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一種基于數(shù)字孿生的變電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)與流程

文檔序號:40609978發(fā)布日期:2025-01-07 20:52閱讀:9來源:國知局
一種基于數(shù)字孿生的變電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)與流程

本發(fā)明涉及變電站運(yùn)維和管理領(lǐng)域,尤其涉及一種基于數(shù)字孿生的變電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。


背景技術(shù):

1、隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展,變電站的規(guī)模與復(fù)雜程度也不斷提高,對變電站運(yùn)行的安全性、可靠性要求也越來越高。變電站作為電力系統(tǒng)的核心,直接關(guān)系到系統(tǒng)供電的穩(wěn)定性和可靠性。

2、然而,傳統(tǒng)的變電站監(jiān)控采集系統(tǒng)通常采用手動(dòng)巡檢方式,并依靠人工對變電站內(nèi)的各種設(shè)備進(jìn)行巡視和檢測,以此來發(fā)現(xiàn)、報(bào)警電力設(shè)備出現(xiàn)的問題,這種方法缺乏及時(shí)性、精準(zhǔn)性和可靠性,容易出現(xiàn)漏檢、誤判等問題。另外,雖然變電站在建設(shè)的過程中已經(jīng)采用了一些常用的監(jiān)測手段,如跳線測溫、超聲波檢測等,但這些手段往往只能針對單一的故障情況進(jìn)行監(jiān)測,而無法全面覆蓋變電站所有可能的故障情況,變電站故障監(jiān)測工作面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述缺陷與問題,提供一種基于數(shù)字孿生的變電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng),通過對整個(gè)變電站的實(shí)體和運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,構(gòu)建出變電站數(shù)字孿生體,以模擬變電站的運(yùn)行環(huán)境,實(shí)現(xiàn)對變電站運(yùn)行信息和數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測,以提高變電站故障處理的可靠性和實(shí)時(shí)性。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的,本發(fā)明的技術(shù)解決方案是:一種基于數(shù)字孿生的變電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測方法,包括:

3、獲取變電站檢測數(shù)據(jù),并對變電站檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,篩選出特征數(shù)據(jù);

4、先根據(jù)變電站的實(shí)景實(shí)物和三維幾何數(shù)據(jù),建立變電站的3d數(shù)字模型,同時(shí)構(gòu)建出變電站的特征數(shù)據(jù)庫,再根據(jù)變電站的運(yùn)行狀態(tài)、實(shí)時(shí)參數(shù),對3d數(shù)字模型進(jìn)行特征匹配,形成變電站數(shù)字孿生體,然后對變電站數(shù)字孿生體中的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,輸出故障特征數(shù)據(jù);

5、根據(jù)故障特征數(shù)據(jù)對變電站設(shè)備進(jìn)行故障分析。

6、所述對變電站檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,篩選出特征數(shù)據(jù),包括:

7、對變電站檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理得到數(shù)據(jù)矩陣y;

8、根據(jù)數(shù)據(jù)矩陣y,建立如下目標(biāo)損失函數(shù):

9、

10、式中,h為目標(biāo)損失函數(shù);u表示數(shù)據(jù)矩陣y在特征空間的映射矩陣;

11、計(jì)算數(shù)據(jù)矩陣y的協(xié)方差矩陣c:

12、

13、式中,m為數(shù)據(jù)矩陣y的數(shù)量;

14、最小化目標(biāo)損失函數(shù)h,并依據(jù)拉格朗日乘子法,建立如下拉格朗日函數(shù):

15、f(u,λ)=utcu-λ(utu-1);

16、式中,λ為懲罰因子;

17、對拉格朗日函數(shù)求極值得到懲罰因子λ,并利用下式求出映射矩陣u:

18、cu=λu;

19、對映射矩陣u進(jìn)行特征向量主成分篩選,以獲得映射矩陣u的主成分;

20、將多組映射矩陣u的主成分進(jìn)行卷積計(jì)算和最大池化與全拼接操作,獲取特征數(shù)據(jù)。

21、所述對映射矩陣u進(jìn)行特征向量主成分篩選,以獲得映射矩陣u的主成分,包括:

22、將映射矩陣u進(jìn)行如下變換得到新變量:

23、

24、式中,β=(q1,q2,...,qr)t為新變量,u=(u1,u2,...,us)t為映射矩陣,r<s;ars為代數(shù)關(guān)系矩陣;

25、建立如下新變量矩陣:

26、

27、將矩陣β進(jìn)行對角化處理,并求出特征根;

28、根據(jù)特征根求出特征向量,將特征向量按對應(yīng)特征根大小從上到下按行排列成矩陣,取前k行組成新矩陣p,將新矩陣p作為映射矩陣u的主成分。

29、所述對3d數(shù)字模型進(jìn)行特征匹配,形成變電站數(shù)字孿生體,包括:

30、計(jì)算預(yù)期目標(biāo)值:

31、

32、式中,l(θ)為預(yù)期目標(biāo)值;θ=[θ1,θ2,…,θm]為采集的變電站電氣數(shù)據(jù);y為變電站電氣數(shù)據(jù)編號;

33、計(jì)算出孿生體輸出數(shù)據(jù)差異特征:

34、fdif=abs(l(p)-l(θ));

35、式中,fdif為數(shù)據(jù)差異特征值;l(p)表示新矩陣p的目標(biāo)值;

36、計(jì)算誤差函數(shù):

37、

38、式中,m為數(shù)量;

39、將預(yù)期目標(biāo)值l(θ)與輸出數(shù)據(jù)差異特征進(jìn)行不斷迭代,直至誤差函數(shù)在合理范圍之內(nèi);

40、將迭代后的預(yù)期目標(biāo)值作為3d數(shù)字模型的數(shù)據(jù),以形成變電站數(shù)字孿生體。

41、所述根據(jù)故障特征數(shù)據(jù)對變電站設(shè)備進(jìn)行故障分析,包括:

42、將變電站歷史數(shù)據(jù)與故障類型進(jìn)行一一對應(yīng),所采用的映射函數(shù)如下:

43、yi=f(xi1,xi2,...xin);

44、式中,xi為第i個(gè)設(shè)備狀態(tài)量參數(shù);n為參數(shù)量個(gè)數(shù);f為變電站狀態(tài)到故障類型的映射;yi為故障類型;

45、利用下式對故障信息進(jìn)行分類:

46、

47、式中,為從原始空間到n維特征空間的映射;xi和χnn分別為輸入和權(quán)重向量;h為正則化常數(shù);為松弛變量;bnn為超平面閾值;

48、采用群體搜索法對分類進(jìn)行更新迭代;

49、當(dāng)達(dá)到誤差精度時(shí)停止迭代,輸出故障診斷類型。

50、所述方法還包括故障診斷:

51、根據(jù)故障診斷類型,將故障信息依次按照電壓、電流、溫度故障類型進(jìn)行分類編碼;

52、設(shè)定所有故障的故障標(biāo)準(zhǔn)和閾值;

53、根據(jù)故障標(biāo)準(zhǔn)和閾值、故障特征信息、故障診斷類型,建立故障樹,并將故障樹地址編碼;

54、將變電站設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)植入故障樹中,并進(jìn)行查詢分析,得出故障診斷信息。

55、所述方法還包括故障原因確定:

56、利用下式對故障信息進(jìn)行篩選,當(dāng)γ>0時(shí),則表明故障信息有效,若γ<0,則認(rèn)為故障信息為噪聲,應(yīng)當(dāng)舍棄;

57、

58、式中,γ為故障信息評判基準(zhǔn);hk(xp)表示最近k點(diǎn)的離散化程度;ek(xp)為樣本局部密度;k為故障信息編號;dist(xq)表示xq對原點(diǎn)的距離;

59、對篩選后的故障信息進(jìn)行編碼和降維;

60、對處理后的故障信息編碼在故障樹中進(jìn)行遍歷和比對;

61、通過尋優(yōu)算法獲得故障類型,并通過故障樹給出故障原因。

62、一種基于數(shù)字孿生的變電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),該系統(tǒng)應(yīng)用于上述所述的方法,所述系統(tǒng)包括:

63、特征數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取變電站檢測數(shù)據(jù),并對變電站檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,篩選出特征數(shù)據(jù);

64、變電站數(shù)字孿生體生成模塊,用于先根據(jù)變電站的實(shí)景實(shí)物和三維幾何數(shù)據(jù),建立變電站的3d數(shù)字模型,同時(shí)構(gòu)建出變電站的特征數(shù)據(jù)庫,再根據(jù)變電站的運(yùn)行狀態(tài)、實(shí)時(shí)參數(shù),對3d數(shù)字模型進(jìn)行特征匹配,形成變電站數(shù)字孿生體,然后對變電站數(shù)字孿生體中的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,輸出故障特征數(shù)據(jù);

65、變電站故障分析模塊,用于根據(jù)故障特征數(shù)據(jù)對變電站設(shè)備進(jìn)行故障分析。

66、一種基于數(shù)字孿生的變電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備,包括存儲(chǔ)器和處理器;

67、所述存儲(chǔ)器,用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序代碼,并將所述計(jì)算機(jī)程序代碼傳輸給所述處理器;

68、所述處理器,用于根據(jù)所述計(jì)算機(jī)程序代碼中的指令執(zhí)行上述所述的方法。

69、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述所述的方法。

70、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果為:

71、本發(fā)明一種基于數(shù)字孿生的變電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)中,方法通過對整個(gè)變電站的實(shí)體和運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,構(gòu)建出變電站數(shù)字孿生體,以模擬變電站的運(yùn)行環(huán)境,實(shí)現(xiàn)對變電站運(yùn)行信息和數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控,大大提高變電站故障處理的可靠性和實(shí)時(shí)性。

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