本發(fā)明屬于電力安全領(lǐng)域，尤其涉及電力設(shè)備安全運(yùn)行的故障預(yù)測(cè)與維護(hù)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、電力設(shè)備安全技術(shù)領(lǐng)域主要關(guān)注在電力系統(tǒng)中確保設(shè)備的可靠性和安全性，以防止故障和事故的發(fā)生。這一領(lǐng)域涵蓋了多種技術(shù)和方法，旨在提高電力設(shè)備的監(jiān)測(cè)、維護(hù)和運(yùn)行效率。關(guān)鍵技術(shù)包括在線(xiàn)監(jiān)測(cè)技術(shù)、故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)、絕緣材料的改進(jìn)、智能化運(yùn)維系統(tǒng)以及安全防護(hù)措施等。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，運(yùn)維人員能夠及時(shí)識(shí)別設(shè)備潛在問(wèn)題，并采取適當(dāng)?shù)拇胧┻M(jìn)行干預(yù)，從而降低故障風(fēng)險(xiǎn)，確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

2、隨著科技的發(fā)展，電力設(shè)備安全技術(shù)逐漸向智能化、自動(dòng)化方向發(fā)展，例如引入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法以提升故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。此外，非接觸式監(jiān)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用也在不斷推廣，能夠在不干擾設(shè)備運(yùn)行的情況下，進(jìn)行高效的電場(chǎng)監(jiān)測(cè)和分析，從而增強(qiáng)設(shè)備的安全保障。整體而言，電力設(shè)備安全技術(shù)領(lǐng)域正朝著更高效、更安全和更智能的方向發(fā)展，以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的電力系統(tǒng)和不斷增加的安全需求。

3、傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方式通常要求運(yùn)維人員靠近高壓設(shè)備，這不僅增加了觸電和其他安全事故的風(fēng)險(xiǎn)，還限制了監(jiān)測(cè)的靈活性。其次，現(xiàn)有技術(shù)往往依賴(lài)手動(dòng)操作和經(jīng)驗(yàn)判斷，導(dǎo)致故障識(shí)別的效率低下，且容易受到人為因素的影響，增加了故障發(fā)生的概率。此外，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的獲取和分析通常存在時(shí)間延遲，使得故障處理無(wú)法實(shí)現(xiàn)及時(shí)響應(yīng)，可能導(dǎo)致設(shè)備損壞或引發(fā)更為嚴(yán)重的事故。

4、同時(shí)傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)缺乏智能化水平，無(wú)法實(shí)時(shí)分析復(fù)雜數(shù)據(jù)，而往往依賴(lài)于人工處理，導(dǎo)致故障預(yù)判和響應(yīng)能力不足。在高壓電力設(shè)備周?chē)?，?fù)雜的環(huán)境因素（如高溫、濕度和灰塵等）對(duì)監(jiān)測(cè)精度產(chǎn)生了影響，使得傳統(tǒng)方法在實(shí)際應(yīng)用中面臨挑戰(zhàn)。同時(shí)，現(xiàn)有技術(shù)在故障響應(yīng)方面也存在短板，運(yùn)維人員在故障發(fā)生后往往需要手動(dòng)查找和確定最佳響應(yīng)路徑，效率低下，常常延誤處理時(shí)間。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供電力設(shè)備安全運(yùn)行的故障預(yù)測(cè)與維護(hù)方法，旨在解決背景技術(shù)中確定的現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問(wèn)題。

2、本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，電力設(shè)備安全運(yùn)行的故障預(yù)測(cè)與維護(hù)方法，所述方法包括：

3、設(shè)定電場(chǎng)傳感器和環(huán)境傳感器，感知并記錄電力設(shè)備周?chē)碾妶?chǎng)強(qiáng)度和變化模式數(shù)據(jù)，記錄電場(chǎng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以及環(huán)境參數(shù)；

4、對(duì)所采集到的電場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別與正常工作模式偏離的異常模式，并對(duì)識(shí)別的異常模式進(jìn)行故障類(lèi)型的分類(lèi)，識(shí)別出潛在的絕緣失效和電氣故障特征，記為故障預(yù)測(cè)結(jié)果；

5、設(shè)定動(dòng)態(tài)報(bào)警閾值條件，并當(dāng)故障預(yù)測(cè)結(jié)果達(dá)到報(bào)警閾值條件時(shí)生成警報(bào)；

6、實(shí)時(shí)將電場(chǎng)傳感器和環(huán)境傳感器所采集的數(shù)據(jù)地理化，并自動(dòng)更新gis系統(tǒng)地圖，在gis系統(tǒng)地中標(biāo)記存在潛在故障的位置及影響區(qū)域；

7、收集當(dāng)前地理數(shù)據(jù)、交通狀況以及設(shè)備維護(hù)歷史信息，計(jì)算并輸出維護(hù)響應(yīng)路徑。

8、作為本發(fā)明更進(jìn)一步的方案，所述設(shè)定電場(chǎng)傳感器和環(huán)境傳感器，感知并記錄電力設(shè)備周?chē)碾妶?chǎng)強(qiáng)度和變化模式數(shù)據(jù)，記錄電場(chǎng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以及環(huán)境參數(shù)，具體包括：

9、分別為電場(chǎng)傳感器和環(huán)境傳感器設(shè)定采樣頻率和數(shù)據(jù)更新頻率，以及不同采樣頻率的觸發(fā)條件；

10、自動(dòng)記錄電力設(shè)備周?chē)碾妶?chǎng)強(qiáng)度和變化模式，將數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行時(shí)間序列化，并同步采集環(huán)境傳感器的數(shù)據(jù)，記錄電力設(shè)備周?chē)臏囟?、濕度、風(fēng)速；

11、所述變化模式包括：

12、提取電場(chǎng)信號(hào)的頻譜，識(shí)別出頻率成分變化；

13、檢測(cè)電場(chǎng)強(qiáng)度的振幅波動(dòng)；

14、通過(guò)時(shí)間序列分析識(shí)別電場(chǎng)強(qiáng)度變化的長(zhǎng)期趨勢(shì)、周期性變化以及突發(fā)性變化；

15、所述進(jìn)行時(shí)間序列化包括：

16、每次傳感器采樣時(shí)關(guān)聯(lián)一個(gè)時(shí)間戳，記錄數(shù)據(jù)采集的時(shí)間點(diǎn)；

17、將實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)采集時(shí)直接識(shí)別出的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)識(shí)。

18、作為本發(fā)明更進(jìn)一步的方案，所述識(shí)別與正常工作模式偏離的異常模式，并對(duì)識(shí)別的異常模式進(jìn)行故障類(lèi)型的分類(lèi)，識(shí)別出潛在的絕緣失效和電氣故障特征，記為故障預(yù)測(cè)結(jié)果，具體包括：

19、建立基線(xiàn)模型，基于電力設(shè)備的歷史正常運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，建立電力設(shè)備的正常工作模式基準(zhǔn)，包括電場(chǎng)強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)特征和變化模式；

20、持續(xù)監(jiān)控實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并通過(guò)與基線(xiàn)模型進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別出偏離正常模式的異常信號(hào)，同時(shí)建立異常得分模型，量化異常程度；

21、對(duì)識(shí)別出的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，提取指示不同故障類(lèi)別的關(guān)鍵特征，包括頻率特征和時(shí)序特征，并對(duì)提取的特征進(jìn)行分類(lèi)，將異常分配到不同的故障類(lèi)型；

22、為每個(gè)已識(shí)別的故障模式計(jì)算發(fā)生概率，結(jié)合故障的嚴(yán)重性進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，將故障預(yù)測(cè)結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫(kù)。

23、作為本發(fā)明更進(jìn)一步的方案，所述為每個(gè)已識(shí)別的故障模式計(jì)算發(fā)生概率，結(jié)合故障的嚴(yán)重性進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，具體包括：

24、量化電力設(shè)備電場(chǎng)數(shù)據(jù)偏離正常模式的程度，計(jì)算異常得分：

25、；

26、其中，為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)點(diǎn)值，為歷史正常數(shù)據(jù)的均值，為歷史正常數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差；

27、利用異常得分計(jì)算故障發(fā)生的概率：

28、；

29、其中，為故障概率，為積累分布函數(shù)；

30、結(jié)合發(fā)生概率和故障嚴(yán)重性計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：

31、；

32、其中，表示故障的嚴(yán)重性評(píng)分。

33、作為本發(fā)明更進(jìn)一步的方案，所述設(shè)定動(dòng)態(tài)報(bào)警閾值條件，并當(dāng)故障預(yù)測(cè)結(jié)果達(dá)到報(bào)警閾值條件時(shí)生成警報(bào)，具體包括：

34、基于歷史數(shù)據(jù)分析，確定正常工作狀態(tài)下電場(chǎng)強(qiáng)度的范圍和變化模式，計(jì)算基于標(biāo)準(zhǔn)差的閾值，識(shí)別正常波動(dòng)和異常波動(dòng)的邊界，并依據(jù)所計(jì)算的結(jié)果，再次計(jì)算各個(gè)臨界條件下的嚴(yán)重性評(píng)分，并記為報(bào)警閾值；

35、確定不同嚴(yán)重性等級(jí)的報(bào)警閾值，依據(jù)嚴(yán)重程度分為：一級(jí)報(bào)警閾值、二級(jí)報(bào)警閾值和三級(jí)報(bào)警閾值，并為每個(gè)級(jí)別分配響應(yīng)處理方式；

36、依據(jù)故障的嚴(yán)重性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，判斷報(bào)警閾值條件是否被滿(mǎn)足，若滿(mǎn)足則執(zhí)行相應(yīng)的響應(yīng)處理方式。

37、作為本發(fā)明更進(jìn)一步的方案，所述實(shí)時(shí)將電場(chǎng)傳感器和環(huán)境傳感器所采集的數(shù)據(jù)地理化，并自動(dòng)更新gis系統(tǒng)地圖，在gis系統(tǒng)地中標(biāo)記存在潛在故障的位置及影響區(qū)域，具體包括：

38、定義數(shù)據(jù)組，每組數(shù)據(jù)有來(lái)自電場(chǎng)傳感器和環(huán)境傳感器的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)組成，包括時(shí)間戳、電場(chǎng)強(qiáng)度、波形變化、環(huán)境參數(shù)以及設(shè)備的位置信息組成，并依據(jù)采集時(shí)間進(jìn)行分組；

39、確定電力設(shè)備的地理位置，并將電場(chǎng)強(qiáng)度及環(huán)境數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為匹配gis系統(tǒng)的數(shù)據(jù)格式；

40、生成gis地圖，根據(jù)電力設(shè)備位置將每組數(shù)據(jù)附加到gis地圖中相應(yīng)的坐標(biāo)點(diǎn)上；

41、將不同的故障模式和其嚴(yán)重性評(píng)分轉(zhuǎn)換為地圖上的可視化標(biāo)記；

42、創(chuàng)建自動(dòng)更新的機(jī)制，當(dāng)有新數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)，自動(dòng)對(duì)gis地圖進(jìn)行更新；

43、實(shí)施警報(bào)圖層的增減，在gis地圖上展示報(bào)警信息和潛在故障位置信息。

44、作為本發(fā)明更進(jìn)一步的方案，所述收集當(dāng)前地理數(shù)據(jù)、交通狀況以及設(shè)備維護(hù)歷史信息，計(jì)算并輸出維護(hù)響應(yīng)路徑，具體包括：

45、利用gps和傳感器收集當(dāng)前設(shè)備及其周邊區(qū)域的實(shí)時(shí)地理信息；

46、將設(shè)備周邊區(qū)域劃分為若干幾何區(qū)域，依據(jù)故障的嚴(yán)重性評(píng)分設(shè)定優(yōu)先級(jí)；

47、獲取實(shí)時(shí)交通流量數(shù)據(jù)，并根據(jù)收集到的實(shí)時(shí)地理數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)和幾何區(qū)域優(yōu)先級(jí)，計(jì)算從維護(hù)人員當(dāng)前位置到故障現(xiàn)場(chǎng)的最佳響應(yīng)路徑。

48、本發(fā)明的另一目的在于提供電力設(shè)備安全運(yùn)行的故障預(yù)測(cè)與維護(hù)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

49、數(shù)據(jù)采集模塊，用于設(shè)定電場(chǎng)傳感器和環(huán)境傳感器，感知并記錄電力設(shè)備周?chē)碾妶?chǎng)強(qiáng)度和變化模式數(shù)據(jù)，記錄電場(chǎng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以及環(huán)境參數(shù)；

50、數(shù)據(jù)分析與異常識(shí)別模塊，用于對(duì)所采集到的電場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別與正常工作模式偏離的異常模式，并對(duì)識(shí)別的異常模式進(jìn)行故障類(lèi)型的分類(lèi)，識(shí)別出潛在的絕緣失效和電氣故障特征，記為故障預(yù)測(cè)結(jié)果；

51、動(dòng)態(tài)報(bào)警與響應(yīng)模塊，用于設(shè)定動(dòng)態(tài)報(bào)警閾值條件，并當(dāng)故障預(yù)測(cè)結(jié)果達(dá)到報(bào)警閾值條件時(shí)生成警報(bào)；

52、地理信息系統(tǒng)集成模塊，用于實(shí)時(shí)將電場(chǎng)傳感器和環(huán)境傳感器所采集的數(shù)據(jù)地理化，并自動(dòng)更新gis系統(tǒng)地圖，在gis系統(tǒng)地中標(biāo)記存在潛在故障的位置及影響區(qū)域；

53、維護(hù)路徑優(yōu)化模塊，用于收集當(dāng)前地理數(shù)據(jù)、交通狀況以及設(shè)備維護(hù)歷史信息，計(jì)算并輸出維護(hù)響應(yīng)路徑。

54、本發(fā)明的有益效果是：

55、該方法采用非接觸式動(dòng)態(tài)電場(chǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測(cè)，不僅減少了運(yùn)維人員與高壓設(shè)備之間的物理接觸風(fēng)險(xiǎn)，還能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電力設(shè)備周?chē)碾妶?chǎng)變化，從而及時(shí)識(shí)別潛在的絕緣失敗或電氣故障。這一系統(tǒng)通過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)到的電場(chǎng)強(qiáng)度和模式進(jìn)行深入分析，能夠迅速發(fā)現(xiàn)電氣故障的隱患，確保設(shè)備的安全運(yùn)行，降低發(fā)生大規(guī)模停電或設(shè)備損壞的風(fēng)險(xiǎn)。

56、建立基于非接觸監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的智能報(bào)警系統(tǒng)，集成機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，使得系統(tǒng)能夠自主分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并自動(dòng)觸發(fā)警報(bào)。這種智能化的報(bào)警機(jī)制不僅提高了故障識(shí)別的準(zhǔn)確性，還顯著縮短了響應(yīng)時(shí)間，使運(yùn)維團(tuán)隊(duì)能夠更快速地采取措施，從而減少故障帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失和安全隱患。通過(guò)自動(dòng)化的警報(bào)系統(tǒng)，運(yùn)維人員能夠在故障發(fā)生的第一時(shí)間就獲取相關(guān)信息，確保及時(shí)處理問(wèn)題。

57、同時(shí)將非接觸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與地理信息系統(tǒng)（gis）相結(jié)合，可以進(jìn)一步優(yōu)化維護(hù)人員的響應(yīng)路徑。當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)能夠基于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、地理信息和交通狀況，自動(dòng)計(jì)算出最佳的維護(hù)響應(yīng)路徑。這種智能路徑優(yōu)化不僅提高了運(yùn)維效率，還最大程度地減少了故障響應(yīng)時(shí)間，確保設(shè)備快速恢復(fù)正常運(yùn)行。