一种智能化电力配电站运行故障预测方法及系统与流程

本发明涉及电力通信，具体而言，涉及一种智能化电力配电站运行故障预测方法及系统。

背景技术：

1、随着智能化技术的快速发展，电力配电站作为电网的关键组成部分，其运行状态的实时监控和故障预测已成为电力系统维护的重要方向。当前，电力配电站主要依赖传统的监测手段和定期的人工巡检来发现和处理故障，这些方法往往存在反应迟缓、效率低下的问题。尽管一些先进的监测系统已经开始应用传感器和自动化技术收集设备运行数据，但这些系统大多基于静态阈值或简单的规则引擎，难以应对复杂多变的电网环境。

2、此外，现有技术在处理大量实时数据、识别潜在故障模式方面仍显不足，往往需要依赖专家经验进行判断，这不仅增加了运维成本，也限制了故障预测的准确性和响应速度。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种智能化电力配电站运行故障预测方法及系统，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

2、第一方面，本技术提供了一种智能化电力配电站运行故障预测方法，包括：

3、获取智能化电力配电站设备的运行状况数据和生命周期数据，利用图论算法将智能化电力配电站设备作为神经元映射为节点、智能化电力配电站设备间的连接关系映射为带有权重的边，并将带权重的边作为神经网络中的突触，构建神经网络拓扑模型，其中运行状况数据包括物理参数、连接状态以及历史运行数据，生命周期数据包括使用年限数据和维护记录数据，其中神经网络拓扑模型用来模拟设备性能随着时间的自然退化以及设备间交互影响的动态演变过程；

4、获取智能化电力配电站设备的历史运维数据，模拟大脑中神经元的退化过程，建立电力配电站设备老化模型，其中设备老化模型用来预测设备性能随时间的下降趋势；实时监测综合电力系统数据，并根据综合电力系统数据，利用同步动力学分析和相位锁定值技术，动态调整基于设备综合状态数据构建的神经网络拓扑模型中的连接权重，模拟大脑对外界刺激的响应机制来评估设备间的功能性连接强度和稳定性动态，得到功能性连接数据，其中历史运维数据包括智能化电力配电站设备的使用年限、历史负载、维护和升级记录，其中综合电力系统数据包括电流、电压、功率流向、功率质量数据以及环境变化数据；

5、结合电力配电站设备老化模型和功能性连接数据，预测电力配电站设备潜在的退化路径，并利用机器学习技术将电力配电站设备潜在的退化路径和获取得到的电力配电站的历史运行故障案例输入至深度学习模型中进行训练识别，得到潜在故障模式识别结果，其中退化路径为智能化电力配电站设备性能下降直至最终失效的整个过程；

6、将得到的潜在故障模式识别结果与电力配电站的历史运行故障案例相关联，得到潜在故障模式与历史故障案例之间的相似度；基于相似度，结合电力配电站设备老化模型和功能性连接数据，评估整个智能化电力配电站运行电网的故障风险，得到故障风险评估报告，其中故障风险评估报告包括高风险区域和关键设备；

7、根据故障风险评估报告，结合实时监测数据动态监控电网状态，判断系统检测到的与训练识别的故障模式是否存在相匹配的迹象；若匹配，预警系统则会自动触发，提供实时的故障预警和维护建议，进而优化故障模式识别模型，若不匹配，则持续监测并做出记录和维护。

8、优选地，所述获取智能化电力配电站设备的运行状况数据和生命周期数据，利用图论算法将智能化电力配电站设备作为神经元映射为节点、智能化电力配电站设备间的连接关系映射为带有权重的边，并将带权重的边作为神经网络中的突触，构建神经网络拓扑模型，其中运行状况数据包括物理参数、连接状态以及历史运行数据，生命周期数据包括使用年限数据和维护记录数据，其中包括：

9、获取智能化电力配电站设备的物理参数和连接状态，经过图论中的社区检测算法处理，识别智能化电力配电站设备的功能群组，得到智能化电力配电站设备作为神经元的初步节点分类；

10、利用生存分析技术对智能化电力配电站设备的使用年限和维护记录进行分析处理，评估每台设备的剩余使用寿命，得到设备老化状态的量化指标；

11、基于初步节点分类和设备老化状态的量化指标，经过聚类算法处理，细化设备节点的分类并确定其在神经网络拓扑模型中的位置，得到设备节点的精细化特征表示；

12、根据设备间的功率流向、历史交互数据以及精细化特征表示，经过权重分配算法处理，确定设备节点间的连接强度和权重，进而完成神经网络拓扑模型的构建。

13、优选地，所述获取智能化电力配电站设备的历史运维数据，模拟大脑中神经元的退化过程，建立电力配电站设备老化模型，其中设备老化模型用来预测设备性能随时间的下降趋势，其中包括：

14、获取智能化电力配电站设备的使用年限、历史负载、维护和升级记录，经过数据清洗和特征工程，提取设备老化特征，建立特征集，其中设备老化特征包括累积操作次数、历史故障率及平均修复时间；

15、基于特征集，借鉴大脑神经元随时间退化衰老原理，运用生存分析中的比例风险回归模型来模拟设备老化过程，建立电力配电站设备老化模型。

16、优选地，所述实时监测综合电力系统数据，并根据综合电力系统数据，利用同步动力学分析和相位锁定值技术，动态调整基于获取得到的设备综合状态数据构建的神经网络拓扑模型中的连接权重，其中包括：

17、对实时监测得到的智能化电力配电站的电流、电压、功率流向、功率质量数据以及环境变化数据进行数据清洗和标准化处理，得到预处理后的综合电力系统数据集；

18、根据预处理后的综合电力系统数据集，计算各设备间的相位差和幅度比，使用同步动力学分析来识别设备间的同步行为，得到设备间的同步状态，其中包括相位差和幅度比的度量；

19、基于设备间的同步状态，利用相位锁定计算公式量化设备间的相位锁定程度，得到设备间的相位锁定值；

20、根据相位锁定值和获取得到的设备综合状态数据，对神经网络拓扑模型进行动态权重调整，得到调整后的连接权重信息。

21、优选地，所述模拟大脑对外界刺激的响应机制来评估设备间的功能性连接强度和稳定性动态，得到功能性连接数据，其中包括：

22、根据调整后的连接权重信息，实时监测电力配电站设备的关键参数，获取设备间的实时数据流，其中关键参数包括电压和电流；

23、应用小波变换分析实时数据流的时频特性，识别信号中的突变或周期性成分，得到系统的时频表示结果；

24、基于系统的时频表示结果，利用反向传播算法，模拟大脑的学习和适应机制，调整神经网络模型的权重和偏置，得到更新后的神经网络权重和偏置；

25、根据更新后的神经网络权重和偏置，对神经网络模型中的模型参数进行优化，得到优化后的模型参数，并利用更新后的神经网络模型重新评估设备间的连接强度和稳定性，进而生成功能性连接数据。

26、优选地，所述结合电力配电站设备老化模型和功能性连接数据，预测电力配电站设备潜在的退化路径，并利用机器学习技术将电力配电站设备潜在的退化路径和获取得到的电力配电站的历史运行故障案例输入至深度学习模型中进行训练识别，得到潜在故障模式识别结果，其中包括：

27、提取电力配电站设备老化模型中的关键老化特征指标，对关键老化特征指标进行数据清洗、归一化处理和特征选择，得到处理后的关键老化特征指标，其中关键老化特征指标包括计的剩余使用寿命以及其他老化指标；

28、根据支持向量机算法对处理后的关键老化特征指标和功能性连接数据进行计算，建立设备退化的预测模型，进而得到电力配电站设备潜在的退化路径；

29、利用长短期记忆网络对电力配电站设备潜在的退化路径进行分析和特征学习，得到训练好的深度学习模型，将训练好的深度学习模型输入至最新的设备性能监测数据，进行故障模式的识别和分类，得到潜在故障模式识别结果。

30、优选地，所述将得到的潜在故障模式识别结果与电力配电站的历史运行故障案例相关联，得到潜在故障模式与历史故障案例之间的相似度，并对相似度进行分析，得到相似度最高的案例列表，其中包括：

31、对潜在故障模式识别结果与电力配电站的历史运行故障案例进行特征提取，得到故障模式的数值化特征向量和历史案例的数值化特征向量，其中提取过程包括将非数值型数据转换为数值型特征向量、采用词嵌入技术将文本描述转换为向量以及使用独热编码方法处理分类数据，其中非数值型数据包括故障描述、设备类型和故障时间；

32、将故障模式的数值化特征向量和历史案例的数值化特征向量转换为集合的形式，分别得到故障模式集合和历史案例集合，并计算故障模式集合和历史案例集合之间的交集和并集，通过杰卡德相似系数公式计算量化相似度，得到故障模式和历史案例之间的相似度分数；

33、根据相似度分数对历史故障案例进行排序，识别与潜在故障模式相似度最高的案例，得到与潜在故障模式相似度最高的案例列表。

34、第二方面，本技术还提供了一种智能化电力配电站运行故障预测系统，包括：

35、获取模块：用于获取智能化电力配电站设备的运行状况数据和生命周期数据，利用图论算法将智能化电力配电站设备作为神经元映射为节点、智能化电力配电站设备间的连接关系映射为带有权重的边，并将带权重的边作为神经网络中的突触，构建神经网络拓扑模型，其中运行状况数据包括物理参数、连接状态以及历史运行数据，生命周期数据包括使用年限数据和维护记录数据，其中神经网络拓扑模型用来模拟设备性能随着时间的自然退化以及设备间交互影响的动态演变过程；

36、建立模型模块：用于获取智能化电力配电站设备的历史运维数据，模拟大脑中神经元的退化过程，建立电力配电站设备老化模型，其中设备老化模型用来预测设备性能随时间的下降趋势；实时监测综合电力系统数据，并根据综合电力系统数据，利用同步动力学分析和相位锁定值技术，动态调整基于获取得到的设备综合状态数据构建的神经网络拓扑模型中的连接权重，模拟大脑对外界刺激的响应机制来评估设备间的功能性连接强度和稳定性动态，得到功能性连接数据，其中历史运维数据包括智能化电力配电站设备的使用年限、历史负载、维护和升级记录，其中综合电力系统数据包括电流、电压、功率流向、功率质量数据以及环境变化数据，设备综合状态数据包括设备运行状态、维护数据、物理参数和环境因素；

37、训练识别模块：用于结合电力配电站设备老化模型和功能性连接数据，预测电力配电站设备潜在的退化路径，并利用机器学习技术将电力配电站设备潜在的退化路径和获取得到的电力配电站的历史运行故障案例输入至深度学习模型中进行训练识别，得到潜在故障模式识别结果，其中退化路径为智能化电力配电站设备性能下降直至最终失效的整个过程；

38、关联模块：用于将得到的潜在故障模式识别结果与电力配电站的历史运行故障案例相关联，得到潜在故障模式与历史故障案例之间的相似度，并对相似度进行分析，得到相似度最高的案例列表；基于案例列表，结合电力配电站设备老化模型和功能性连接数据，评估整个智能化电力配电站运行电网的故障风险，得到故障风险评估报告，其中故障风险评估报告包括高风险区域和关键设备；

39、判断模块：用于根据故障风险评估报告，结合实时监测数据动态监控电网状态，判断系统检测到的与训练识别的故障模式是否存在相匹配的迹象；若匹配，预警系统则会自动触发，提供实时的故障预警和维护建议，进而优化故障模式识别模型，若不匹配，则持续监测并做出记录和维护。

40、.本发明的有益效果为：

41、本发明采用深度学习模型对电力配电站设备的潜在故障模式进行识别，结合同步动力学分析和相位锁定值技术，能够更准确地捕捉设备运行中的微妙变化，从而提前预测潜在的故障；通过实时监测设备的关键参数并动态调整神经网络拓扑模型中的连接权重，本发明能够实时反映电网的状态变化，及时发现并响应可能影响电网稳定性的问题；通过与历史故障案例的相似度分析，提供针对性的维护建议和故障预警，帮助电力配电站运维人员制定更加科学的维护计划，减少意外停机时间，延长设备使用寿命。

42、本发明通过自动化的故障预测和风险评估，减少了对人工的依赖，从而有效降低了运维成本，在故障发生前，本发明能够快速识别故障迹象并发出预警，使得电力配电站能够迅速采取应对措施，避免了故障扩大导致的更大损失，基于大量实时和历史数据，并通过数据融合和智能分析，为电力配电站的运营管理提供了强有力的数据驱动决策支持，不仅适用于当前的电力配电站设备，也能够适应未来电网技术的发展和新型设备的接入，具有很好的扩展性和适应性。

43、本发明通过训练深度学习模型，如卷积神经网络或循环神经网络，本发明识别了潜在的故障模式，提高了故障预测的准确性和响应速度，生成了包含高风险区域和关键设备的故障风险评估报告，为电力配电站的维护和运营决策提供了科学依据，并且通过在线迁移学习对模型进行快速更新，使故障预测系统能够适应电网状态的变化和新的故障场景，不仅提升了电力配电站的智能化水平，也为电力行业的可持续发展和智能化升级提供了技术支撑。

44、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。