一种调相机远程故障诊断及智能决策系统技术方案

本发明专利技术公开了一种调相机远程故障诊断及智能决策系统，包括如下模块：调相机监控模块；故障检测模块：将准备好的特征向量作为输入数据集，根据特征向量构建K

【技术实现步骤摘要】
一种调相机远程故障诊断及智能决策系统


[0001]本专利技术涉及电力系统
，特别涉及一种调相机远程故障诊断及智能决策系统。

技术介绍

[0002]国内调相机故障诊断系统尚处于起步阶段，当前设备故障诊断更多是依赖于一线专业人员对现场采集信号进行详细分析处理，这种模式下故障发现和处理的实时性都会受到限制，但是目前的系统不能够自动检测调相机设备的故障，人工故障检测的依赖性大，故障定位的准确性和效率低下。

技术实现思路

[0003]为了解决以上问题，本专利技术提供了一种调相机远程故障诊断及智能决策系统。
[0004]为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0005]一种调相机远程故障诊断及智能决策系统，包括如下模块：
[0006]调相机监控模块：用于收集调相机设备的监控数据，并将数据转化为特征向量表示；
[0007]故障检测模块：将准备好的特征向量作为输入数据集，根据特征向量构建K
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D树数据结构；在K
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D树中选择节点作为初始聚类中心，使用选择的初始本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种调相机远程故障诊断及智能决策系统，其特征在于，包括如下模块：调相机监控模块：用于收集调相机设备的监控数据，并将数据转化为特征向量表示；故障检测模块：将准备好的特征向量作为输入数据集，根据特征向量构建K
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D树数据结构；在K
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D树中选择节点作为初始聚类中心，使用选择的初始聚类中心作为起点；执行K
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means聚类算法，迭代计算每个数据点与聚类中心的距离，并将数据点分配到最近的聚类中心，更新聚类中心的位置，将其设置为所属聚类的平均值，继续迭代，直到聚类中心稳定不再变化或达到预定义的迭代次数；检查每个数据点的所属聚类，如果某个数据点与其他数据点相比较远，可能表示该数据点存在异常或故障；远程诊断模块：通过与调相机设备建立远程连接，获取诊断数据对系统进行进一步的故障分析和定位；决策支持模块：根据故障诊断的结果和当前的运行情况，提供智能决策支持。2.根据权利要求1所述的一种调相机远程故障诊断及智能决策系统，其特征在于：调相机监控模块包括：使用传感器或监测设备来获取调相机设备的监控数据，所述数据包括电流、电压、频率、相位角、功率因数，确保选择合适的传感器或设备，能够准确地采集到与调相机设备运行状态相关的数据；对采集到的监控数据进行预处理，以确保数据的质量和一致性；根据调相机设备的特性和故障模式，从预处理后的监控数据中提取相关的特征，这些特征应该能够捕捉到与故障状态有关的信息；将从监控数据中提取的特征组合成特征向量表示，每个特征向量应该包含一组特征值，其中每个特征值对应于一个特征，根据特征的数量和类型，特征向量为一维数组或多维矩阵，确保特征向量的维度合适，并且能够充分描述调相机设备的监控信息。3.根据权利要求1所述的一种调相机远程故障诊断及智能决策系统，其特征在于：所述故障检测模块包括：步骤1准备特征向量：根据调相机设备的监控数据中得到的特征向量，将特征向量作为输入数据集；步骤2选择划分维度：选择一个划分维度，即在哪个特征上进行划分，根据特征向量中的特征值范围、方差指标进行选择，选择划分维度的目标是在每个节点上均匀地分割数据；步骤3选择划分值：根据选定的划分维度，选择一个划分值，将数据集划分为两个子空间，划分值根据特征向量中的划分维度的中值来选择；步骤4构建节点：创建一个节点，表示划分维度和划分值，将划分值作为节点的分割点，将数据集分割为两个子集；步骤5递归构建：对于每个子集，重复步骤2至步骤4，递归地构建K
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D树，选择新的划分维度和划分值，并创建新的节点；步骤6终止条件：递归构建直到满足终止条件，终止条件可以是节点中的数据数量达到预定阈值，或者达到了树的最大深度；步骤7构建完成：当所有子空间都构建完毕后，K
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D树构建完成。4.根据权利要求3所述的一种调相机远程故障诊断及智能决策...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐钢，杨旭，姜思洋，封镇，景亚杰，张妍，艾东平，王晖，李贺文，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：