一种基于模糊支持向量机的继电保护状态在线评价方法技术

本发明专利技术涉及一种基于模糊支持向量机的继电保护状态在线评价方法，其包括：获取智能变电站继电保护装置运行历史数据；根据继电保护历史数据，对状态评价因素进行预处理和模糊化；根据巡视及故障记录计算百分比剩余寿命，生成训练样本集；通过模糊支持向量机进行回归训练，生成模型，并对在线监视数据进行状态评价；将结果与人工评价结果进行对比，调整评价结果有差别的样本权重，重复流程，得到最终的状态评价结果。本发明专利技术提供的方法避免了对主观因素的依赖，利用了模糊支持向量机在处理不同权重样本时的优势，有效解决了智能变电站继电保护装置状态评价的难题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种继电保护状态在线评价方法，具体涉及一种基于模糊支持向量机的继电保护状态在线评价方法。
技术介绍
随着电力系统状态监测和故障诊断技术的发展，人们对设备故障模式有了更为深入的认识和理解，这使根据设备的实时运行状态检修设备成为可能。状态检修(Condition-based Maintenance)依据设备当前的运行状态，通过对设备运行检测信息的分析和诊断，评判设备当前状态下是否存在故障风险，并根据评判结果有针对性的展开预防性检修。这种检修方式可以在故障发生前预先安排检修，降低了检修任务对电网稳定运行的影响，是今后电力设备检修技术的发展趋势。目前，在一次设备(Primary Equipment)的状态检修的理论和实践方面皆有较多成果，但在继电保护等二次设备(Secondary Equipment)状态检修方面，相关的研究仍非常有限。虽然制定了相关状态监视规程(如：国家电网公司《智能变电站二次设备在线监视和智能诊断技术规范》草案，2014年)，但如何利用所采集到的设备状态信息来评估设备状态，仍存在盲目性。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种基于模糊支持向量机的继电保护状态在线评价方法，避免了对主观因素的依赖，利用了模糊支持向量机在处理不同权重样本时的优势，有效解决了智能变电站继电保护装置状态评价的难题。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：一种基于模糊支持向量机的继电保护状态在线评价方法，所述方法包括，获取智能变电站继电保护装置运行历史数据；根据继电保护历史数据，对状态评价因素进行预处理和模糊化；根据巡视及故障记录计算百分比剩余寿命，生成训练样本集；通过模糊支持向量机进行回归训练，生成模型，并对在线监视数据进行状态评价；将结果与人工评价结果进行对比，调整评价结果有差别的样本权重，重复流程，得到最终的状态评价结果。优选的，所述状态评价因素包括，装置电源电压、过程层端口发送/接收光强度、装置差流、装置温度、回路红外温度、绝缘电阻测量值、通道误码率、通道丢包率和环境湿度。优选的，所述预处理包括，计算其在一个巡视周期内的平均值与正常值的偏离程度及变化率其中，ΔT为巡视周期。优选的，所述模糊化包括，将评价因素的状态分为高、较高、中、较低和低5个等级，建立模糊评判集V＝{v1,v2,v3,v4,v5本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于模糊支持向量机的继电保护状态在线评价方法，其特征在于，所述方法包括，获取智能变电站继电保护装置运行历史数据；对状态评价因素进行预处理和模糊化；根据巡视及故障记录计算百分比剩余寿命，生成训练样本集；通过模糊支持向量机进行回归训练，生成模型，并对在线监视数据进行状态评价；将结果与人工评价结果进行对比，调整评价结果有差别的样本权重，重复流程，得到最终的状态评价结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊支持向量机的继电保护状态在线评价方法，其特征在于，所述方法包括，获取智能变电站继电保护装置运行历史数据；对状态评价因素进行预处理和模糊化；根据巡视及故障记录计算百分比剩余寿命，生成训练样本集；通过模糊支持向量机进行回归训练，生成模型，并对在线监视数据进行状态评价；将结果与人工评价结果进行对比，调整评价结果有差别的样本权重，重复流程，得到最终的状态评价结果。2.如权利要求1所述的基于模糊支持向量机的继电保护状态在线评价方法，其特征在于，所述状态评价因素包括，装置电源电压...

【专利技术属性】
技术研发人员：李仲青，张沛超，姜宪国，何旭，高翔，李伟，
申请(专利权)人：国家电网公司，中国电力科学研究院，上海交通大学，上海毅昊自动化有限公司，国网天津市电力公司，
类型：发明
国别省市：北京;11