[發明專利]冷卻系統的狀態檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質在審
| 申請號: | 202111051947.1 | 申請日: | 2021-09-08 |
| 公開(公告)號: | CN113762391A | 公開(公告)日: | 2021-12-07 |
| 發明(設計)人: | 何照能;李少森;孫豪;王玉俊;劉超;丁丙侯;孫靖銣;袁虎強 | 申請(專利權)人: | 中國南方電網有限責任公司超高壓輸電公司昆明局 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 樊倩 |
| 地址: | 650000 云南省昆明市自由貿*** | 國省代碼: | 云南;53 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 冷卻系統 狀態 檢測 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種冷卻系統的狀態檢測方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取換流變壓器的當前環境溫度、所述換流變壓器所屬換流站的當前直流功率、以及所述換流變壓器的冷卻系統中冷卻介質的當前實測溫度;
將所述當前環境溫度和所述當前直流功率輸入至預先訓練的冷卻介質溫度預測模型,得到所述冷卻介質的當前基準溫度;所述當前基準溫度為所述冷卻系統正常運行情況下所述冷卻介質的預計溫度;
根據所述當前實測溫度和所述當前基準溫度確定溫度差異度;
根據所述溫度差異度確定所述冷卻系統的狀態。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述冷卻介質溫度預測模型的訓練過程包括:
獲取訓練樣本數據集;所述訓練樣本數據集中的每一樣本數據,根據同一時間所述換流站的歷史直流功率、所述冷卻介質的歷史溫度、以及所述換流變壓器的歷史環境溫度確定;
將所述訓練樣本數據集輸入至長短時記憶神經網絡進行訓練,得到所述冷卻介質溫度預測模型。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述溫度差異度確定所述冷卻系統的狀態,包括:
將所述溫度差異度與預設告警閾值進行比對,確定所述冷卻系統的狀態。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述冷卻系統的狀態包括運行正常、冷卻器異常、冷卻器故障、以及油溫傳感器故障;所述將所述溫度差異度與預設告警閾值進行比對,確定所述冷卻系統的狀態,包括:
若所述溫度差異度小于或等于第一預設告警閾值,則確定冷卻系統的狀態為運行正常;
若所述溫度差異度大于所述第一預設告警閾值、并且小于或等于第二預設告警閾值,則確定所述冷卻系統的狀態為冷卻器異常;所述第二預設告警閾值大于所述第一預設告警閾值;
若所述溫度差異度大于所述第二預設告警閾值、并且小于或等于第三預設告警閾值,則確定所述冷卻系統的狀態為冷卻器故障;所述第三預設告警閾值大于所述第二預設告警閾值;
若所述溫度差異度大于所述第三預設告警閾值,則確定所述冷卻系統的狀態為油溫傳感器故障。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
根據所述冷卻系統的狀態,生成并輸出對應的告警信息。
6.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述獲取訓練樣本數據集,包括:
獲取預設歷史時段內各時間點對應的所述換流站的歷史直流功率、所述冷卻介質的歷史溫度、以及所述換流變壓器的歷史環境溫度,得到初始樣本數據集;
采用基于密度的離群點檢測算法對所述初始樣本數據集進行清洗處理;
根據所述清洗處理后的初始樣本數據集,確定訓練樣本數據集。
7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述根據所述清洗處理后的初始樣本數據集,確定訓練樣本數據集,包括:
將所述清洗處理后的初始樣本數據集進行歸一化處理,得到訓練樣本數據集。
8.一種冷卻系統的狀態檢測裝置,其特征在于,所述裝置包括:
當前實測溫度確定模塊,用于獲取換流變壓器的當前環境溫度、所述換流變壓器所屬換流站的當前直流功率、以及所述換流變壓器的冷卻系統中冷卻介質的當前實測溫度;
當前基準溫度確定模塊,用于將所述當前環境溫度和所述當前直流功率輸入至預先訓練的冷卻介質溫度預測模型,得到所述冷卻介質的當前基準溫度;所述當前基準溫度為所述冷卻系統正常運行情況下所述冷卻介質的預計溫度;
溫度差異度確定模塊,用于根據所述當前實測溫度和所述當前基準溫度確定溫度差異度;
狀態確定模塊,用于根據所述溫度差異度確定所述冷卻系統的狀態。
9.一種計算機設備,包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
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