CN117764167A - 一种逆变器智能故障推理的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电力领域故障诊断技术领域，公开了一种逆变器智能故障推理的方法，包括以下步骤：步骤一、使用传感器对逆变器运行期间的关键参数进行实时监测和数据采集；步骤二、对采集到的数据进行预处理；步骤三、使用特征工程，提取逆变器数据中的有用特征；步骤四、对已知的故障样本进行标记，建立故障样本库；步骤五、使用监督学习算法，利用标记的故障样本进行模型训练；步骤六、使用训练好的模型对新的传感器数据进行故障诊断；步骤七、根据故障诊断结果，采取相应的排查措施，定位和修复逆变器的故障问题。通过使用传感器对逆变器运行期间的关键参数进行实时监测和数据采集，可以实时获取逆变器的状态信息。
Description
技术领域
本发明涉及电力领域故障诊断技术领域，具体为一种逆变器智能故障推理的方法。
背景技术
在电力领域中，逆变器作为一种重要的电力设备，其运行状态对整个电力系统的稳定性和可靠性有着重要影响。然而，逆变器在运行过程中容易发生各种故障，如过热、过电压、欠电压等，若不及时发现和处理，会对整个电力系统的稳定性和可靠性造成严重影响，因此，开发一种能够智能诊断逆变器故障的方法，提高逆变器的故障诊断效率和准确性，具有重要的现实意义。
目前现有的逆变器故障推理方法大多通过基于规则的传统机器学习方法进行故障诊断，这些方法虽然在一定程度上能够实现故障诊断的目的，但存在不便于实时获取逆变器的状态信息，及时进行故障诊断和排查，因此，针对现有技术的不足，本发明提出了一种基于深度学习的逆变器智能故障推理方法。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种逆变器智能故障推理的方法，解决了目前现有的逆变器故障推理方法大多实时获取逆变器的状态信息，及时进行故障诊断和排查的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种逆变器智能故障推理的方法，包括以下步骤：
步骤一、使用传感器对逆变器运行期间的关键参数进行实时监测和数据采集；
步骤二、对采集到的数据进行预处理；
步骤三、使用特征工程，提取逆变器数据中的有用特征；
步骤四、对已知的故障样本进行标记，建立故障样本库；
步骤五、使用监督学习算法，利用标记的故障样本进行模型训练；
步骤六、使用训练好的模型对新的传感器数据进行故障诊断；
步骤七、根据故障诊断结果，采取相应的排查措施，定位和修复逆变器的故障问题；
步骤八、对修复后的逆变器进行测试和验证，确保其恢复正常运行状态；
步骤九、通过收集反馈数据和不断迭代改进模型，持续优化逆变器智能故障推理系统的性能和准确性。
优选的，所述步骤一中关键参数包括以下步骤：
S1、通过电流传感器实时监测逆变器输入和输出的电流值；
S2、使用电压传感器实时监测逆变器输入和输出的电压值；
S3、通过温度传感器实时监测逆变器内部和外部的温度；
S4、使用频率传感器实时监测逆变器输出的频率；
S5、通过功率传感器实时监测逆变器输入和输出的功率值；
S6、获取天气传感器或气象数据，包括温度、湿度、风速等信息；
S7、通过负载传感器实时监测逆变器所连接负载的状态和功率需求。
优选的，所述步骤二中对数据进行预处理包括以下步骤：
S1、检查数据中是否存在缺失值、异常值或噪声，并对其进行处理；
S2、根据需要，对数据进行转换或归一化；
S3、根据领域知识和问题需求，从原始数据中提取有意义的特征；
S4、对数据进行标准化或归一化，以确保不同特征的数值范围相近；
S5、可以使用滤波器对数据进行平滑处理，以减少随机变动的影响；
S6、对于高频采集的数据，可以进行数据聚合，将数据按照一定的时间间隔进行统计或汇总，以减少数据量并提高计算效率；
S7、将数据转换为适合特定算法或模型输入的格式。
优选的，所述步骤三中对数据进行提取包括以下步骤：
S1、将逆变器数据转换到频域，并提取频谱特征：
S2、利用时间序列的特性，提取逆变器数据的时域特征：
S3、分析逆变器输出的电流和电压波形，提取波形特征：
S4、基于逆变器数据的能量消耗情况，提取能量特征：
S5、根据逆变器数据的异常情况，提取故障特征：
S6、根据逆变器的工作状态，提取状态特征。
优选的，所述步骤四中故障样本包括以下步骤：
S1、记录故障的具体类别；
S2、详细描述故障的表现和特征；
S3、描述故障对系统性能和运行的影响范围；
S4、记录对故障的处理过程；
S5、记录故障发生时的逆变器监测数据；
S6、对故障进行原因分析；
S7、根据故障的严重程度和影响范围进行评估。
优选的，所述步骤五中监督学习算法包括以下步骤：
S1、线性回归算法：通过建立逆变器输入与输出之间的线性关系，预测新的传感器数据；
S2、支持向量机算法：根据故障样本的特性，将新的传感器数据分类为不同的故障类型；
S3、决策树算法：根据故障样本的特征，建立一棵决策树，预测新的传感器数据是否存在故障；
S4、神经网络算法：通过建立复杂的映射关系，预测新的传感器数据是否存在故障，并对其进行分类。
优选的，所述步骤六中故障诊断结果包括以下步骤：
S1、故障类型：确定新数据的故障类型；
S2、故障位置：确定新数据的故障发生位置；
S3、故障严重程度：评估新数据的故障严重程度；
S4、故障影响范围：预测新数据的故障对系统性能和运行的影响范围。
优选的，所述步骤七中采取的排查措施包括以下步骤：
S1、根据故障类型和位置，确定需要排查的部件；
S2、对排查的部件进行测试和检查，确认是否存在故障；
S3、如果存在故障，进行修复或更换部件；
S4、如果未发现故障，继续监测逆变器的运行状态。
优选的，所述步骤八中对修复后的逆变器进行测试和验证包括以下步骤
S1、对修复后的逆变器进行外观检查，确认是否有明显的损坏或异常；
S2、使用传感器对修复后的逆变器进行实时监测，检查其性能是否达到正常水平；
S3、对修复后的逆变器进行负载测试，验证其能否在正常负载条件下稳定运行；
S4、对修复后的逆变器进行多种工况测试，验证其在不同条件下的性能表现；
S5、对修复后的逆变器进行长时间运行测试，验证其能否在长时间运行下保持稳定；
S6、对修复后的逆变器进行安全性测试，验证其是否具有潜在的安全隐患；
S7、对修复后的逆变器进行经济效益评估，比较其运行成本和维修成本与新设备的差异。
优选的，所述步骤九中收集反馈数据和不断迭代改进模型包括以下步骤：
S1、收集实际故障排查过程中的反馈数据；
S2、将反馈数据与原始数据进行比较和分析，找出模型的不足之处；
S3、根据分析结果，对模型进行改进和优化。
本发明提供了一种逆变器智能故障推理的方法。具备以下有益效果：
1、本发明通过使用传感器对逆变器运行期间的关键参数进行实时监测和数据采集，可以实时获取逆变器的状态信息，及时进行故障诊断和排查。
2、本发明在故障诊断过程中，通过使用监督学习算法对数据进行分类和预测，能够快速准确地确定故障类型和位置，并评估其严重程度和影响范围，为排查措施提供了有力的依据。
3、本发明通过不断迭代改进模型，持续优化逆变器智能故障推理系统的性能和准确性，提高了系统的可靠性和稳定性。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
实施例一：
本发明实施例提供一种逆变器智能故障推理的方法，包括
本发明涉及电力领域故障诊断技术领域，公开了一种逆变器智能故障推理的方法，包括以下步骤：
步骤一、使用传感器对逆变器运行期间的关键参数进行实时监测和数据采集
步骤一、使用传感器对逆变器运行期间的关键参数进行实时监测和数据采集，通过在逆变器设备上安装传感器，对逆变器的输入/输出电压、电流、温度、湿度等关键参数进行实时监测和数据采集。采集的数据通过数据传输装置传输至数据处理中心，以便进行后续的故障推理和分析；
步骤二、对采集到的数据进行预处理，包括检查数据中是否存在缺失值、异常值或噪声，并对其进行处理；根据需要，对数据进行转换或归一化；根据领域知识和问题需求，从原始数据中提取有意义的特征；对数据进行标准化或归一化，以确保不同特征的数值范围相近；可以使用滤波器对数据进行平滑处理，以减少随机变动的影响；对于高频采集的数据，可以进行数据聚合，将数据按照一定的时间间隔进行统计或汇总，以减少数据量并提高计算效率；将数据转换为适合特定算法或模型输入的格式。
步骤三、使用特征工程，提取逆变器数据中的有用特征，将数据转换为适合特定算法或模型输入的格式。特征工程是将原始数据转换为具有更高级别的特征或属性的过程，以便更准确地表示数据的特征和属性。在逆变器故障推理中，可以使用时域分析、频域分析、小波变换等特征提取方法，从逆变器数据中提取有用的特征，如波形、谐波、功率因数、跳变值等，用于后续的故障分类和预测。
步骤四、对已知的故障样本进行标记，建立故障样本库，通过对历史故障样本进行标注，建立逆变器故障样本库，为后续的监督学习提供训练数据，标注可以采用手动或自动的方式，手动标注可以通过专业人员对故障样本进行分类和标记，自动标注则可以利用已有的诊断方法和算法对故障样本进行自动分类和标记。
步骤五、使用监督学习算法，利用标记的故障样本进行模型训练，通过使用监督学习算法，如支持向量机、随机森林、神经网络等，利用标记的故障样本进行模型训练，以学习逆变器故障与特征之间的关系，在训练过程中，算法会根据已知的故障样本调整模型参数，以最小化预测误差，通过训练，模型可以学习到不同故障类型与特征之间的映射关系，为后续的故障诊断提供依据。
步骤六、使用训练好的模型对新的传感器数据进行故障诊断，通过将新采集的传感器数据输入到训练好的模型中，模型会根据学习到的故障与特征之间的关系，对新的数据进行分类和预测，输出可能的故障类型和位置，以及相应的置信度，根据诊断结果，可以及时采取相应的措施进行故障排查和修复，提高电力系统的可靠性和稳定性。
步骤七、根据故障诊断结果，采取相应的排查措施，针对不同的故障类型和位置，检查相应的部件或系统，对故障进行修复或替换，在排查过程中，可以再次使用传感器进行监测和数据采集，以验证故障是否被排除，并对模型进行持续改进和优化。
步骤八、对修复后的逆变器进行测试和验证，以确保其性能恢复到正常水平。测试包括负载测试、多种工况测试、长时间运行测试和安全性测试等，以验证逆变器在正常负载条件下、不同条件下的性能表现、长时间运行下的稳定性和安全性，通过测试和验证，可以确保逆变器的性能和质量达到正常水平，避免潜在的安全隐患。
步骤九、收集反馈数据并不断迭代改进模型，以提高逆变器智能故障推理系统的性能和准确性，通过收集实际故障排查过程中的反馈数据，与原始数据进行比较和分析，找出模型的不足之处，并根据分析结果对模型进行改进和优化，通过不断迭代改进模型，可以持续优化逆变器智能故障推理系统的性能和准确性，提高系统的可靠性和稳定性。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种逆变器智能故障推理的方法，其特征在于，包括，以下步骤：
步骤一、使用传感器对逆变器运行期间的关键参数进行实时监测和数据采集；
步骤二、对采集到的数据进行预处理；
步骤三、使用特征工程，提取逆变器数据中的有用特征；
步骤四、对已知的故障样本进行标记，建立故障样本库；
步骤五、使用监督学习算法，利用标记的故障样本进行模型训练；
步骤六、使用训练好的模型对新的传感器数据进行故障诊断；
步骤七、根据故障诊断结果，采取相应的排查措施，定位和修复逆变器的故障问题；
步骤八、对修复后的逆变器进行测试和验证，确保其恢复正常运行状态；
步骤九、通过收集反馈数据和不断迭代改进模型，持续优化逆变器智能故障推理系统的性能和准确性。
2.根据权利要求1所述的一种逆变器智能故障推理的方法，其特征在于，所述步骤一中关键参数包括以下步骤：
S1、通过电流传感器实时监测逆变器输入和输出的电流值；
S2、使用电压传感器实时监测逆变器输入和输出的电压值；
S3、通过温度传感器实时监测逆变器内部和外部的温度；
S4、使用频率传感器实时监测逆变器输出的频率；
S5、通过功率传感器实时监测逆变器输入和输出的功率值；
S6、获取天气传感器或气象数据，包括温度、湿度、风速等信息；
S7、通过负载传感器实时监测逆变器所连接负载的状态和功率需求。
3.根据权利要求1所述的一种逆变器智能故障推理的方法，其特征在于，所述步骤二中对数据进行预处理包括以下步骤：
S1、检查数据中是否存在缺失值、异常值或噪声，并对其进行处理；
S2、根据需要，对数据进行转换或归一化；
S3、根据领域知识和问题需求，从原始数据中提取有意义的特征；
S4、对数据进行标准化或归一化，以确保不同特征的数值范围相近；
S5、可以使用滤波器对数据进行平滑处理，以减少随机变动的影响；
S6、对于高频采集的数据，可以进行数据聚合，将数据按照一定的时间间隔进行统计或汇总，以减少数据量并提高计算效率；
S7、将数据转换为适合特定算法或模型输入的格式。
4.根据权利要求1所述的一种逆变器智能故障推理的方法，其特征在于，所述步骤三中对数据进行提取包括以下步骤：
S1、将逆变器数据转换到频域，并提取频谱特征：
S2、利用时间序列的特性，提取逆变器数据的时域特征：
S3、分析逆变器输出的电流和电压波形，提取波形特征：
S4、基于逆变器数据的能量消耗情况，提取能量特征：
S5、根据逆变器数据的异常情况，提取故障特征：
S6、根据逆变器的工作状态，提取状态特征。
5.根据权利要求1所述的一种逆变器智能故障推理的方法，其特征在于，所述步骤四中故障样本包括以下步骤：
S1、记录故障的具体类别；
S2、详细描述故障的表现和特征；
S3、描述故障对系统性能和运行的影响范围；
S4、记录对故障的处理过程；
S5、记录故障发生时的逆变器监测数据；
S6、对故障进行原因分析；
S7、根据故障的严重程度和影响范围进行评估。
6.根据权利要求1所述的一种逆变器智能故障推理的方法，其特征在于，所述步骤五中监督学习算法包括以下步骤：
S1、线性回归算法：通过建立逆变器输入与输出之间的线性关系，预测新的传感器数据；
S2、支持向量机算法：根据故障样本的特性，将新的传感器数据分类为不同的故障类型；
S3、决策树算法：根据故障样本的特征，建立一棵决策树，预测新的传感器数据是否存在故障；
S4、神经网络算法：通过建立复杂的映射关系，预测新的传感器数据是否存在故障，并对其进行分类。
7.根据权利要求1所述的一种逆变器智能故障推理的方法，其特征在于，所述步骤六中故障诊断结果包括以下步骤：
S1、故障类型：确定新数据的故障类型；
S2、故障位置：确定新数据的故障发生位置；
S3、故障严重程度：评估新数据的故障严重程度；
S4、故障影响范围：预测新数据的故障对系统性能和运行的影响范围。
8.根据权利要求1所述的一种逆变器智能故障推理的方法，其特征在于，所述步骤七中采取的排查措施包括以下步骤：
S1、根据故障类型和位置，确定需要排查的部件；
S2、对排查的部件进行测试和检查，确认是否存在故障；
S3、如果存在故障，进行修复或更换部件；
S4、如果未发现故障，继续监测逆变器的运行状态。
9.根据权利要求1所述的一种逆变器智能故障推理的方法，其特征在于，所述步骤八中对修复后的逆变器进行测试和验证包括以下步骤
S1、对修复后的逆变器进行外观检查，确认是否有明显的损坏或异常；
S2、使用传感器对修复后的逆变器进行实时监测，检查其性能是否达到正常水平；
S3、对修复后的逆变器进行负载测试，验证其能否在正常负载条件下稳定运行；
S4、对修复后的逆变器进行多种工况测试，验证其在不同条件下的性能表现；
S5、对修复后的逆变器进行长时间运行测试，验证其能否在长时间运行下保持稳定；
S6、对修复后的逆变器进行安全性测试，验证其是否具有潜在的安全隐患；
S7、对修复后的逆变器进行经济效益评估，比较其运行成本和维修成本与新设备的差异。
10.根据权利要求1所述的一种逆变器智能故障推理的方法，其特征在于，所述步骤九中收集反馈数据和不断迭代改进模型包括以下步骤：
S1、收集实际故障排查过程中的反馈数据；
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