CN116070140A - 一种配电变电站安全运行状态监测系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种配电变电站安全运行状态监测系统及方法，涉及配电变电站安全技术领域，通过智能传感器层对不同采样点的配电变电站故障前期的状态数据进行采集，对所采集到的状态数据进行数据归一化和标准化数据预处理；构成多组归一化值构成的阵列，计算阵列数据之间的距离，来表征数据异常程度，将距离大于阈值的采样点的状态数据去除；预测正常状态数据对应的配电变电站的剩余寿命；提取故障时刻的电流波形，构造特征量序列；利用小波神经网络进行状态数据分析，将运行状态归类。提高了配电变压站在线监测管理水平和类型分析的效率，提升了配电变压站的安全性和可靠性。

Description

一种配电变电站安全运行状态监测系统及方法
技术领域
本发明涉及配电变电站安全监测技术领域，具体涉及一种配电变电站安全运行状态监测系统及方法。
背景技术
配电网作为电力系统的终端部分，其运行的安全性和稳定性直接影响电力系统的供电可靠性，配电变压站作为配电网的关键设备之一，它的正常运行是配电系统可靠，安全，经济，高质量运行的重要保证。实际运行时，配电变压站会经历一系列的老化状态，当老化程度逐渐加重，由量变积累到质变时，最终会导致配电变压站故障。因此，配电变压站健康管理中的一个重要环节，就是对配电变压站从正常到故障之间的演变规律进行准确地判断和划分，这一环节对配电变压站的健康管理过程非常重要。为了确保配电变压站能够稳定运行，对其进行健康状态评估，进而进行风险评估，并制定状态检修策略意义重大。
目前，针对配电变压站在实际运行过程中可能产生的故障，主要采用定期检修和事检按后检修的方式来消除，但上述检修方法无法达到预期的效果，反而存在检修费用高、修过度，出现故障时无法及时检修等不足。
对变压站运行状态评估方面的研究比较广泛，但对配电变压站健康状态评估的研究相对较少。对配电变压站健康状态进行评估时，采用的评估方法单一、评估理论各有优缺点，因而很难准确地评估配电变压站的健康状态，为了更科学准确地评估配电变压站的健康状态，今后的研究应朝着将多种评估方法、理论进行融合，完成配电变压站的健康状态评估。健康状态评估是状态检修决策的基础和核心，因此，对配电变压站进行健康状态评估意义巨大。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种配电变电站安全运行状态监测方法，包括如下步骤：
S1、通过智能传感器层对不同采样点的配电变电站故障前期的状态数据进行采集，对所采集到的状态数据进行数据归一化和标准化数据预处理；
S2、以当前采样点的M个点为一组，构成多组归一化值构成的阵列，计算阵列数据之间的距离，来表征数据异常程度，将距离大于阈值的采样点的状态数据去除；
S3、根据去除异常的状态数据后剩余的正常状态数据，预测正常状态数据对应的配电变电站的剩余寿命；
S4、基于配电变压站的平均剩余寿命，生成故障时刻，提取故障时刻的电流波形，构造特征量序列；
S5、将特征量序列作为输入数据，利用小波神经网络进行状态数据分析，将运行状态归类。
进一步地，步骤S1中，将2n个采样点下具有不同单位的状态数据进行归一化和标准化处理，将目标n个采样点的状态数据x(n)与其余的n个采样点的状态数据y(n)分别求取有效值为：
；
；
其中，定义n个采样点的状态数据x(n)与其余的n个采样点的状态数据y(n)关联函数如下：
；
其中，j为两个采样点之间的间隔数，j=1，2，…，n；
对关联函数的每组信号进行归一化运算，得到归一化值：
。
进一步地，步骤S2中，设有n个阵列元素，其中任意2个阵列元素记为，计算阵列元素间的距离和相似度，其表达式分别为：
；
；
式中表示阵列元素的向量内积，将距离大于阈值的采样点的状态数据去除。
进一步地，步骤S3中，剩余寿命的预测表达式为：
；
其中，表示在从到t时刻配电变压站发生故障的条件概率密度；
可靠率函数对配电变压站剩余寿命进行拟合，则配电变压站平均剩余寿命的表达式为：
；
其中，为拟合参数，m为尺度参数。
进一步地，故障概率函数为：
；
配电变压站在当前健康状态下的开始时刻为：
；
其中，m为尺度参数，配电变压站的健康指数为，故障概率为。
进一步地，x为采集终端采集到的波形收集信号，将故障时刻的电流波形提取，波形信号x的频率函数f(x)为：
；
其中，n为分解的层数，为分解的波形信号，频率函数f(x)对应的能量E为：
；
式中：N为分解总层数；
各能量的分向量为：
；
以能量比作为特征量序列Z，即：
。
进一步地，步骤S5中，
小波神经网络函数的计算公式如下：
。
采用小波神经网络进行状态数据分析，将运行状态归类。
本发明还提出了一种配电变电站安全运行状态监测系统，用于实现配电变电站安全运行状态监测方法，包括：智能传感器层、数据处理单元、异常数据判断单元和运行状态归类单元；
所述智能传感器层，用于对2n个采样点的配电变电站故障前期的状态数据进行采集；
数据处理单元，计算目标n个采样点的状态数据x(n)与其余的n个采样点的状态数据y(n)归一化值；
所述异常数据判断单元，将多组归一化值构成阵列，计算阵列中数据之间的距离，来表征数据异常程度，将距离大于阈值的状态数据y(n+1)至y(n+M)中的状态数据去除；
所述运行状态归类单元，根据去除异常的状态数据后剩余的正常状态数据，预测正常状态数据对应的配电变电站的剩余寿命和故障概率，提取故障时刻配电变压站的电流波形，构造特征量序列，利用小波神经网络函数进行状态数据分析，将运行状态归类。
进一步地，运行状态归类单元包括：剩余寿命计算模块、特征量序列构造模块和小波神经网络分析模块；
所述剩余寿命计算模块，根据去除异常的状态数据后剩余的正常状态数据，预测正常状态数据对应的配电变电站的剩余寿命和故障概率。
所述特征量序列构造模块，提取故障时刻配电变压站的电流波形，构造特征量序列。
所述小波神经网络分析模块，将特征量序列作为输入数据，利用小波神经网络函数进行状态数据分析，将运行状态归类。
相比于现有技术，本发明具有如下有益技术效果：
通过智能传感器层对不同采样点的配电变电站故障前期的状态数据进行采集，对所采集到的状态数据进行数据归一化和标准化数据预处理；计算阵列数据之间的距离，来表征数据异常程度，将距离大于阈值的采样点的状态数据去除；根据去除异常的状态数据后剩余的正常状态数据，预测正常状态数据对应的配电变电站的剩余寿命提取故障时刻的电流波形，构造特征量序列；将特征量序列作为输入数据，利用小波神经网络进行状态数据分析，将运行状态归类。提高了配电变压站在线监测管理水平和类型分析的效率，提升了配电变压站的安全性和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的配电变电站安全运行状态监测方法的流程示意图；
图2为本发明的配电变电站安全运行状态监测系统结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本发明的具体实施例附图中，为了更好、更清楚的描述系统中的各元件的工作原理，表现所述装置中各部分的连接关系，只是明显区分了各元件之间的相对位置关系，并不能构成对元件或结构内的信号传输方向、连接顺序及各部分结构大小、尺寸、形状的限定。
如图1所示，为本发明的配电变电站安全运行状态监测方法的流程示意图，包括如下步骤：
S1、通过智能传感器层对2n个采样点的配电变电站故障前期的状态数据进行采集，计算目标n个采样点的状态数据x(n)与其余的n个采样点的状态数据y(n)归一化值。
将2n个采样点下具有不同单位的状态数据进行归一化和标准化处理，将目标n个采样点的状态数据x(n)与其余的n个采样点的状态数据y(n)分别求取有效值为：
；
；
其中，定义n个采样点的状态数据x(n)与其余的n个采样点的状态数据y(n)关联函数如下：
；
其中，j为两个采样点之间的间隔数，j=1，2，…，n-1。
对关联函数的每组信号进行归一化运算，得到归一化值：
。
S2、以距离每个采样点的状态数据x(n)的1至M个间隔数的状态数据y(n+1)至y(n+M)为一组，得到一组归一化值，多组归一化值构成阵列，计算阵列中数据之间的距离，来表征数据异常程度，将距离大于阈值的状态数据y(n+1)至y(n+M)中的状态数据去除。
设有n个阵列元素，其中任意2个阵列元素记为，计算阵列元素间的距离和相似度，其表达式分别为：
；
；
式中表示阵列元素的向量内积，阵列元素间的距离反映它们之间的支持程度，距离越小，表示阵列元素间的支持程度越大。阵列元素间的相似度是根据阵列元素间的距离计算的，相似度越大，表示阵列元素间的距离越小，支持程度越大。
S3、根据去除异常的状态数据后剩余的正常状态数据，预测正常状态数据对应的配电变电站的剩余寿命和故障概率。
剩余寿命的预测表达式为：
；
其中，表示在从到t时刻配电变压站发生故障的条件概率密度。
利用可靠率函数对配电变压站剩余寿命进行拟合，则拟合后的配电变压站剩余寿命的表达式为：
；
其中，为拟合参数，m为尺度参数。
由上式可得配电变压站在健康状态下的开始时刻T，则故障概率函数为：
。
S4、提取故障时刻配电变压站的电流波形，构造特征量序列Z。
设x为采集终端采集到的配电变压站的波形信号，将故障时刻的电流波形提取出来，为了将故障时刻的电流波形能量完整保留，使用正交分解法，波形信号x的频率函数f(x)为：
；
其中，n为分解的层数，为分解的波形信号，频率函数f(x)对应的能量E为：
；
式中：N为分解总层数。
各能量的分向量为：
；
以能量比作为特征量序列Z，即：
。
S5、将特征量序列作为输入数据，利用小波神经网络函数进行状态数据分析，将运行状态归类。
小波神经网络是基于小波分析理论构造的一种神经元网络，它由输入层、隐含层和输出层组成。神经元网络的诊断策略是通过不断改变小波基的形状和尺度来调整网络的权值和阈值，进而使得误差平方和最小。
小波神经网络既有小波变换良好的局部化优势，也具有神经网络自学习能力，具有更强的逼近能力和模式识别能力，因此本发明把小波神经网络引入到配电变电站的状态监测系统中。
小波神经网络函数的计算公式如下：
。
采用小波神经网络进行状态数据分析，将运行状态归类。
在优选实施例中，根据配电变压站状态数据和输入的类型标签，计算小波神经网络能够训练的最大网络层数，使用得到的小波神经网络对未含有类型标签的配电变压站状态数据进行故障预测。
如图2所示，为本发明的配电变电站安全运行状态监测系统结构示意图，包括：智能传感器层、数据处理单元、异常数据判断单元和运行状态归类单元。
通过智能传感器层对2n个采样点的配电变电站故障前期的状态数据进行采集；
数据处理单元，计算目标n个采样点的状态数据x(n)与其余的n个采样点的状态数据y(n)归一化值；
异常数据判断单元，将多组归一化值构成阵列，计算阵列中数据之间的距离，来表征数据异常程度，将距离大于阈值的状态数据y(n+1)至y(n+M)中的状态数据去除。
运行状态归类单元，根据去除异常的状态数据后剩余的正常状态数据，预测正常状态数据对应的配电变电站的剩余寿命和故障概率，提取故障时刻配电变压站的电流波形，构造特征量序列，利用小波神经网络函数进行状态数据分析，将运行状态归类。
运行状态归类单元包括：剩余寿命计算模块、特征量序列构造模块和小波神经网络分析模块。
剩余寿命计算模块，根据去除异常的状态数据后剩余的正常状态数据，预测正常状态数据对应的配电变电站的剩余寿命和故障概率。
特征量序列构造模块，提取故障时刻配电变压站的电流波形，构造特征量序列。
小波神经网络分析模块，将特征量序列作为输入数据，利用小波神经网络函数进行状态数据分析，将运行状态归类。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种配电变电站安全运行状态监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、通过智能传感器层对2n个采样点的配电变电站故障前期的状态数据进行采集，计算目标n个采样点的状态数据x(n)与其余的n个采样点的状态数据y(n)归一化值；
S2、以距离每个采样点的状态数据x(n)的1至M个间隔数的状态数据y(n+1)至y(n+M)为一组，得到一组归一化值，多组归一化值构成阵列，计算阵列中数据之间的距离，将距离大于阈值的状态数据y(n+1)至y(n+M)中的状态数据去除；
S3、根据去除异常的状态数据后剩余的正常状态数据，预测正常状态数据对应的配电变电站的剩余寿命和故障概率；
S4、提取故障时刻配电变压站的电流波形，构造特征量序列；
S5、将特征量序列作为输入数据，利用小波神经网络函数进行状态数据分析，将运行状态归类。
2.根据权利要求1所述的配电变电站安全运行状态监测方法，其特征在于，步骤S1中，将2n个采样点下具有不同单位的状态数据进行归一化和标准化处理，将目标n个采样点的状态数据x(n)与其余的n个采样点的状态数据y(n)分别求取有效值为：
；
；
其中，定义n个采样点的状态数据x(n)与其余的n个采样点的状态数据y(n)关联函数如下：
；
其中，j为两个采样点之间的间隔数，j=1，2，…，n-1；
对关联函数的每组信号进行归一化运算，得到归一化值：
。
3.根据权利要求2所述的配电变电站安全运行状态监测方法，其特征在于，步骤S2中，设任意2个阵列元素记为，计算阵列元素间的距离和相似度，其表达式分别为：
；
；
式中表示阵列元素的向量内积。
4.根据权利要求3所述的配电变电站安全运行状态监测方法，其特征在于，步骤S3中，剩余寿命的预测表达式为：
；
其中，表示在从到t时刻配电变压站发生故障的条件概率密度；
可靠率函数对配电变压站剩余寿命进行拟合，则拟合后的配电变压站剩余寿命的表达式为：
；
其中，为拟合参数，m为尺度参数。
5.根据权利要求4所述的配电变电站安全运行状态监测方法，其特征在于，基于配电变压站在健康状态下的开始时刻T，则故障概率函数为：
。
6.根据权利要求4所述的配电变电站安全运行状态监测方法，其特征在于，
x为采集终端采集到的波形收集信号，将故障时刻的电流波形提取，波形信号x的频率函数f(x)为：
；
其中，n为分解的层数，为分解的波形信号，频率函数f(x)对应的能量E为：
；
式中：N为分解总层数；
各能量的分向量为：
；
以能量比作为特征量序列Z，即：
。
7.根据权利要求6所述的配电变电站安全运行状态监测方法，其特征在于，步骤S5中，
小波神经网络函数的计算公式如下：
。
8.一种配电变电站安全运行状态监测系统，其特征在于，用于实现如权利要求1-7中任意一项所述的配电变电站安全运行状态监测方法，包括：智能传感器层、数据处理单元、异常数据判断单元和运行状态归类单元；
所述智能传感器层，用于对2n个采样点的配电变电站故障前期的状态数据进行采集；
数据处理单元，计算目标n个采样点的状态数据x(n)与其余的n个采样点的状态数据y(n)归一化值；
所述异常数据判断单元，将多组归一化值构成阵列，计算阵列中数据之间的距离，来表征数据异常程度，将距离大于阈值的状态数据y(n+1)至y(n+M)中的状态数据去除；
所述运行状态归类单元，根据去除异常的状态数据后剩余的正常状态数据，预测正常状态数据对应的配电变电站的剩余寿命和故障概率，提取故障时刻配电变压站的电流波形，构造特征量序列，利用小波神经网络函数进行状态数据分析，将运行状态归类。
9.根据权利要求8所述的配电变电站安全运行状态监测系统，其特征在于，运行状态归类单元包括：剩余寿命计算模块、特征量序列构造模块和小波神经网络分析模块；
所述剩余寿命计算模块，根据去除异常的状态数据后剩余的正常状态数据，预测正常状态数据对应的配电变电站的剩余寿命和故障概率；
所述特征量序列构造模块，提取故障时刻配电变压站的电流波形，构造特征量序列；
所述小波神经网络分析模块，将特征量序列作为输入数据，利用小波神经网络函数进行状态数据分析，将运行状态归类。
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