[發明專利]變電設備狀態評估方法及系統、相關設備及介質

在審

• 申請號: 202211244054.3
• 申請日: 2022-10-12
• 公開（公告）號: CN116187968A
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 蔣西平;李永福;龍英凱;王謙;杜茗茗;李思全;羅驍梟;徐祿文;張施令;吳照國;楊勃
• 申請（專利權）人: 國網重慶市電力公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/20
• 分類號: G06Q10/20;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q50/06
• 代理公司: 成都九鼎天元知識產權代理有限公司 51214
• 代理人: 周浩杰

1.一種變電設備狀態評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

從監測數據中分析計算獲取與異常類型對應的狀態參量；

運行狀態參量形成時間序列樣本，將時間序列樣本轉換成遞歸圖，構成遞歸圖樣本數據集；

將所述遞歸圖樣本數據集作為變分自動編碼器VAE網絡的輸入，利用所述VAE網絡獲得樣本重構誤差；再利用支持向量數據描述SVDD算法構造包含正常樣本特征的狀態評估的監測超球體模型，將VAE網絡輸出的樣本重構誤差作為監測超球體模型的輸入，所述監測超球體模型的輸出為運行異常評分。

2.根據權利要求1所述的變電設備狀態評估方法，其特征在于，所述監測數據包括在線監測數據，所述在線監測數據均包括無標簽信息監測數據；所述分析計算獲取狀態參量包括采用傅里葉分解分析計算獲取狀態參量；其中所述狀態參量包括泄露電流全電流值、阻性電流基波值及阻性電流三次諧波值。

3.根據權利要求1所述的變電設備狀態評估方法，其特征在于，所述將時間序列樣本轉換成遞歸圖，構成遞歸圖樣本數據集，具體包括：利用滑動窗口技術，引入嵌入維度和延遲時間，將時間序列樣本轉換為多個多維時間序列片段；對各狀態參量進行歸一化處理，引入遞歸矩陣計算方法，將多個多維時間序列片段中多類狀態參量分別在第一時刻關于第二時刻的狀態差值范數定義為遞歸矩陣的元素，形成遞歸矩陣，將遞歸矩陣元素作為像素繪制的多參量遞歸圖，構成所述遞歸圖樣本數據集。

4.根據權利要求1所述的變電設備狀態評估方法，其特征在于，對所述運行異常評分進行狀態等級劃分，具體包括：引入高斯核函數進行核密度估計得到概率密度曲線，將概率密度曲線進行積分得到累積概率分布曲線，在累積概率分布曲線中進行區間劃分，所述區間包括正常、警告、異常及嚴重異常。

5.根據權利要求1所述的變電設備狀態評估方法，其特征在于，利用所述VAE網絡和SVDD算法，形成DEEP?VAE-SVDD網絡狀態評估模型，并對DEEP?VAE-SVDD網絡進行離線聯合訓練；所述監測數據包括歷史監測數據；所述離線聯合訓練，具體步驟如下：

將從歷史監測數據中獲取的遞歸圖樣本輸入到VAE網絡中，所述VAE網絡通過對遞歸圖樣本編碼，得到潛在空間分布Z，獲得樣本重建誤差；

再利用SVDD算法構建狀態評估的監測超球體模型，將VAE網絡輸出的樣本重建誤差作為監測超球體模型的輸入；

再利用VAE網絡和SVDD算法對DEEP?VAE-SVDD網絡狀態評估模型進行聯合訓練，在設置訓練目標時引入KL散度，利用KL散度指導VAE網絡中編碼器更好地學習所述潛在空間分布Z的真實后驗分布，訓練完成后，所述監測超球體模型的輸出為訓練遞歸圖樣本的運行異常評分，得到能夠直接用于變電設備狀態評估的DEEP?VAE-SVDD網絡狀態評估模型。

6.根據權利要求1所述的變電設備狀態評估方法，其特征在于，所述VAE網絡輸出的重構誤差包含區分各運行狀態的特征信息量。

7.一種變電設備狀態評估系統，其特征在于，包括待評估變電設備、傳感器、信號調理電路、主控制板和上位機；傳感器從待評估變電設備采集數據，形成所述監測數據，再通過信號調理電路、主控制板將監測數據傳輸到上位機；

狀態參量提取模塊，用于從監測數據中分析計算獲取與異常類型對應的狀態參量；

評估數據集構建模塊，用于運行狀態參量形成時間序列樣本，將時間序列樣本轉換成遞歸圖，構成遞歸圖樣本數據集；

狀態評估模型模塊，用于將所述遞歸圖樣本數據集作為變分自動編碼器VAE網絡的輸入，利用所述VAE網絡獲得樣本重構誤差；再利用支持向量數據描述SVDD算法構造包含正常樣本特征的狀態評估的監測超球體模型，將VAE網絡輸出的樣本重構誤差作為監測超球體模型的輸入，所述監測超球體模型的輸出為運行異常評分。