CN117949764A - 一种电力故障检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电力故障检测技术领域，且公开了一种电力故障检测方法，收集电力系统中的相关数据，对采集到的数据进行预处理，特征提取，故障分类和位置定位，故障分析与修复，数据记录与分析，故障录波与事后分析，定期维护与故障预防，所述收集电力系统中的相关数据，确定需要收集的数据、选择合适的传感器、选择合适的数据采集设备将传感器采集到的数据进行记录和存储。该发明，通过及时检测和诊断电力系统中的故障，可以及时采取措施进行修复，通过电力故障检测，可以有效地提高电力系统的运行可靠性和安全性，降低维修成本，提高服务质量，从而为电力系统的稳定供电和用户体验提供了重要的保障。
Description
技术领域
本发明涉及电力故障检测技术领域，具体为一种电力故障检测方法。
背景技术
电力系统，也被称为电力供应系统，是指由发电厂、输电线路、变电站和配电网络等组成的一个综合系统，用于将发电厂生成的电能输送到用户终端，满足社会和经济各个领域对电能的需求。电力系统的主要功能是实现电力的输送、分配和供应，
电力故障是指电力系统或设备发生故障或失效，导致电力供应中断或异常的现象。电力故障可能发生在发电厂、输电线路、变电站、配电设备或用户端等任何环节。电力故障可能由多种原因引起，所以现在提出一种电力故障检测方法，来解决这一问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种电力故障检测方法，具备便于对电力故障进行检测等优点，解决了不变对电力系统进行电力检测的问题。
为实现上述背景技术中提到的对电力系统检测的目的，本发明提供如下技术方案：一种电力故障检测方法，包括以下步骤：
步骤一、收集电力系统中的相关数据；
步骤二、对采集到的数据进行预处理；
步骤三、特征提取；
步骤四、故障分类和位置定位；
步骤五、故障分析与修复；
步骤六、数据记录与分析；
步骤七、故障录波与事后分析；
步骤八、定期维护与故障预防。
优选的，所述收集电力系统中的相关数据，确定需要收集的数据、选择合适的传感器、选择合适的数据采集设备将传感器采集到的数据进行记录和存储。
通过上述技术方案，确定你想要收集的关键数据，这取决于你的具体需求。可能的数据包括电流、电压、频率、功率因数、温度，根据你希望监测的参数，选择适合的传感器。例如，电流传感器用于测量电流，电压传感器用于测量电压，温度传感器用于测量温度等等。确保所选传感器的测量范围和准确度符合你的要求，将采集到的数据存储在一个集中的数据库或数据存储系统中，以便进行后续的分析和处理。这可以是一个本地服务器、云存储。
优选的，所述对采集到的数据进行预处理，检测并处理缺失值、异常值和错误值、对数据进行变换，使其符合分析模型的假设、将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、调参和评估模型性能、然后进行数据转换。
通过上述技术方案，检测并处理缺失值、异常值和错误值。可以通过填充缺失值、删除异常值或使用插值方法来清洗数据，确保数据的完整性和准确性，对数据进行平滑处理，以降低数据中的噪声和随机波动，使其更加平稳，常见的平滑方法包括移动平均、加权移动平均，对数据进行变换，使其符合分析模型的假设。例如，对数据进行对数变换、差分变换等，以减小数据的尖峰和尾部，使其更加符合正态分布，根据具体的分析需求，可能需要对数据进行聚合、重采样、降采样或升采样等操作，确保在进行数据预处理时保持清晰的文档记录，并严格遵循数据处理的最佳实践，以确保数据预处理的质量和可重复性。
优选的，所述特征提取，根据电力系统的特点和故障类型，从预处理后的数据中提取特征参数，包括平均值和标准差、峰值和谷值、频率分析、功率因数、波形畸变、能量特征、相位移动和相位差、时间特征。
通过上述技术方案，计算感兴趣的特征的平均值和标准差，例如电流、电压或功率，识别电流、电压等信号的峰值和谷值，可以用于检测异常和故障情况，通过应用频谱分析方法，提取信号的频率特征，计算功率因数，以评估电力系统的功率效率和负载特性，通过计算波形畸变参数，如总谐波畸变或各个谐波的畸变程度，计算不同信号之间的相位移动和相位差，用于分析电力系统中的相位问题和相位不平衡，计算信号的时间特征，如上升时间、下降时间等，以了解信号的响应速度和快速变化情况。
优选的，所述故障分类和位置定位，基于规则的方法、基于模型的方法、基于机器学习的方法、电力系统拓扑分析、电力系统阻抗测量、基于定位算法的方法、基于机器学习的方法。
通过上述技术方案，用预定义的规则和专家知识来判断故障类型。例如，根据特定的电压或电流阈值来识别过电流、欠电流、短路等故障类型，使用电力系统数学模型和仿真工具来模拟不同故障情况，并通过与实际数据对比来识别故障类型，使用机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等来训练模型，以自动从数据中学习和分类故障类型，通过电力系统的网络拓扑结构和分支参数，根据已知的电压、电流等信息，利用拓扑分析方法来定位故障位置，确保数据收集的准确性和完整性，以及对算法的验证和优化，在实际电力系统中进行验证和测试，以确保故障分类和位置定位的可靠性和有效性。
优选的，所述故障分析与修复，需要收集与故障相关的数据，对收集到的数据进行分析，识别故障发生的时间、位置和类型，以及故障对系统运行的影响，通过数据分析和系统知识，确定故障产生的根本原因。
通过上述技术方案，首先需要收集与故障相关的数据，包括电压、电流、功率因数、负荷信息，对收集到的数据进行分析，识别故障发生的时间、位置和类型，以及故障对系统运行的影响，通过数据分析和系统知识，确定故障产生的根本原因，根据故障原因和影响，制定相应的修复方案，包括更换损坏设备、减少负载、调整保护参数，如果是设备故障导致的故障，需要进行设备维修或更换，确保设备正常运行，如果是过载、短路等故障，可能需要对系统进行调整，以避免类似故障再次发生，在修复完成后，进行系统的验证和测试，确保故障已经修复，并且系统恢复正常运行。
优选的，所述数据记录与分析，使用传感器、监控设备等实时采集电力系统中的数据，将采集到的数据存储在数据库或文件中，并确保数据的完整性、准确性和时效性。
通过上述技术方案，使用传感器、监控设备等实时采集电力系统中的数据，包括电压、电流、功率、频率、负载信息等，同时记录采集数据的时间戳，将采集到的数据存储在数据库或文件中，并确保数据的完整性、准确性和时效性，对采集到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和去噪处理，以确保数据质量，从预处理后的数据中提取特征参数，如平均值、标准差、峰值、谷值、频率分析等，以帮助了解系统状态和特性，利用统计方法对数据进行分析，包括统计描述、相关性分析、频率分布等，以获取数据的统计特征和规律，基于历史数据，对电力系统运行状态的趋势进行分析，以发现可能的变化和问题。
优选的，所述故障录波与事后分析，触发条件设置，在故障发生时，记录电压和电流的波形数据，并附带时间戳以及其他相关信息，将录波数据存储在专门的设备或数据库中，以便后续的事后分析和查阅。
通过上述技术方案，设置触发条件，例如电流超过某个阈值，电压失去稳定等，以便在故障发生时自动触发录波，在故障发生时，记录电压和电流的波形数据，并附带时间戳以及其他相关信息，如故障类型、设备状态，将录波数据存储在专门的设备或数据库中，以便后续的事后分析和查阅，对录波数据进行波形分析，例如观察波形的特征、幅值、相位、频谱等，以推测故障类型和定位故障位置，这可能需要专业的工程师或专家进行分析，根据故障原因分析的结果，制定相应的修复措施，如更换故障设备、调整保护装置设置、优化系统运行策略。
优选的，所述定期维护与故障预防，为了预防未来的故障发生，定期的系统维护和检查，包括对设备的定期维护、检修，以及系统参数的定期校准和优化。
通过上述技术方案，定期对各种设备进行体视检查、测量和测试，检查设备的性能和状态是否正常，对设备进行清洁和润滑保养，确保设备表面清洁，机械部件灵活可靠，检查设备的连接和接头，确保连接牢固，无松动或腐蚀现象，利用红外热像仪定期对电气设备进行热像检测，发现潜在的热点问题，预防设备故障，根据设备寿命和使用情况，定期更换易损部件，如避雷器、接触器、电容器等，以提升设备可靠性，定期对变压器油、绝缘子油等绝缘液体进行检测，确保绝缘液体的绝缘性能满足要求。
与现有技术相比，本发明提供了一种电力故障检测方法，具备以下有益效果：
1、本发明，通过及时检测和诊断电力系统中的故障，可以及时采取措施进行修复，通过电力故障检测，可以有效地提高电力系统的运行可靠性和安全性，降低维修成本，提高服务质量，从而为电力系统的稳定供电和用户体验提供了重要的保障。
2、本发明，及时的故障检测可以帮助发现潜在的安全隐患，预防系统事故的发生，确保电力系统的安全运行，保障人员和设备的安全。
3、本发明，早期的故障检测有助于在故障扩大之前进行修复，避免事故对系统造成更大的损害，减少维修所需的时间和成本。
附图说明
图1为本发明流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。
请参阅图1，一种电力故障检测方法，包括以下步骤：
步骤一、收集电力系统中的相关数据；
步骤二、对采集到的数据进行预处理；
步骤三、特征提取；
步骤四、故障分类和位置定位；
步骤五、故障分析与修复；
步骤六、数据记录与分析；
步骤七、故障录波与事后分析；
步骤八、定期维护与故障预防。
优选的，所述收集电力系统中的相关数据，确定需要收集的数据、选择合适的传感器、选择合适的数据采集设备将传感器采集到的数据进行记录和存储。
通过上述技术方案，确定你想要收集的关键数据，这取决于你的具体需求。可能的数据包括电流、电压、频率、功率因数、温度，根据你希望监测的参数，选择适合的传感器。例如，电流传感器用于测量电流，电压传感器用于测量电压，温度传感器用于测量温度等等。确保所选传感器的测量范围和准确度符合你的要求，将采集到的数据存储在一个集中的数据库或数据存储系统中，以便进行后续的分析和处理。这可以是一个本地服务器、云存储。
优选的，所述对采集到的数据进行预处理，检测并处理缺失值、异常值和错误值、对数据进行变换，使其符合分析模型的假设、将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、调参和评估模型性能、然后进行数据转换。
通过上述技术方案，检测并处理缺失值、异常值和错误值。可以通过填充缺失值、删除异常值或使用插值方法来清洗数据，确保数据的完整性和准确性，对数据进行平滑处理，以降低数据中的噪声和随机波动，使其更加平稳，常见的平滑方法包括移动平均、加权移动平均，对数据进行变换，使其符合分析模型的假设。例如，对数据进行对数变换、差分变换等，以减小数据的尖峰和尾部，使其更加符合正态分布，根据具体的分析需求，可能需要对数据进行聚合、重采样、降采样或升采样等操作，确保在进行数据预处理时保持清晰的文档记录，并严格遵循数据处理的最佳实践，以确保数据预处理的质量和可重复性。
优选的，所述特征提取，根据电力系统的特点和故障类型，从预处理后的数据中提取特征参数，包括平均值和标准差、峰值和谷值、频率分析、功率因数、波形畸变、能量特征、相位移动和相位差、时间特征。
通过上述技术方案，计算感兴趣的特征的平均值和标准差，例如电流、电压或功率，识别电流、电压等信号的峰值和谷值，可以用于检测异常和故障情况，通过应用频谱分析方法，提取信号的频率特征，计算功率因数，以评估电力系统的功率效率和负载特性，通过计算波形畸变参数，如总谐波畸变或各个谐波的畸变程度，计算不同信号之间的相位移动和相位差，用于分析电力系统中的相位问题和相位不平衡，计算信号的时间特征，如上升时间、下降时间等，以了解信号的响应速度和快速变化情况。
优选的，所述故障分类和位置定位，基于规则的方法、基于模型的方法、基于机器学习的方法、电力系统拓扑分析、电力系统阻抗测量、基于定位算法的方法、基于机器学习的方法。
通过上述技术方案，用预定义的规则和专家知识来判断故障类型。例如，根据特定的电压或电流阈值来识别过电流、欠电流、短路等故障类型，使用电力系统数学模型和仿真工具来模拟不同故障情况，并通过与实际数据对比来识别故障类型，使用机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等来训练模型，以自动从数据中学习和分类故障类型，通过电力系统的网络拓扑结构和分支参数，根据已知的电压、电流等信息，利用拓扑分析方法来定位故障位置，确保数据收集的准确性和完整性，以及对算法的验证和优化，在实际电力系统中进行验证和测试，以确保故障分类和位置定位的可靠性和有效性。
优选的，所述故障分析与修复，需要收集与故障相关的数据，对收集到的数据进行分析，识别故障发生的时间、位置和类型，以及故障对系统运行的影响，通过数据分析和系统知识，确定故障产生的根本原因。
通过上述技术方案，首先需要收集与故障相关的数据，包括电压、电流、功率因数、负荷信息，对收集到的数据进行分析，识别故障发生的时间、位置和类型，以及故障对系统运行的影响，通过数据分析和系统知识，确定故障产生的根本原因，根据故障原因和影响，制定相应的修复方案，包括更换损坏设备、减少负载、调整保护参数，如果是设备故障导致的故障，需要进行设备维修或更换，确保设备正常运行，如果是过载、短路等故障，可能需要对系统进行调整，以避免类似故障再次发生，在修复完成后，进行系统的验证和测试，确保故障已经修复，并且系统恢复正常运行。
优选的，所述数据记录与分析，使用传感器、监控设备等实时采集电力系统中的数据，将采集到的数据存储在数据库或文件中，并确保数据的完整性、准确性和时效性。
通过上述技术方案，使用传感器、监控设备等实时采集电力系统中的数据，包括电压、电流、功率、频率、负载信息等，同时记录采集数据的时间戳，将采集到的数据存储在数据库或文件中，并确保数据的完整性、准确性和时效性，对采集到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和去噪处理，以确保数据质量，从预处理后的数据中提取特征参数，如平均值、标准差、峰值、谷值、频率分析等，以帮助了解系统状态和特性，利用统计方法对数据进行分析，包括统计描述、相关性分析、频率分布等，以获取数据的统计特征和规律，基于历史数据，对电力系统运行状态的趋势进行分析，以发现可能的变化和问题。
优选的，所述故障录波与事后分析，触发条件设置，在故障发生时，记录电压和电流的波形数据，并附带时间戳以及其他相关信息，将录波数据存储在专门的设备或数据库中，以便后续的事后分析和查阅。
通过上述技术方案，设置触发条件，例如电流超过某个阈值，电压失去稳定等，以便在故障发生时自动触发录波，在故障发生时，记录电压和电流的波形数据，并附带时间戳以及其他相关信息，如故障类型、设备状态，将录波数据存储在专门的设备或数据库中，以便后续的事后分析和查阅，对录波数据进行波形分析，例如观察波形的特征、幅值、相位、频谱等，以推测故障类型和定位故障位置。这可能需要专业的工程师或专家进行分析，根据故障原因分析的结果，制定相应的修复措施，如更换故障设备、调整保护装置设置、优化系统运行策略。
优选的，所述定期维护与故障预防，为了预防未来的故障发生，定期的系统维护和检查，包括对设备的定期维护、检修，以及系统参数的定期校准和优化。
通过上述技术方案，定期对各种设备进行体视检查、测量和测试，检查设备的性能和状态是否正常，对设备进行清洁和润滑保养，确保设备表面清洁，机械部件灵活可靠，检查设备的连接和接头，确保连接牢固，无松动或腐蚀现象，利用红外热像仪定期对电气设备进行热像检测，发现潜在的热点问题，预防设备故障，根据设备寿命和使用情况，定期更换易损部件，如避雷器、接触器、电容器等，以提升设备可靠性，定期对变压器油、绝缘子油等绝缘液体进行检测，确保绝缘液体的绝缘性能满足要求。
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 (9)
1.一种电力故障检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、收集电力系统中的相关数据；
步骤二、对采集到的数据进行预处理；
步骤三、特征提取；
步骤四、故障分类和位置定位；
步骤五、故障分析与修复；
步骤六、数据记录与分析；
步骤七、故障录波与事后分析；
步骤八、定期维护与故障预防。
2.根据权利要求1所述的一种电力故障检测方法，其特征在于：所述收集电力系统中的相关数据，确定需要收集的数据、选择合适的传感器、选择合适的数据采集设备将传感器采集到的数据进行记录和存储。
3.根据权利要求1所述的一种电力故障检测方法，其特征在于：所述对采集到的数据进行预处理，检测并处理缺失值、异常值和错误值、对数据进行变换，使其符合分析模型的假设、将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、调参和评估模型性能、然后进行数据转换。
4.根据权利要求1所述的一种电力故障检测方法，其特征在于：所述特征提取，根据电力系统的特点和故障类型，从预处理后的数据中提取特征参数，包括平均值和标准差、峰值和谷值、频率分析、功率因数、波形畸变、能量特征、相位移动和相位差、时间特征。
5.根据权利要求1所述的一种电力故障检测方法，其特征在于：所述故障分类和位置定位，基于规则的方法、基于模型的方法、基于机器学习的方法、电力系统拓扑分析、电力系统阻抗测量、基于定位算法的方法、基于机器学习的方法。
6.根据权利要求1所述的一种电力故障检测方法，其特征在于：所述故障分析与修复，需要收集与故障相关的数据，对收集到的数据进行分析，识别故障发生的时间、位置和类型，以及故障对系统运行的影响，通过数据分析和系统知识，确定故障产生的根本原因。
7.根据权利要求1所述的一种电力故障检测方法，其特征在于：所述数据记录与分析，使用传感器、监控设备等实时采集电力系统中的数据，将采集到的数据存储在数据库或文件中，并确保数据的完整性、准确性和时效性。
8.根据权利要求1所述的一种电力故障检测方法，其特征在于：所述故障录波与事后分析，触发条件设置，在故障发生时，记录电压和电流的波形数据，并附带时间戳以及其他相关信息，将录波数据存储在专门的设备或数据库中，以便后续的事后分析和查阅。
9.根据权利要求1所述的一种电力故障检测方法，其特征在于：所述定期维护与故障预防，为了预防未来的故障发生，定期的系统维护和检查，包括对设备的定期维护、检修，以及系统参数的定期校准和优化。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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