一种基于深度网络对互感器进行在线监控的系统及方法技术方案

本申请公开了一种基于深度网络对互感器进行在线监控的系统。其中，系统包括互感器监测组件、互感器性能评估组件、互感器台帐维护组件以及监测设备管理组件，互感器监测组件对互感器以及互感器监测设备的各项功能进行实时监测以及告警；互感器性能评估组件根据预先采集的互感器参数，基于深度学习算法确定互感器计量性能评估的深度神经网络模型，利用深度神经网络模型输出互感器性能评估结果，并对互感器性能评估结果进行展示以及对互感器性能评估结果的趋势进行分析；互感器台帐维护组件对互感器台账进行维护；以及监测设备管理组件对厂站的台账信息、互感器的台账信息、监测设备的台账信息以及检测设备的体系进行管理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度网络对互感器进行在线监控的系统及方法
本申请涉及在线监测
，特别是涉及一种基于深度网络对互感器进行在线监控的系统及方法。
技术介绍
作为电能计量装置的组成部分，互感器在全寿命周期质量管理中处于高风险状态。不仅存在电力互感器基本信息不全甚至错误现象，而且由于技术瓶颈导致运行中电力互感器的计量性能评估与预测成为空白，电力互感器运行计量状态成为电能计量装置的盲区。由于互感器资产的归属及相关监管力度的不足，存在超过运行寿命的互感器仍担负着关口计量的工作，给电能量的贸易结算公正性带来巨大隐患，严重制约电能计量装置的规范化管理，成为管控风险点。针对上述的现有技术中存在的由于技术瓶颈导致电力互感器在运行中的计量性能评估与预测成为空白，电力互感器运行计量状态成为电能计量装置的盲区。由于互感器资产的归属及相关监管力度的不足，存在超过运行寿命的互感器仍担负着关口计量的工作，给电能量的贸易结算公正性带来巨大隐患，严重制约电能计量装置的规范化管理，成为管控风险点的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本公开的实施例提供了一种基于深度网络对互感器进行在线监控的系统及方法，以至少解决现有技术中存在的由于技术瓶颈导致电力互感器在运行中的计量性能评估与预测成为空白，电力互感器运行计量状态成为电能计量装置的盲区。由于互感器资产的归属及相关监管力度的不足，存在超过运行寿命的互感器仍担负着关口计量的工作，给电能量的贸易结算公正性带来巨大隐患，严重制约电能计量装置的规范化管理，成为管控风险点的技术问题。根据本公开实施例的一个方面，提供了一种基于深度网络对互感器进行在线监控的系统，系统包括互感器监测组件、互感器性能评估组件、互感器台帐维护组件、监测设备管理组件，互感器监测组件用于对互感器以及互感器监测设备的各项功能进行实时监测以及告警；互感器性能评估组件用于根据预先采集的互感器参数，基于深度学习算法确定互感器计量性能评估的深度神经网络模型，利用深度神经网络模型输出互感器性能评估结果，并对互感器性能评估结果进行展示以及对互感器性能评估结果的趋势进行分析；互感器台帐维护组件用于对互感器台账进行维护；以及监测设备管理组件用于对厂站的台账信息、互感器的台账信息、监测设备的台账信息以及检测设备的体系进行管理。根据本公开实施例的另一方面，还提供了一种基于深度网络对互感器进行在线监控的方法，包括：利用互感器监测组件对互感器以及互感器监测设备的各项功能进行实时监测以及告警；利用互感器性能评估组件根据预先采集的互感器参数，基于深度学习算法确定互感器计量性能评估的深度神经网络模型，利用深度神经网络模型输出互感器性能评估结果，并对互感器性能评估结果进行展示，对互感器性能评估结果的趋势进行分析；利用互感器台帐维护组件对互感器台账进行维护；以及利用监测设备管理组件对厂站的台账信息、互感器的台账信息、监测设备的台账信息以及检测设备的体系进行管理。在本专利技术中，通过对互感器以及互感器监测设备的各项功能进行实时监测以及告警，结合深度学习算法构建深度神经网络模型，利用深度神经网络模型输出互感器性能评估结果，并对互感器性能评估结果进行展示以及对互感器性能评估结果的趋势进行分析。由于神经网络基于经验风险最小化原则，学习速度快、非线性分类能力强，而且具有自适应功能，在深度信息挖掘中应用最为广泛。从而提升电能计量装置整体标准化管理技术。进而解决了现有技术中存在的由于技术瓶颈导致电力互感器在运行中的计量性能评估与预测成为空白，电力互感器运行计量状态成为电能计量装置的盲区。由于互感器资产的归属及相关监管力度的不足，存在超过运行寿命的互感器仍担负着关口计量的工作，给电能量的贸易结算公正性带来巨大隐患，严重制约电能计量装置的规范化管理，成为管控风险点的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解，构成本申请的一部分，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。在附图中：图1是根据本公开实施例所述的一种基于深度网络对互感器进行在线监控的系统的示意图；图2是根据本公开实施例所述的一种基于深度网络对互感器进行在线监控的整体架构图；图3是根据本公开实施例所述的一种基于深度网络对互感器进行在线监控的整体架构图整体框架图；图4是根据本公开实施例所述的基于attention机制的Seq2Seq网络模型结构图；以及图5是根据本公开实施例所述的一种基于深度网络对互感器进行在线监控的方法的示意图。具体实施方式现在参考附图介绍本专利技术的示例性实施方式，然而，本专利技术可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本专利技术，并且向所属
的技术人员充分传达本专利技术的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本专利技术的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属
的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。根据本实施例的第一个方面，提供了一种深度网络对互感器进行在线监控的系统100。图1示出了该系统的示意图，参考图1所示，该系统100包括互感器监测组件110、互感器性能评估组件120、互感器台帐维护组件130以及监测设备管理组件140，互感器监测组件110用于对互感器以及互感器监测设备的各项功能进行实时监测以及告警；互感器性能评估组件120用于根据预先采集的互感器参数，基于深度学习算法确定互感器计量性能评估的深度神经网络模型，利用深度神经网络模型输出互感器性能评估结果，并对互感器性能评估结果进行展示以及对互感器性能评估结果的趋势进行分析；互感器台帐维护组件130用于对互感器台账进行维护；以及监测设备管理组件140用于对厂站的台账信息、互感器的台账信息、监测设备的台账信息以及检测设备的体系进行管理。具体地，参考图2所示，基于MDS的互感器计量性能在线监测及评估模块整体架构分为采集层、接口层、数据层、应用层、展现层。采集层获取互感器在线监测装置、现场校验仪等上传的互感器在线及离线状态数据，并通过接口层的对应接口将数据汇总至数据层开展数据的存储、处理、分析服务。应用层实现互感器的在线监测、性能评估等功能的实现并通过展现层实时展现。参考表1所示，首页组件对互感器及监测装置设备的异常情况和告警情况进行监测。互感器监测组件实现互感器和监测设备的实时监测及告警所包含的各项功能的管理。互感器性能评估组件基于蜻蜓优化算法实现互感器运行误差评估模型输出结果的展示及对结果的趋势分析。互感器台账维护组件主要实现对互感器台账进行维护，包括厂站信息维护、变压器信息维护、输电线路信息维护、互感器信息维护、一次接线图维护。监测设备管理组件主要实现对厂站、互感器、监测设备的台账信息进行管理，以及检测设备的体系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度网络对互感器进行在线监控的系统，其特征在于，所述系统包括互感器监测组件、互感器性能评估组件、互感器台帐维护组件以及监测设备管理组件，/n所述互感器监测组件用于对互感器以及互感器监测设备的各项功能进行实时监测以及告警；/n所述互感器性能评估组件用于根据预先采集的互感器参数，基于深度学习算法确定互感器计量性能评估的深度神经网络模型，利用所述深度神经网络模型输出互感器性能评估结果，并对所述互感器性能评估结果进行展示以及对所述互感器性能评估结果的趋势进行分析；/n所述互感器台帐维护组件用于对互感器台账进行维护；以及/n所述监测设备管理组件用于对厂站的台账信息、互感器的台账信息以及监测设备的台账信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度网络对互感器进行在线监控的系统，其特征在于，所述系统包括互感器监测组件、互感器性能评估组件、互感器台帐维护组件以及监测设备管理组件，
所述互感器监测组件用于对互感器以及互感器监测设备的各项功能进行实时监测以及告警；
所述互感器性能评估组件用于根据预先采集的互感器参数，基于深度学习算法确定互感器计量性能评估的深度神经网络模型，利用所述深度神经网络模型输出互感器性能评估结果，并对所述互感器性能评估结果进行展示以及对所述互感器性能评估结果的趋势进行分析；
所述互感器台帐维护组件用于对互感器台账进行维护；以及
所述监测设备管理组件用于对厂站的台账信息、互感器的台账信息以及监测设备的台账信息。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述互感器监测组件包括状态监测子组件、监测质量子组件、告警管理子组件以及告警依据维护子组件；
所述状态监测子组件用于以站点为基础维度，基于互感器监测设备，对互感器的各项运行参量进行实时监测，并对所述各项运行参量以及预设告警规则进行告警判定，生成告警信息，将所述告警信息发送到所述告警管理子组件中进行处理；
所述监测质量子组件用于对互感器监测设备的采集成功率进行统计，对所述互感器设备的采集失败情况及采集失败原因进行展示，对所述互感器监测设备的累计失败情况进行告警登记，同时对所述互感器监测设备的在线状态进行监控以及运行参量进行展示；
所述告警管理子组件用于对产生的告警信息进行统一处理，并生成不同的告警单，对所述告警单进行白名单管理；以及
所述告警依据维护子组件用于针对不同类型的互感器以及不同的监测项进行告警依据维护，并根据不同的监测参量组合预设异常告警规则，对监测数据进行告警判定。


3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，
所述各项运行参量包括运行环境温度、湿度、电磁场、运行电压、运行电流以及合成误差。


4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述互感器性能评估组件包括性能评估子组件、状态管理子组件、趋势分析子组件、状态判定依据维护子组件以及状态策略依据维护子组件；
所述性能评估子组件用于基于预先采集的互感器参数以及在运电力互感器计量性能评估技术，基于深度学习算法确定互感器计量性能评估的深度神经网络模型，利用所述深度神经网络模型定期输出互感器性能评估结果，参照状态判定依据进行互感器性能状态的判定；
所述状态管理子组件用于对所述性能评估子组件定期输出的互感器性能评估结果进行统一管理，并依据与不同状态的所述互感器性能评估结果对应的策略对不同状态的互感器性能评估结果进行应用；
所述趋势分析子组件用于基于所述互感器参数、所述互感器性能评估结果以及提取各类故障或异常的特征数据，对互感器运行状态进行趋势分析，并针对不同趋势的互感器运行状态进行相应的故障或异常提前告警；
所述状态判定依据维护子组件用于设立互感器性能评估结果的状态判定依据，并进行状态判定依据维护；以及
所述状态策略依据维护子组...

【专利技术属性】
技术研发人员：古雄，姚腾，王欢，王雪，姜春阳，项琼，吴良科，肖凯，王春枝，严灵毓，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，中国电力科学研究院有限公司武汉分院，国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11