变电设备状态评估方法及系统、相关设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种变电设备状态评估方法及系统、相关设备及介质，属于变电设备状态评估领域，包括步骤：从监测数据中分析计算获取与异常类型对应的状态参量；运行状态参量形成时间序列样本，将时间序列样本转换成递归图，构成递归图样本数据集；将递归图样本数据集作为变分自动编码器VAE网络的输入，利用VAE网络获得样本重构误差；再利用支持向量数据描述SVDD算法构造包含正常样本特征的状态评估的监测超球体模型，将VAE网络输出的样本重构误差作为监测超球体模型的输入，监测超球体模型的输出为运行异常评分。本发明专利技术能够实际应用，可以量化异常状态程度，实现对运维人员进行深入指导。入指导。入指导。

【技术实现步骤摘要】
变电设备状态评估方法及系统、相关设备及介质


[0001]本专利技术涉及变电设备状态评估领域，更为具体的，涉及一种变电设备状态评估方法及系统、相关设备及介质。

技术介绍

[0002]变电设备是电网中的关键输变电设备，然而在实际运行过程中，容易受到过负荷、过电压、内部绝缘等异常事件影响，出现异常运行状态。这些异常运行状态会进一步导致设备故障、缺陷的产生，因此因地制宜地对输变电设备进行状态评估与故障诊断，及时采取合理、有效地运维管理策略对于保证电力系统的安全稳定性方面起到至关重要的作用。
[0003]近年来，随着传感技术、计算机技术、通信技术等先进技术在电力系统中的逐步应用，在线状态评估方法应运而生，该方法可以在主设备不停电的前提下获知输变电设备的各运行参数。以避雷器为例，运行过程中可对泄露电流值进行在线监测，以监视其绝缘性能。然而由于避雷器运行环境复杂多变，且经常受到外部不良工况的影响，目前避雷器在线评估面临着以下几个问题：
[0004](1)缺陷或者故障属于小概率事件，在线监测样本无标签、稀疏性强，依托于数据标签信息保证评估模型精本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种变电设备状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：从监测数据中分析计算获取与异常类型对应的状态参量；运行状态参量形成时间序列样本，将时间序列样本转换成递归图，构成递归图样本数据集；将所述递归图样本数据集作为变分自动编码器VAE网络的输入，利用所述VAE网络获得样本重构误差；再利用支持向量数据描述SVDD算法构造包含正常样本特征的状态评估的监测超球体模型，将VAE网络输出的样本重构误差作为监测超球体模型的输入，所述监测超球体模型的输出为运行异常评分。2.根据权利要求1所述的变电设备状态评估方法，其特征在于，所述监测数据包括在线监测数据，所述在线监测数据均包括无标签信息监测数据；所述分析计算获取状态参量包括采用傅里叶分解分析计算获取状态参量；其中所述状态参量包括泄露电流全电流值、阻性电流基波值及阻性电流三次谐波值。3.根据权利要求1所述的变电设备状态评估方法，其特征在于，所述将时间序列样本转换成递归图，构成递归图样本数据集，具体包括：利用滑动窗口技术，引入嵌入维度和延迟时间，将时间序列样本转换为多个多维时间序列片段；对各状态参量进行归一化处理，引入递归矩阵计算方法，将多个多维时间序列片段中多类状态参量分别在第一时刻关于第二时刻的状态差值范数定义为递归矩阵的元素，形成递归矩阵，将递归矩阵元素作为像素绘制的多参量递归图，构成所述递归图样本数据集。4.根据权利要求1所述的变电设备状态评估方法，其特征在于，对所述运行异常评分进行状态等级划分，具体包括：引入高斯核函数进行核密度估计得到概率密度曲线，将概率密度曲线进行积分得到累积概率分布曲线，在累积概率分布曲线中进行区间划分，所述区间包括正常、警告、异常及严重异常。5.根据权利要求1所述的变电设备状态评估方法，其特征在于，利用所述VAE网络和SVDD算法，形成DEEP VAE
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SVDD网络状态评估模型，并对DEEP VAE
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SVDD网络进行离线联合训练；所述监测数据包括历史监测数据；所述离线联合训练，具体步骤如下：将从历史监测数据中获取的递归图样本输入到VAE网络中，所述VAE网络通过对递归图样本编码，得到潜在空间分布Z，获得样本重建误差；再利用SVDD算法构建状态评估的监测超球体模型，将VAE网络输出的样本重建误差作为监测超球体模型的输入；再利用VAE网络和SVDD算法对DEEP VAE
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SVDD网络状态评估模型进行联合训练，在设置训练目标时引入KL散度，利用KL散度指导VAE网络中编码器更好地学习所述潜在空间分布Z的真实后验分布，训练完成后，所述监测超球体模型的输出为训练递归图样本的运行异常评分，得到能够直...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋西平，李永福，龙英凯，王谦，杜茗茗，李思全，罗骁枭，徐禄文，张施令，吴照国，杨勃，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：