景技術

現有的低壓臺區的運維管理過程中，主要依靠技術人員對系統的運行狀態進行管理，針對出現的故障狀態進行分析和處理，保持電力系統的穩定運行。這種管理方法對管理人員的能力和經驗高度依賴，不利于電力系統的常態化管理，當一線的技術人員發生人員變動時，可能會對電力系統的故障監測、故障原因診斷和系統運維水平帶來影響。

此外，以末端業務融合為目標的網格化綜合服務是今后電力管理改革探索的重要工作之一，信息化技術發展、大數據應用為開展網格化綜合服務提供了技術保障，同時也對基層人員綜合素質提出了更高要求。物聯網深入推進，低壓臺區用電業務末端的計量、采集、傳感設備數量及種類越來越多，傳統臺區管理員所掌握的業務技能和專業知識難以滿足現代管理業務發展需要，急需通過信息化手段提升低壓臺區業務自動化水平，適應網格化業務運維管控。

發明內容

基于此，為了解決現有低壓臺區的運行監測診斷和運維依賴人工，且電力管理的運維系統自動化不足的問題，本發明提供了一種適用于低壓臺區的故障智能診斷方法及其運維系統。

本發明提供了一種適用于低壓臺區的故障智能診斷方法，該故障智能診斷方法包括如下步驟：

步驟一：確定低壓臺區出現的各個故障類型，以及與各個故障類型關聯的多個特征量；并將各個特征量反映的異常特征狀態定義為一個相應的故障標簽。

步驟二：構建用于識別低壓臺區出現的故障類型的故障感知模型，以及用于分析故障發生原因的故障診斷模型。故障感知模型為基于分類算法的標簽模型；故障感知模型的輸入為低壓臺區運行過程中各個特征量的特征值，故障感知模型的輸出為不同故障類型的預測結果。故障診斷模型為經過訓練的神經網絡模型；故障診斷模型中包括與各個故障類型相對應的多個子模型。故障診斷模型的輸入為故障感知模型輸出的故障預測結果對應的各個故障標簽的特征值，故障診斷模型的輸出為預測出的故障對應的發生原因。

步驟三：實時采集與低壓臺區出現的各個故障類型相關的各類特征量的特征數據，并對特征數據進行數據清洗?；谇逑春蟮奶卣鲾祿上鄳墓收蠘撕灒瓿晒收蠘撕灥馁x值。

步驟四：將上步驟清洗后的特征數據輸入到故障感知模型中，判斷當前低壓臺區是否存在故障,輸出相應的故障預測結果。

步驟五：在低壓臺區出現故障時，將生成的故障標簽的特征值輸入到故障診斷模型中，診斷出引起當前低壓臺區故障的原因。

進一步地，步驟一中，低壓臺區出現的故障類型包括采集故障、計量故障、用電故障、費控故障、配變故障和臺區線損異常。

進一步地，步驟一中，與各個故障類型關聯的異常特征狀態的對應關系包括：

(a)與采集故障關聯的異常特征狀態，包括：終端離線、集中器下電表全無數據、采集器下電表全無數據、電能表持續多天無抄表數據。

(b)與計量故障關聯的異常特征狀態，包括：電能表飛走或突變、電能表倒走、電表示值停走、電能表時鐘超差、電能表開蓋、電能表開鈕蓋、電能表零電壓、電能表電池欠壓。