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变电站设备运行状态的检测方法与系统

阅读：743发布：2023-11-28

专利汇可以提供变电站设备运行状态的检测方法与系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种变电站设备运行状态的检测方法与系统，与纯粹基于故障机理的诊断方法不同，利用变电站设备的实时历史数据，建立各种运行状态下的历史数据模型作为参照，与利用当前状态数据建立的模型进行对比，得出表征相似程度的关联度，根据关联度判断设备当前对应何种运行状态。基于此，一旦发现与设备当前状态数据与历史故障状态数据相似度超过阈值，则可以发出预警信息，从而实现对变电站设备潜在故障的早期征兆预警和故障类型的相关性分析。，下面是变电站设备运行状态的检测方法与系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种变电站设备运行状态的检测方法，其特征在于，包括步骤：
获取变电站设备的历史运行数据，并为每类变电站设备建立各种运行状态下的历史数据模型；
获取变电站设备的当前运行数据，并为每类变电站设备建立当前数据模型；
将当前数据模型与各种运行状态下的历史数据模型进行对比，按照预设的关联规则，求取关联度；
将关联度最高的历史数据模型对应的运行状态作为变电站设备当前的运行状态。
2.根据权利要求1所述的变电站设备运行状态的检测方法，其特征在于，利用深度学习算法建立所述历史数据模型与所述当前数据模型。
3.根据权利要求1或2所述的变电站设备运行状态的检测方法，其特征在于，所获取的变电站设备的历史运行数据为多维度、海量的历史运行数据；
所述多维度历史运行数据包括实时在线监测的历史运行数据、人工实验测量的历史运行数据、设备投运时检测的历史运行数据和设备台账信息；
获取海量历史运行数据，使得所建立的历史数据模型准确反映相应的运行状态。
4.根据权利要求1或2所述的变电站设备运行状态的检测方法，其特征在于，检测的变电站设备包括变压器、套管、开关柜、电流互感器和电压互感器。
5.根据权利要求1或2所述的变电站设备运行状态的检测方法，其特征在于，设备的运行状态包括正常状态和故障状态两类，正常状态又包括各级安全状态，当前运行状态为故障状态时，发出预警提示。
6.一种变电站设备运行状态的检测系统，其特征在于，包括：
历史数据模型建立单元，用于获取变电站设备的历史运行数据，并为每类变电站设备建立各种运行状态下的历史数据模型；
当前数据模型建立单元，用于获取变电站设备的当前运行数据；并为每类变电站设备建立当前数据模型；
关联度计算单元，用于将当前数据模型与各种运行状态下的历史数据模型进行对比，按照预设的关联规则，求取关联度；
运行状态确定单元，用于将关联度最高的历史数据模型对应的运行状态作为变电站设备当前的运行状态。
7.根据权利要求6所述的变电站设备运行状态的检测系统，其特征在于，所述历史数据模型建立单元与所述当前数据模型建立单元利用深度学习算法建立所述历史数据模型与所述当前数据模型。
8.根据权利要求6或7所述的变电站设备运行状态的检测系统，其特征在于，所述历史数据模型建立单元所获取的变电站设备的历史运行数据为多维度、海量的历史运行数据；
所述多维度历史运行数据包括实时在线监测的历史运行数据、人工实验测量的历史运行数据、设备投运时检测的历史运行数据和设备台账信息；
获取海量历史运行数据，使得所建立的历史数据模型准确反映相应的运行状态。
9.根据权利要求6或7所述的变电站设备运行状态的检测系统，其特征在于，检测的变电站设备包括变压器、套管、开关柜、电流互感器和电压互感器。
10.根据权利要求6或7所述的变电站设备运行状态的检测系统，其特征在于，设备的运行状态包括正常状态和故障状态两类，正常状态又包括各级安全状态，所述运行状态确定单元在确定当前运行状态为故障状态时，还发出预警提示。

说明书全文

变电站设备运行状态的检测方法与系统

技术领域

[0001] 本发明涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种变电站设备运行状态的检测方法与系统。

背景技术

[0002] 变电站设备的状态关系到电网的正常、稳定运行。变电站设备处于故障潜伏状态时往往不会对电网的正常运行产生重大影响，也不会表现出显著的故障特征，因此容易被运行维护人员忽视；当设备故障表征明显时，设备本身随时可能停止工作从而严重影响电网的稳定运行。

[0003] 目前，国内在变电站设备故障诊断方面的研究主要还停留在基于设备故障自身机理的分析上，其中大部分分析都属于事后分析。同时，这些研究成果都不能从整体的角度对变电站设备的安全状态进行定量的评估，也无法在电气设备出现潜在故障的初期及时提供预警信息。

发明内容

[0004] 基于上述情况，本发明提出了一种变电站设备运行状态的检测方法与系统，以便及时了解设备的运行状态，为可能出现的故障做出应对措施。为此，采用的方案如下。

[0005] 一种变电站设备运行状态的检测方法，包括步骤：

[0006] 获取变电站设备的历史运行数据，并为每类变电站设备建立各种运行状态下的历史数据模型；

[0007] 获取变电站设备的当前运行数据，并为每类变电站设备建立当前数据模型；

[0008] 将当前数据模型与各种运行状态下的历史数据模型进行对比，按照预设的关联规则，求取关联度；

[0009] 将关联度最高的历史数据模型对应的运行状态作为变电站设备当前的运行状态。

[0010] 一种变电站设备运行状态的检测系统，包括：

[0011] 历史数据模型建立单元，用于获取变电站设备的历史运行数据，并为每类变电站设备建立各种运行状态下的历史数据模型；

[0012] 当前数据模型建立单元，用于获取变电站设备的当前运行数据；并为每类变电站设备建立当前数据模型；

[0013] 关联度计算单元，用于将当前数据模型与各种运行状态下的历史数据模型进行对比，按照预设的关联规则，求取关联度；

[0014] 运行状态确定单元，用于将关联度最高的历史数据模型对应的运行状态作为变电站设备当前的运行状态。

[0015] 与纯粹基于故障机理的诊断方法不同，本发明变电站设备运行状态的检测方法与系统利用变电站设备的实时历史数据，建立各种运行状态下的历史数据模型作为参照，与利用当前状态数据建立的模型进行对比，得出表征相似程度的关联度，根据关联度判断设备当前对应何种运行状态。基于此，一旦发现与设备当前状态数据与历史故障状态数据相似度超过阈值，则可以发出预警信息，从而实现对变电站设备潜在故障的早期征兆预警和故障类型的相关性分析。附图说明

[0016] 图1为本发明变电站设备运行状态的检测方法的流程示意图；

[0017] 图2为本发明变电站设备运行状态的检测系统的结构示意图。

具体实施方式

[0018] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。

[0019] 本发明变电站设备运行状态的检测方法，如图1所示，包括如下步骤：

[0020] 步骤s101、获取变电站设备的历史运行数据，并为每类变电站设备建立各种运行状态下的历史数据模型。变电站每类设备都有运行数据的记录，每组运行数据对应的当时的运行状态也是已知的，本方法将所记录的历史运行数据作为经验数据，建立数据模型作为判断当前状态的参照。在建模前，可以对历史运行数据进行去离群带你、归一化等预处理。

[0021] 步骤s102、获取变电站设备的当前运行数据，并为每类变电站设备建立当前数据模型。本方案采用模型与模型对比的方法，因而此处也建立当前数据模型。

[0022] 步骤s103、将当前数据模型与各种运行状态下的历史数据模型进行对比，按照预设的关联规则，求取关联度。关联度越高表示两个模型越相似，其值可以设置在0～1之间。每类设备的模型与模型进行关联时，关联规则不尽相同，可以根据专家经验实现设定与设备相适应的关联规则。

[0023] 步骤s104、将关联度最高的历史数据模型对应的运行状态作为变电站设备当前的运行状态。关联度最高时，说明设备当前运行状态与相应历史时期的运行状态最为相似，将最相似的历史运行状态判定为设备当前的运行状态。当前运行状态为故障状态时，可以发出预警提示。

[0024] 在建立历史数据模型与当前数据模型时，本方法优选地利用深度学习算法建立，以进行精细化建模。

[0025] 步骤s101所获取的变电站设备的历史运行数据为多维度、海量的历史运行数据；所述多维度历史运行数据包括实时在线监测的历史运行数据、人工实验测量的历史运行数据、设备投运时检测的历史运行数据和设备台账信息；获取的历史运行数据越多，则所建立的历史数据模型越能准确反映相应的运行状态。

[0026] 本方法的检测对象为变电站的关键设备，主要包括变压器、套管、开关柜、电流互感器和电压互感器。

[0027] 设备的运行状态包括正常状态和故障状态两类，正常状态又包括各级安全状态，故障状态又可以分为各种故障状态，为每类设备建立各级安全状态与各种故障状态的历史数据模型，历史数据模型越多，形成“历史数据模型仓库”则经过关联度的对比判断，所确定的当前运行状态越发精准。

[0028] 本发明变电站安全状态的检测系统是与上述方法对应的系统，如图2所示，包括：

[0029] 历史数据模型建立单元，用于获取变电站设备的历史运行数据，并为每类变电站设备建立各种运行状态下的历史数据模型；

[0030] 当前数据模型建立单元，用于获取变电站设备的当前运行数据；并为每类变电站设备建立当前数据模型；

[0031] 关联度计算单元，用于将当前数据模型与各种运行状态下的历史数据模型进行对比，按照预设的关联规则，求取关联度；

[0032] 运行状态确定单元，用于将关联度最高的历史数据模型对应的运行状态作为变电站设备当前的运行状态。

[0033] 作为一个优选的实施例，所述历史数据模型建立单元与所述当前数据模型建立单元利用深度学习算法建立所述历史数据模型与所述当前数据模型。

[0034] 作为一个优选的实施例，所述历史数据模型建立单元所获取的变电站设备的历史运行数据为多维度、海量的历史运行数据；所述多维度历史运行数据包括实时在线监测的历史运行数据、人工实验测量的历史运行数据、设备投运时检测的历史运行数据和设备台账信息；获取海量历史运行数据，使得所建立的历史数据模型准确反映相应的运行状态。

[0035] 作为一个优选的实施例，检测的变电站设备包括变压器、套管、开关柜、电流互感器和电压互感器。

[0036] 作为一个优选的实施例，设备的运行状态包括正常状态和故障状态两类，正常状态又包括各级安全状态，所述运行状态确定单元在确定当前运行状态为故障状态时，还发出预警提示。

[0037] 以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

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