CN118552178A - 基于机器学习与边缘计算的电力设备健康监测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种创新的基于机器学习与边缘计算的电力设备健康监测系统及方法，旨在实现对变电站、输电线路以及其他关键电力设备的实时状态监测和智能故障预测。系统通过部署多种高精度传感器实时采集设备运行数据，利用边缘计算模块进行初步数据预处理和存储，以降低数据传输延迟并提高处理效率。核心的机器学习分析模块采用自适应算法，动态调整模型参数以适应设备运行的实时变化，从而提高故障预测的准确性。状态评估模块综合分析数据，评估设备健康状态，并在异常情况下通过预警与决策模块及时发出预警，为维护人员提供科学的维护决策支持。用户交互模块以直观的用户界面展示监测数据和分析结果，便于操作人员监控和维护。本系统不仅提升了电力设备的运行效率和安全性，还降低了运维成本，为电力系统的智能化管理和高效运行提供了强有力的技术支持。

Description

基于机器学习与边缘计算的电力设备健康监测系统及方法

技术领域：

本发明涉及电力系统设备的状态监测领域，特别是指一种结合了先进的机器学习技术和边缘计算能力的电力设备健康监测系统及方法。该系统旨在通过实时采集和分析电力设备的关键运行数据，如电压、电流、温度和振动等参数，来评估设备的健康状况并预测潜在的故障。在智能电网和电力系统的可靠性、安全性及经济性日益受到重视的背景下，本发明提供了一种创新的解决方案，以提高电力设备运维的智能化水平，确保电网的稳定运行，并为电力系统的数字化转型提供强有力的技术支持。

背景技术：

在传统的电力系统中，电力设备的健康状况监测和故障预防主要依赖于定期的人工检查和有限的自动化系统。这些方法通常缺乏实时性和预测性，不能有效地发现和预防潜在的设备故障。此外，传统的维护策略通常基于固定的维护周期，这种策略不仅效率低下，而且可能在设备实际需要维护时未能及时响应。

随着大数据、人工智能、物联网和边缘计算等技术的发展，电力设备的健康监测和维护领域迎来了新的机遇。机器学习算法能够从大量历史和实时数据中学习设备的正常运行模式，并识别异常状态，从而实现故障的早期预警和预防性维护。边缘计算技术使得数据可以在离设备更近的地方进行预处理和分析，减少了数据传输的延迟，提高了系统的响应速度和数据处理的效率。

然而，现有的健康监测系统仍然面临一些挑战，例如如何有效地处理和分析多源异构数据，如何提高故障预测的准确性，以及如何在保证系统实时性的同时降低成本和维护难度。此外，随着新型电力设备如智能变压器、高压直流输电系统等的引入，对健康监测系统提出了更高的要求，需要能够适应这些设备的特定运行环境和状态变化。

因此，亟需开发一种新型的电力设备健康监测系统，该系统能够综合利用机器学习、边缘计算等先进技术，实现对电力设备状态的实时监测、准确评估和智能预警，以提高电力系统的可靠性和经济性，满足智能电网发展的需求。

发明内容：

本发明的主要内容是提出一种基于机器学习与边缘计算的电力设备健康监测系统及方法，该系统旨在通过实时采集电力设备的运行数据，利用先进的数据分析技术，对设备状态进行准确评估，并预测潜在的故障，从而实现预防性维护和提高电网的稳定性。具体的发明内容如下：

系统组成

1.数据采集模块：该模块由多种类型的传感器组成，包括但不限于温度传感器、振动传感器、电流传感器和电压传感器。这些传感器被部署在关键电力设备上，如变压器、断路器、输电线路等，用于实时监测设备的运行状态，并收集相关的电气和非电气参数。

2.边缘计算模块：该模块位于数据采集点附近，负责对原始采集数据进行初步的处理，包括数据清洗、去噪、特征提取和临时存储。边缘计算模块的引入显著降低了数据传输的延迟，提高了数据处理的效率，并减轻了中心数据中心的计算负担。

3.机器学习分析模块：该模块集成在边缘计算模块中，负责利用训练好的机器学习模型对处理后的数据进行实时分析。模块能够根据设备的历史数据和实时数据，动态调整模型参数，提高故障预测的准确性和系统的适应性。

4.状态评估模块：该模块基于机器学习分析模块的输出结果，采用一系列算法和指标，如健康指数计算、趋势分析等，对电力设备的健康状态进行全面评估，从而确定设备是否运行正常或存在潜在的故障风险。

5.预警与决策模块：当状态评估模块检测到设备状态异常或健康指数低于预设阈值时，预警与决策模块立即触发预警机制，并通过分析历史维护案例和实时数据，提供针对性的维护建议和决策支持。

6.用户交互模块：该模块提供友好的用户界面，用于展示实时监测数据、健康评估结果、预警信息以及维护建议。用户可以通过该界面进行系统设置、查询历史数据、接收系统通知和执行维护操作。

技术方案

本发明的技术方案包括以下具体实施步骤：

1.数据采集：启动系统后，数据采集模块的传感器实时监测电力设备的运行状态，并收集关键参数数据。

2.数据预处理：采集到的数据通过边缘计算模块进行预处理，包括去除噪声、数据标准化、特征选择等，以准备后续的分析处理。

3.模型训练与应用：在系统初始化阶段，使用历史数据集训练机器学习模型。在运行时，模型应用单元将实时数据输入训练好的模型中，进行故障预测和状态监测。

4.状态评估：根据机器学习模型的分析结果，状态评估模块计算设备的健康指数，并结合趋势分析，评估设备的当前状态和预测未来可能的状态变化。

5.预警与决策：当评估结果表明设备存在潜在故障或性能下降时，预警与决策模块立即发出预警信号，并提供维护决策支持，包括故障诊断、维修建议和备件更换等。

6.用户交互：用户通过用户交互模块实时查看监测数据、评估结果和预警信息，并可以根据系统提供的维护建议执行相应的维护操作。

通过上述技术方案，本发明的电力设备健康监测系统能够实现对电力设备状态的实时监测和智能分析，有效提高电网的稳定性和设备的运行效率，降低运维成本，并为电力系统的智能化管理和高效运行提供强有力的技术支持。

本发明旨在解决现有电力设备健康监测系统中存在的一系列技术难题，具体包括但不限于以下几点：

1.数据采集的全面性和准确性：传统的监测系统往往依赖于有限的传感器类型和数量，导致监测数据的不全面和不准确。本发明通过部署多种类型的高精度传感器，提高了数据采集的全面性和准确性，确保了监测数据能够全面反映电力设备的实际运行状态。

2.数据处理的实时性和效率：大量数据的实时处理对于传统的中心化数据中心来说是一个巨大的挑战，容易造成数据处理的延迟。本发明采用边缘计算技术，将数据处理任务分散到设备附近的边缘节点，显著提高了数据处理的实时性和效率。

3.故障预测的准确性和可靠性：由于电力设备的运行环境复杂多变，传统的故障预测方法往往缺乏准确性和可靠性。本发明利用机器学习算法，结合历史数据和实时数据进行动态学习，提高了故障预测的准确性和可靠性。

4.系统适应性和灵活性：电力设备的类型和运行条件千差万别，对监测系统提出了高度的适应性和灵活性要求。本发明的机器学习分析模块能够根据不同类型的电力设备和运行条件，动态调整模型参数，增强了系统的适应性和灵活性。

5.预警和决策支持的智能化：在电力设备出现潜在问题时，如何快速准确地发出预警并提供有效的决策支持是一个关键问题。本发明的预警与决策模块通过智能分析设备状态，能够及时发出预警，并结合历史维护案例提供科学的维护决策支持。

6.用户交互和操作的便捷性：为了确保维护人员能够方便地使用监测系统，用户交互和操作的便捷性至关重要。本发明的用户交互模块提供了直观的用户界面和友好的操作指引，使得用户可以轻松地查看监测数据、评估结果和预警信息，并执行维护操作。

在本发明的电力设备健康监测系统中，需要特别保护的关键点包括以下几个方面：

1.数据安全与隐私保护：

-确保所有采集的电力设备数据在传输、存储和处理过程中的安全性，防止数据泄露、篡改或未经授权的访问。

-对敏感数据进行加密处理，并实施严格的访问控制策略，确保只有授权人员能够访问相关数据。

2.系统稳定性与可靠性：

-系统设计需考虑高可用性和容错性，以保证在硬件故障或软件异常情况下，系统仍能保持正常运行或优雅降级。

-定期进行系统维护和更新，及时修补安全漏洞，提高系统的抗攻击能力。

3.算法准确性与适应性：

-保护机器学习模型的训练过程和参数设置，确保模型的准确性和适应性，防止模型被恶意数据污染或误导。

-采用模型验证和测试机制，确保模型在实际应用中的有效性和可靠性。

4.预警机制的及时性与准确性：

-保护预警算法的准确性，确保系统能够在第一时间发现潜在的设备问题，并及时发出预警。

-设定合理的预警阈值和响应流程，避免误报和漏报，确保预警信息的准确性和有效性。

5.用户交互的友好性与易用性：

-保护用户界面的简洁性和直观性，确保用户能够轻松理解和操作系统，提高用户体验。

-提供详细的用户操作手册和在线帮助，确保用户能够正确使用系统功能，并在遇到问题时能够及时获得支持。

6.知识产权与商业秘密：

-保护本发明的知识产权，包括专利权、著作权和商标权，防止技术被侵权或非法复制。

-对于系统的核心算法和商业逻辑，应视为商业秘密，严格控制知情范围，防止泄露给竞争对手。

通过上述保护措施，可以确保本发明的电力设备健康监测系统在提供高效、准确的监测服务的同时，保障系统的安全性、稳定性和商业价值。

有益效果：

本发明的电力设备健康监测系统及其方法通过集成先进的机器学习技术和边缘计算能力，显著提升了电力设备状态监测的准确性、实时性和预测性。系统实现了对关键电力设备的全面数据采集和高效处理，确保了监测数据的完整性和可靠性。通过自适应的机器学习模型，系统能够精确地识别设备运行中的异常模式，并及时发出预警，从而大幅度提高了故障响应速度和预防性维护的能力。此外，智能决策支持功能为维护人员提供了科学的维护策略，有效降低了设备故障率和维护成本。用户友好的交互界面进一步简化了操作流程，提高了运维效率。总体而言，本发明不仅增强了电力系统的稳定性和安全性，还为电力行业的智能化转型提供了强有力的技术支持，带来了显著的经济和社会效益。

附图：

图1为本专利系统模块组成图

图2为本专利数据流程图

图3为本专利系统方法流程图

具体实施方式1：

在本发明的电力设备健康监测系统的第一个具体实施方式中，系统通过以下步骤，结合具体的参数设置，实现对电力设备状态的深入监测和智能预警：

1.数据采集与同步：

-传感器配置参数：温度传感器精度±0.5℃，湿度传感器精度±3％RH，电流传感器精度0.2级，电压传感器精度0.2级。

-数据同步频率：每5秒同步一次数据至边缘计算模块，确保监测的实时性。

2.数据预处理与特征提取：

-数据清洗标准：去除数据中的异常值，如温度突变超过10°C/min的情况。

-特征提取算法：使用主成分分析(PCA)提取关键特征，降维至保留95％方差的比例。

3.机器学习模型的迭代优化：

-模型训练数据集：包含至少1年的历史运行数据，其中正常运行数据占比80％，故障数据占比20％。

-模型优化频率：每季度根据新的运行数据和故障案例更新模型参数。

4.状态评估与健康预测：

-健康指数计算：根据设备的关键参数，如温度、电流、电压等，计算出一个0-100的健康指数，其中100表示最佳状态。

-故障风险预测：使用逻辑回归模型预测设备在未来24小时内发生故障的概率，阈值设定为50％。

5.智能预警与维护决策：

-预警阈值设置：健康指数低于80时发出黄色预警，低于60时发出红色预警。

-维护决策生成：根据预警级别和故障概率，自动生成维护建议，如黄色预警建议增加巡检频次，红色预警建议立即停机检查。

6.用户交互与操作反馈：

-用户界面展示：实时展示设备的健康指数、预警状态和维护建议，界面响应时间不超过2秒。

-用户自定义设置：允许用户根据设备特性和运行环境调整预警阈值和维护周期，如将预警阈值调整为75，以适应特殊运行条件。

通过这种结合具体参数的实施方式，本发明的电力设备健康监测系统能够更加精确地监测和评估电力设备的运行状态，及时发现并预防潜在的故障，从而提高电力系统的稳定性和可靠性，减少设备维护成本，保障电网的安全运行。

具体实施方式2：

在本发明的第二个具体实施方式中，电力设备健康监测系统通过以下步骤，结合更为详细的参数和条件，实现对电力设备状态的全面监测和智能预警，以进一步提升电网的运维效率和安全性：

1.数据采集与实时监控：

-传感器配置参数：对于变电站内的变压器，部署的温度传感器精度为±0.2℃，湿度传感器精度为±2％RH，局部放电(PD)传感器灵敏度为0.1μA，振动传感器的测量范围为0-100m/s²。

-实时监控条件：系统设置连续监控模式，每10秒采集一次数据，并实时上传至边缘计算模块，确保对设备状态的连续跟踪。

2.数据预处理与异常检测：

-数据清洗阈值：设定数据清洗的阈值，例如，对于温度数据，连续5个数据点超过设定的高温阈值(如90℃)则标记为异常。

-异常检测算法：采用自适应滤波算法，对连续3次超过阈值的数据进行标记，并触发异常报告。

3.机器学习模型的训练与优化：

-训练数据集规模：使用至少包含5年内的运行数据，其中正常运行数据占比90％，各类故障数据占比10％。

-模型优化策略：采用深度神经网络(DNN)进行模型训练，并通过遗传算法优化网络结构和超参数，提高模型的预测性能。

4.状态评估与健康趋势分析：

-健康评估指标：定义变压器健康评估指标体系，包括温度稳定性、绝缘强度、局部放电水平等，每个指标设定不同的权重。

-健康趋势分析：使用时间序列分析方法，如ARIMA模型，预测设备健康指标的未来趋势，并与历史趋势进行对比，评估潜在的故障风险。

5.智能预警与维护策略制定：

-预警机制：当任一健康指标低于预设的安全阈值(如绝缘强度低于0.6kV/mm)，系统自动触发预警，并根据风险等级分类(低风险、中风险、高风险)。

-维护策略制定：根据预警等级和设备的重要性，制定相应的维护策略，例如，对于高风险预警，推荐立即进行现场检查和必要的维护工作。

6.用户交互与系统反馈：

-用户界面功能：提供3D可视化界面，展示设备的空间布局和实时状态，同时提供详细的健康评估报告和维护建议。

-系统反馈机制：用户可以对预警和维护建议进行确认或修改，系统根据用户反馈调整预警策略和维护计划。

通过这种具体实施方式，本发明的电力设备健康监测系统能够提供更加精确和细致的设备状态监测，及时发现并预防潜在的故障，从而提高电力系统的稳定性和可靠性，减少设备维护成本，保障电网的安全运行。

Claims (10)

1.一种电力设备健康监测系统，其特征在于，包括：

数据采集模块：用于实时采集电力设备的运行数据，包括电压、电流、温度和振动等参数；

边缘计算模块：利用边缘计算技术进行数据的初步处理和存储，包括数据清洗、去噪、特征提取；

机器学习分析模块：集成自适应机器学习算法，动态调整模型参数，提高故障预测的准确性；

状态评估模块：基于机器学习分析结果，评估设备的健康状态；

预警与决策模块：在检测到潜在问题时，发出预警并提供维护决策支持；

用户交互模块：提供友好的用户界面，展示监测数据和分析结果。

2.根据权利要求1所述的电力设备健康监测系统，其中数据采集模块进一步包括：

温度传感器、振动传感器、电流传感器和电压传感器，用于监测电力设备的热状态、机械状态和电气状态。

3.根据权利要求1所述的电力设备健康监测系统，其中边缘计算模块进一步包括：

数据预处理单元、数据存储单元和初步分析单元，用于对采集到的原始数据进行清洗、去噪、特征提取和临时存储。

4.根据任一前述权利要求所述的电力设备健康监测系统，其中机器学习分析模块进一步包括：

模型训练单元和模型应用单元，模型训练单元使用历史数据对机器学习模型进行训练，模型应用单元将训练好的模型应用于实时数据，进行故障预测和状态监测。

5.根据任一前述权利要求所述的电力设备健康监测系统，其中状态评估模块进一步包括：

健康指数计算单元和趋势分析单元，健康指数计算单元根据机器学习分析模块的输出计算设备的健康指数，趋势分析单元分析设备健康指数随时间的变化趋势。

6.根据任一前述权利要求所述的电力设备健康监测系统，其中预警与决策模块进一步包括：

预警生成单元和维护决策支持单元，预警生成单元根据状态评估模块的结果和预设的阈值判断是否需要发出预警，维护决策支持单元基于预警信息和设备历史维护数据提供维护建议。

7.根据任一前述权利要求所述的电力设备健康监测系统，其中用户交互模块进一步包括：

数据可视化单元和用户操作界面，数据可视化单元将监测数据和分析结果以图表或图形的形式展示，用户操作界面允许用户进行系统设置、查询历史数据和接收系统通知。

8.一种电力设备健康监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

数据采集：通过多种类型的传感器实时采集电力设备的运行数据；

数据预处理：利用边缘计算模块对采集到的原始数据进行清洗、去噪和特征提取；

模型训练与应用：使用历史数据训练机器学习模型，并将训练好的模型应用于实时数据进行故障预测和状态监测；

状态评估：根据机器学习分析模块的输出计算设备的健康指数并分析其趋势；

预警与决策：在检测到潜在问题时发出预警并提供维护决策支持；

用户交互：通过用户界面展示监测数据和分析结果。

9.根据权利要求8所述的电力设备健康监测方法，其中数据采集步骤进一步包括：

对电力设备的电压、电流、温度、振动等参数进行监测，并实时传输至边缘计算模块。

10.根据权利要求8、9所述的电力设备健康监测方法，其中数据预处理步骤进一步包括：

使用滤波算法去除数据中的噪声，并提取对设备状态评估有重要影响的特征参数；

模型训练与应用步骤进一步包括使用深度学习、支持向量机、随机森林或其他机器学习算法对模型进行训练和优化；

状态评估步骤进一步包括根据设备的健康指数和趋势分析结果，评估设备的即时状态和预测其未来的运行状况；

预警与决策步骤进一步包括在设备状态指数低于预设阈值时自动触发预警机制，并通过分析历史维护案例和实时数据提供针对性的维护建议；

用户交互步骤进一步包括通过图形用户界面展示实时监测数据、健康评估结果和预警信息，以及提供维护操作的指导和记录功能。