一种配电设备健康状态评估方法及系统

本发明涉及电力系统监控与维护，尤其涉及一种配电设备健康状态评估方法及系统。

背景技术：

1、随着电力需求的不断增加和电网规模的日益扩大，配电设备的健康状态评估变得越来越重要。配电设备在电力系统中承担着关键的传输和分配任务，其运行状态直接关系到电力系统的安全和稳定。传统的配电设备健康状态评估方法主要依赖于定期检修和人工经验，这些方法存在效率低、准确性差、维护成本高等问题。在现代电力系统中，随着传感技术、物联网和大数据分析技术的发展，配电设备运行数据的实时监测和智能分析成为可能，为实现更加精准的健康状态评估提供了技术基础。

2、然而，现有技术在实际应用中仍存在诸多技术问题。首先，传统的健康状态评估方法通常依赖单一的参数（如温度或电流）进行评估，无法全面反映设备的真实运行状态。其次，即使一些先进的评估方法使用了多参数数据，但在数据融合和特征提取方面仍存在不足，导致评估结果的可靠性和准确性不高。此外，现有技术在异常预警和故障诊断方面缺乏智能化手段，无法及时、准确地识别故障类型、位置和原因，导致设备维护和管理滞后，增加了电力系统运行的风险。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种配电设备健康状态评估方法及系统。

2、一种配电设备健康状态评估方法，包括以下步骤：

3、s1，数据采集：通过传感器网络采集配电设备的多维度运行数据，包括电压、电流、温度、湿度、振动、声音以及环境数据，建立全面的配电设备运行数据集；

4、s2，数据预处理：对采集到的多维度运行数据进行预处理，包括数据清洗、数据校准和异常数据检测，使用统计方法剔除异常数据，以保证数据的准确性和一致性；

5、s3，多模态特征提取：从预处理后的数据中提取多模态特征参数，包括电气特征、热力学特征、机械特征和环境特征，为后续分析提供全面的特征信息；

6、s4，融合健康指数计算：采用多源数据融合技术，将提取的多模态特征进行加权融合，计算配电设备的综合健康指数，该健康指数反映设备的整体运行状态和健康水平；

7、s5，健康状态评估模型构建：基于综合健康指数，利用深度学习算法和历史运行数据，建立配电设备的健康状态评估模型；

8、s6，智能预警与故障诊断：当监测到设备健康状态异常时，生成智能预警信息，并结合历史数据和故障特征进行智能故障诊断，确定故障类型、位置和原因，生成维护建议。

9、可选的，所述s1数据采集中的传感器网络具体包括：

10、温度传感器：安装在配电设备关键部件（如变压器、断路器）的表面或内部，用于监测配电设备温度数据；

11、电流传感器：安装在配电设备的电流通道上，用于测量流经配电设备的电流，得到电流数据；

12、电压传感器：安装在配电设备的输出端口，用于测量配电设备的工作电压，获取电压数据；

13、振动传感器：安装在配电设备的外壳或支撑结构上，用于监测配电设备运行时的振动情况，获取振动数据；

14、声音传感器：安装在配电设备周围，捕捉设备运行时的声音特征，获取声音数据；

15、环境传感器：安装在设备周围，用于监测环境温度、湿度和噪声数据。

16、可选的，所述数据预处理具体包括：

17、s21，数据清洗：对采集到的传感器数据进行缺失值处理；

18、s22，数据校准：校准传感器的数据，使传感器在相同条件下具有一致的测量结果，确保所有传感器数据的时间戳一致；

19、s23，异常数据检测：使用统计方法检测异常值；

20、s24，数据标准化：将所有传感器的数据标准化，使得不同传感器的数据在同一个尺度上进行比较。

21、可选的，所述多模态特征提取具体包括：

22、s31，电气特征提取：电气特征包括电流波形特征和频率波动特征，从预处理后的电流数据中提取所有数据点，计算电流数据的均值和均方根值，找到预处理后的电流数据中的最大值，计算峰值因子，获取电流波形特征，从预处理后的电流数据中提取时间序列数据，进行快速傅里叶变换计算，获取频率波动特征；

23、s32，热力学特征：热力学特征包括温度变化特征和热辐射特征，通过从预处理后的温度数据中提取所有数据点，计算温度数据的均值，从预处理后的温度数据中提取相邻数据点，计算温度变化率，获取温度变化特征，从预处理后的温度数据中提取温度值，计算热辐射强度，获取热辐射特征；

24、s33，机械特征：机械特征包括振动频谱特征和机械应力特征，从预处理后的振动数据中提取时间序列数据，进行快速傅里叶变换计算，从快速傅里叶变换结果中提取频谱信号，计算峰值，获取振动频谱特征，从预处理后的振动数据中提取相邻数据点，计算应力变化率，获取机械应力特征；

25、s34，环境特征提取：环境特征包括湿度变化特征和环境噪声特征，从预处理后的湿度数据中提取所有数据点，计算湿度数据的均值，从预处理后的湿度数据中提取相邻数据点，计算湿度变化率，获取湿度变化特征，从预处理后的噪声数据中提取噪声功率，计算噪声强度，获取环境噪声特征。

26、可选的，所述融合健康指数计算具体包括：

27、s41，特征归一化：对不同模态的特征进行归一化处理；

28、s42，特征加权：根据特征对健康状态的影响程度，给予不同的权重；

29、s43，加权融合：将归一化后的特征按权重进行加权求和，得到综合健康指数；

30、s44，综合健康指数解释：将计算得到的综合健康指数进行解释，用于评估配电设备的健康状态。

31、可选的，所述健康状态评估模型构建具体包括：

32、s51，历史运行数据收集：收集配电设备历史运行数据，并提取特征数据，包括电气特征、热力学特征、机械特征和环境特征，基于提取的特征数据，计算出相应的综合健康指数；

33、s52，特征标注：为提取的特征数据打上健康状态标签，如正常、异常和故障；

34、构建特征向量：每个特征向量均包括s51中提取的特征数据和综合健康指数，每个特征向量对应一个健康状态标签（正常、异常、故障）；

35、s53，建立健康状态评估模型：通过长短期记忆网络算法，构建健康状态评估模型；

36、s54，模型训练：将特征向量（包括综合健康指数）作为输入，将健康状态标签作为输出，输入到模型中进行训练；

37、s55，模型评估：使用准确率、精确率、召回率、f1分数评估健康状态评估模型性能；

38、s56，模型部署：将训练好的健康状态评估模型部署到配电设备监控系统中，输入配电设备的实时运行数据，预测健康状态。

39、可选的，所述s6中生成智能预警信息包括：

40、s61，实时数据输入：将配电设备的实时运行数据输入到已经训练好的健康状态评估模型中进行健康状态预测；

41、s62，健康状态判断：模型输出当前设备的健康状态，包括正常、异常和故障，若健康状态被预测为异常或故障，则触发预警机制；

42、s63，生成预警信息：在检测到异常或故障状态时，生成预警信息。

43、可选的，所述s6中智能故障诊断包括：

44、s64，提取特征数据：从当前异常或故障状态下的实时数据和历史数据中提取相关特征，包括电气特征、热力学特征、机械特征和环境特征；

45、s65，匹配历史数据：将当前提取的特征与历史故障数据进行匹配；

46、s66，确定故障类型、位置和原因：根据匹配的历史数据，确定当前故障的类型，根据历史数据中的故障位置信息，以及当前传感器数据，推断故障位置，结合历史数据中的故障原因和当前环境特征，分析故障原因。

47、可选的，所述s6中生成维护建议包括：

48、s67，综合分析：结合故障类型、位置和原因，进行综合分析，生成维护建议；

49、s68，维护建议内容：维护建议包括故障类型（如过热、短路）、故障位置（如变压器、断路器）、故障原因（如冷却系统失效、线路老化）、紧急处理措施（如立即停机检查、降低负载）和长期维护建议（如更换老化部件、改进冷却系统）；

50、s69，建议格式：生成的维护建议以标准格式呈现，便于维护人员快速理解和执行。

51、一种配电设备健康状态评估系统，用于实现如权利要求1-9任一项所述的一种配电设备健康状态评估方法，包括以下模块：

52、数据采集模块：通过传感器网络采集配电设备的多维度运行数据，包括电压、电流、温度、湿度、振动、声音以及环境数据；

53、数据预处理模块：对采集到的多维度运行数据进行预处理，包括数据清洗、数据校准和异常数据检测，使用统计方法剔除异常数据；

54、特征提取模块：从预处理后的数据中提取多模态特征参数，包括电气特征、热力学特征、机械特征和环境特征；

55、综合健康指数计算模块：采用多源数据融合技术，将提取的多模态特征进行加权融合，计算配电设备的综合健康指数；

56、健康状态评估模型构建模块：基于综合健康指数，利用lstm（长短期记忆网络）深度学习算法和历史运行数据，建立配电设备的健康状态评估模型；

57、智能预警与故障诊断模块：当监测到设备健康状态异常时，生成智能预警信息，并结合历史数据和故障特征进行智能故障诊断，确定故障类型、位置和原因，提供详细的维护建议

58、本发明的有益效果：

59、本发明，通过传感器网络采集电压、电流、温度、湿度、振动、声音以及环境数据等多维度运行数据，建立全面的配电设备运行数据集。利用多源数据融合技术，将不同来源的特征数据进行加权融合，计算综合健康指数，使评估结果更加全面和准确。结合长短期记忆网络深度学习算法，对设备运行数据进行动态监测和智能分析，能够捕捉设备运行状态的细微变化，提高了评估的精度和可靠性。

60、本发明，利用训练好的健康状态评估模型，对实时输入的设备运行数据进行健康状态预测。当监测到设备健康状态异常时，系统生成智能预警信息，通过实时监测和预警机制，能够及时发现配电设备潜在的运行风险，避免故障扩展，保障电力系统的安全稳定运行。

61、本发明，当设备健康状态被预测为异常或故障时，系统结合历史数据和故障特征进行智能故障诊断，确定故障类型、位置和可能原因。通过匹配历史故障数据，利用相似度算法找到最相似的故障案例，推断当前故障的详细信息。系统生成详细的维护建议，包括故障类型、故障位置、可能原因、紧急处理措施和长期维护建议。通过智能故障诊断和详细的维护建议，帮助维护人员迅速识别和处理问题，提高设备的维护效率，延长设备的使用寿命，降低维护成本。