一种电力设备逐级状态评估方法及系统

本发明属于电力系统主设备状态评估领域，具体涉及一种电力设备逐级状态评估方法及系统。

背景技术：

1、随着现代社会的发展，国民生活生产所需的电力系统规模不断增大，对电能质量与用电安全的要求也越来越高。电力系统由发电机、变压器、断路器、输电设备等电气设备组成，电气设备的安全可靠是电力系统正常运行的基础。

2、目前，国内外的科研机构、设备运行单位与制造厂家在电力设备状态评估方面已经展开了大量的研究工作，在评估方法与标准制定方面取得了丰富的研究成果。然而，由于电力系统设备结构复杂、集成度高、运行环境复杂多变且经常受到外部不良工况的影响，设备状态评估与故障诊断的难度大大增加，当前的状态评估方法和应用不足以全面可靠地监测设备运行情况。当前的状态评估方法大多建立在单一或有限的状态参量上，无法全面反映设备不同部件的健康状态，难以发现一些隐蔽的缺陷。因此，状态评估方法需要能尽可能全面监测与评估电力设备运行状态，并对设备的不同结构健康状况进行差异化、精细化的评价和诊断，由此实现电力系统电力设备的状态评价。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种电力设备逐级状态评估方法及系统，以克服现有技术无法全面反映设备不同部件的健康状态的问题。

2、一种电力设备逐级状态评估方法，包括以下步骤：

3、s1，根据待监测电力设备的特征采集待监测电力设备的原始信号；

4、s2，对获取的原始信号进行数据预处理，对预处理后的原始信号进行状态特征识别，获取待监测电力设备的特征量矩阵；

5、s3，根据获取的特征量矩阵进行待监测电力设备的状态评估及分级，得到待监测设备的状态评估结果和分级结果。

6、优选的，采用不同的传感器同时获取不同类型的待监测电力设备的原始信号。

7、优选的，对采集到的原始信号进行预处理，处理步骤包括：异常数据检测与删除、缺失数据自动填补、含噪数据滤波平滑。

8、优选的，根据获取的特征量矩阵进行待监测电力设备的状态评估过程中，根据当前输入特征矩阵判断设备的实时健康状态，然后根据待监测电力设备当前输入特征矩阵和历史状态数据对待监测电力设备未来状态变化进行预测。

9、优选的，将得到的待监测设备的状态评估结果和分级结果进行可视化。

10、优选的，可视化包括两级页面展示，第一级显示所有待监测电力设备的健康状态，展示每个设备的类型、编号、和实时状态，其中实时状态划分为正常、异常、危险三个状态；第二级页面展示设备的具体状态信息，包括各部件的实时健康状态，如果有异常或异常风险，显示异常发生部位和异常危险程度。

11、优选的，采用阈值比对的方法对特征矩阵中的特征量进行对比分析，同时采用有监督的机器学习训练回归模型进行未来健康状态预测。

12、一种电力设备逐级状态评估系统，包括数据采集单元，数据预处理单元和评估单元：

13、数据采集单元，用于采集获取待监测电力设备的原始信号；

14、数据预处理单元，对获取的原始信号进行数据预处理，对预处理后的原始信号进行状态特征识别，获取待监测电力设备的特征量矩阵；

15、评估单元，根据获取的特征量矩阵进行待监测电力设备的状态评估及分级，得到待监测设备的状态评估结果和分级结果。

16、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述电力设备逐级状态评估方法的步骤。

17、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述电力设备逐级状态评估方法的步骤。

18、与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

19、本发明提供一种电力设备逐级状态评估方法，根据待监测电力设备的特征采集待监测电力设备的原始信号；对获取的原始信号进行数据预处理，对预处理后的原始信号进行状态特征识别，获取待监测电力设备的特征量矩阵；根据获取的特征量矩阵进行待监测电力设备的状态评估及分级，得到待监测设备的状态评估结果和分级结果，本发明通过对电力设备状态指标的全面感知与后端的分级状态评估，能快速、准确地反映设备实时状态信息，为运维人员提供及时可靠的指导信息，有利于电力系统的安全可靠运行。

20、优选的，可利用的传感器与数字信号分析系统非常丰富，可以实现对设备状态的全面感知，利用大量的状态参量信息对设备状态进行评估，准确性得到了有效提高；该方法采用分级评估的方式对电力设备的健康状态进行评价，可以实现设备实时状态的差异化、精细化评估，直观反映设备出现异常的结构单元和异常程度，有利于工作人员快速、有针对性地展开运维工作。

技术特征：

1.一种电力设备逐级状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种电力设备逐级状态评估方法，其特征在于，采用不同的传感器同时获取不同类型的待监测电力设备的原始信号。

3.根据权利要求1所述的一种电力设备逐级状态评估方法，其特征在于，对采集到的原始信号进行预处理，处理步骤包括：异常数据检测与删除、缺失数据自动填补、含噪数据滤波平滑。

4.根据权利要求1所述的一种电力设备逐级状态评估方法，其特征在于，根据获取的特征量矩阵进行待监测电力设备的状态评估过程中，根据当前输入特征矩阵判断设备的实时健康状态，然后根据待监测电力设备当前输入特征矩阵和历史状态数据对待监测电力设备未来状态变化进行预测。

5.根据权利要求1所述的一种电力设备逐级状态评估方法，其特征在于，将得到的待监测设备的状态评估结果和分级结果进行可视化。

6.根据权利要求5所述的一种电力设备逐级状态评估方法，其特征在于，可视化包括两级页面展示，第一级显示所有待监测电力设备的健康状态，展示每个设备的类型、编号、和实时状态，其中实时状态划分为正常、异常、危险三个状态；第二级页面展示设备的具体状态信息，包括各部件的实时健康状态，如果有异常或异常风险，显示异常发生部位和异常危险程度。

7.根据权利要求4所述的一种电力设备逐级状态评估方法，其特征在于，采用阈值比对的方法对特征矩阵中的特征量进行对比分析，同时采用有监督的机器学习训练回归模型进行未来健康状态预测。

8.一种电力设备逐级状态评估系统，其特征在于，包括数据采集单元，数据预处理单元和评估单元：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述电力设备逐级状态评估方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述电力设备逐级状态评估方法的步骤。

技术总结本发明公开了一种电力设备逐级状态评估方法及系统，根据待监测电力设备的特征采集待监测电力设备的原始信号；对获取的原始信号进行数据预处理，对预处理后的原始信号进行状态特征识别，获取待监测电力设备的特征量矩阵；根据获取的特征量矩阵进行待监测电力设备的状态评估及分级，得到待监测设备的状态评估结果和分级结果，本发明通过对电力设备状态指标的全面感知与后端的分级状态评估，能快速、准确地反映设备实时状态信息，为运维人员提供及时可靠的指导信息，有利于电力系统的安全可靠运行。采用分级评估的方式对电力设备的健康状态进行评价，可以实现设备实时状态的差异化、精细化评估，有利于工作人员快速、有针对性地展开运维工作。技术研发人员：徐佳宁,李兴文,杨皓文,高偲智,陈思磊受保护的技术使用者：西安交通大学技术研发日：技术公布日：2024/9/9