【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的电力设备异常检测方法和系统
[0001]本专利技术涉及电力设备检测
，具体是一种基于人工智能的电力设备异常检测方法和系统。
技术介绍
[0002]电网规模的壮大和变电设备数量的增加，使得电网的分布区域不断扩大；同时，随着我国电力体制改革不断深入，电力企业在改善服务质量，保证用户供电可靠性的同时，降低企业的运营成本也成为其追求的主要目标之一。随着输变电设备数量的飞速增加，导致设备自身运行故障的增加，尤其是大型输变电设备长期运行；一旦输变电设备发生故障，会造成设备自身损坏甚至出现大面积停电，造成巨大的经济损失和社会影响。因此，需要对电力设备进行异常检测。
[0003]现有的电力设备的检测方式大都是在电力设备上安装各种检测传感器，实时监测电力设备的运行参数，每个电力设备的运行参数都有很多，这会使得需要分析的数据量极大，实际上，对于电力设备来说，由于各种干扰使得运行参数出现小的波动很正常的，大的问题无需通过运行参数检测，统一的通过传感器获取数据，然后对这些数据进行分析会造成计算资源的浪费。因此，如何优...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据供电网络对电力设备进行分类，并计算相应的虚拟阻抗，生成供电模型；其中，所述供电网络中含有若干个供电节点，用于连接电力设备；获取供电网络中各供电节点的电力参数，根据所述电力参数计算实际阻抗；根据所述实际阻抗和虚拟阻抗定位问题设备，获取问题设备的运行参数，根据所述运行参数确定异常等级；当所述异常等级达到预设的等级阈值时，定位相应的枪机设备，根据枪球标定关系确定球机设备的运动指令，并将所述运动指令向相应的球机设备发送；接收所述球机设备获取的图像信息，根据所述图像信息确定风险级别。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述根据供电网络对电力设备进行分类，并计算相应的虚拟阻抗，生成供电模型的步骤包括：获取供电网络，根据所述供电网络中的供电节点确定供电区域；根据所述供电区域生成以供电节点的标签为索引的区域表；获取电力设备的设备参数，根据所述设备参数计算虚拟阻抗；获取电力设备的位置信息，根据所述位置信息将所述虚拟阻抗插入相应的区域表，根据所述区域表和供电网络生成供电模型。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述根据所述实际阻抗和虚拟阻抗定位问题设备，获取问题设备的运行参数，根据所述运行参数确定异常等级的步骤包括：读取实际阻抗和虚拟阻抗，根据所述实际阻抗和虚拟阻抗计算波动幅度；当所述波动幅度大于预设的幅度阈值时，将电力设备标记为问题设备，根据所述供电模型获取问题设备的位置信息；根据所述位置信息获取问题设备的运行参数，根据所述运行参数确定异常等级。4.根据权利要求3所述的基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述根据所述位置信息获取问题设备的运行参数，根据所述运行参数确定异常等级的步骤包括：根据所述位置信息定位问题设备，获取问题设备中各模块的输入信号；将所述输入信号输入训练好的标准设备模型，得到预测信号；获取问题设备中各模块的输出信号，根据所述输出信号和所述预测信号确定异常等级。5.根据权利要求1所述的基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述枪球标定关系的生成步骤包括：确定预设的标定点，并获取所述标定点的空间坐标；依次将枪机画面中的中心十字点对应所述标定点，读取相应的空间坐标；根据所述空间坐标和球机设备的画面图框确定球机设备的状态表；其中，状态表包括中心项和状态项，所述中心项为画面图框的中心点对应的空间坐标，所述状态项为球机设备运动件的状态信息；所述画面图框的中心点与所述标定点重合时的元素为状态表的表头元素。6.根据权利要求5所述的基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述当所述异常等级达到预设的等级阈值时，定位相应的枪机设备，根据枪球标定关系确定球机
【专利技术属性】
技术研发人员：谢昕，李欣磊，徐磊，宁蔚烨，黄钰慧，喻思，熊佳芋，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。