输电在线监测装置的智能检测系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种输电在线监测装置的智能检测系统，包括：数据采集模块：负责从输电在线监测装置中采集数据；数据处理模块：负责对采集到的数据进行处理；机器学习模型训练模块：负责使用机器学习算法对处理后的数据进行模型训练；模型评估模块：负责对训练好的机器学习模型进行评估；故障预测模块：负责使用训练好的机器学习模型对未来的故障进行预测和诊断。本发明专利技术可以对监测数据进行分析和处理，提高监测装置的智能化水平，从而实现对电网故障的预测、诊断和修复。诊断和修复。诊断和修复。

【技术实现步骤摘要】
输电在线监测装置的智能检测系统


[0001]本专利技术涉及输电
，特别涉及一种输电在线监测装置的智能检测系统。

技术介绍

[0002]输电在线监测装置是一种用于监测电力系统输电线路的设备。它通常由传感器、数据采集装置、数据处理单元和通信模块等组成，可以实时监测输电线路的电压、电流、温度、湿度、振动等参数，并将数据传输到监测中心或控制中心进行分析和处理。
[0003]输电在线监测装置的主要作用是提高电力系统的运行安全性和可靠性，预防和避免线路故障的发生，保障电力系统的稳定供电。通过对输电线路的实时监测和数据分析，可以及时发现线路的异常情况，预测故障的发生，并进行及时的维护和修复，从而减少故障对电网的影响，提高电网的可靠性和稳定性。但是现有的输电在线监测装置无法对输电在线监测装置进行预测、诊断和修复，因此急需一种系统，来解决上述问题。

技术实现思路

[0004]为了解决以上问题，本专利技术提供了一种输电在线监测装置的智能检测系统。
[0005]为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0006]一种输电在线监测装置的智能检测系统，包括：
[0007]数据采集模块：负责从输电在线监测装置中采集数据；数据处理模块：负责对采集到的数据进行处理；机器学习模型训练模块：负责使用机器学习算法对处理后的数据进行模型训练；模型评估模块：负责对训练好的机器学习模型进行评估；故障预测模块：负责使用训练好的机器学习模型对未来的故障进行预测和诊断。
[0008]进一步的：数据处理模块包括如下步骤：
[0009]数据预处理：将采集到的原始数据进行预处理；
[0010]特征提取：从预处理后的数据中提取特征；
[0011]建立模型：使用机器学习算法，将特征向量与电网故障之间的关系建立模型；
[0012]预测和诊断：使用建立好的模型进行电网故障的预测和诊断；根据特征向量的输入，模型可以预测是否存在故障，并确定故障的类型和位置；预测和诊断的结果通过用户界面进行输出；
[0013]存储和管理数据：将处理后的数据存储到云平台中，以备后续分析和处理。
[0014]进一步的：机器学习模型训练模块包括如下步骤：
[0015]数据准备：将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；训练集用于训练模型，验证集用于调整模型超参数，测试集用于评估模型的性能；
[0016]特征选择：根据特征的重要性和相关性，选择特征进行训练；
[0017]模型选择：选择机器学习算法进行训练；
[0018]模型训练：使用训练集和选择好的机器学习算法对模型进行训练；训练包括通过优化算法调整模型的参数，使得模型在训练集上的误差最小化；
[0019]超参数调优：调整模型的超参数，以提高模型的泛化能力；
[0020]模型评估：使用验证集对训练好的模型进行评估；
[0021]模型保存：将训练好的模型保存到本地或云端，以便后续的部署和应用。
[0022]进一步的：超参数调优包括：
[0023]步骤1：确定超参数的先验分布：为每个超参数选择一个先验分布；
[0024]步骤2：根据先验分布生成初始样本：根据先验分布生成一定数量的样本，并将其用于训练和评估模型；
[0025]步骤3：选择评估指标：根据模型的任务类型和目标，选择评估指标；
[0026]步骤4：训练和评估模型：使用初始样本对模型进行训练和评估，并记录每组超参数的评估结果和训练时间；
[0027]步骤5：根据贝叶斯公式计算后验概率：根据贝叶斯公式，计算每组超参数的后验概率，将其作为下一轮优化的先验分布；
[0028]步骤6：选择下一组超参数：利用高斯过程在后验分布中选择下一组超参数，并将其用于训练和评估模型；
[0029]迭代优化过程：重复步骤4
‑
6，直到达到预设的优化次数或者评估指标达到最优值。
[0030]进一步的：模型评估模块包括如下步骤：
[0031]选择评估指标：根据具体的应用场景和任务需求，选择评估指标；
[0032]准备数据集：将数据集划分为训练集和测试集；训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能；
[0033]加载模型：从本地或云端加载训练好的机器学习模型；
[0034]预测结果：使用测试集数据进行预测，并将预测结果与真实标签进行比对；
[0035]计算评估指标：根据选择的评估指标，计算模型在测试集上的性能；
[0036]可视化结果：将评估结果进行可视化展示；
[0037]改进模型：根据评估结果，对模型进行改进和优化。
[0038]进一步的：故障预测模块如下步骤：
[0039]数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去噪、缺失值处理预处理操作，以提高数据质量；
[0040]特征提取：根据具体的应用场景和任务需求，从预处理后的数据中提取有意义的特征，以便用于故障预测模型的训练和预测；
[0041]特征选择：从提取的特征中选择对预测目标有用的特征，去除冗余和无用的特征，以提高模型的预测性能；
[0042]模型选择：根据具体的应用场景和任务需求，选择机器学习模型进行训练和预测；
[0043]模型训练：使用经过特征提取和选择后的数据集对选择的机器学习模型进行训练；
[0044]模型调参：根据模型在训练集上的表现，对模型进行调参，以提高模型的泛化能力和预测性能；
[0045]模型预测：使用训练好的模型对未来的输电系统状态进行预测，以检测是否存在故障风险；
[0046]结果可视化：将预测结果进行可视化展示。
[0047]进一步的：还包括数据可视化模块：负责将处理后的数据和预测结果以可视化的形式呈现给用户，方便用户进行数据分析和决策。
[0048]本专利技术与现有技术相比，所取得的技术进步在于：
[0049]本系统通过采集输电在线监测装置中的数据，利用机器学习技术进行模型训练和故障预测，实现对电网故障的智能化预测、诊断和修复。同时，通过数据可视化，方便用户进行数据分析和决策，提高电网的运行效率和安全性。
附图说明
[0050]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。
[0051]在附图中：
[0052]图1为本专利技术系统的结构图；
[0053]图2为本专利技术超参数调优的流程图。
具体实施方式
[0054]下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本专利技术的实施例进行描述。
[0055]如图1所示的，本专利技术公开一种输电在线监测装置的智能检测系统，包括：数据采集模块：负责从输电在线监测装置中采集数据，包括电压、电流、温度、湿度、振动等参数，将数据传输到数据处理模块。
[0056]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.输电在线监测装置的智能检测系统，其特征在于，包括：数据采集模块：负责从输电在线监测装置中采集数据；数据处理模块：负责对采集到的数据进行处理；机器学习模型训练模块：负责使用机器学习算法对处理后的数据进行模型训练；模型评估模块：负责对训练好的机器学习模型进行评估；故障预测模块：负责使用训练好的机器学习模型对未来的故障进行预测和诊断。2.根据权利要求1所述的输电在线监测装置的智能检测系统，其特征在于：数据处理模块包括如下步骤：数据预处理：将采集到的原始数据进行预处理；特征提取：从预处理后的数据中提取特征；建立模型：使用机器学习算法，将特征向量与电网故障之间的关系建立模型；预测和诊断：使用建立好的模型进行电网故障的预测和诊断；根据特征向量的输入，模型可以预测是否存在故障，并确定故障的类型和位置；预测和诊断的结果通过用户界面进行输出；存储和管理数据：将处理后的数据存储到云平台中，以备后续分析和处理。3.根据权利要求2所述的输电在线监测装置的智能检测系统，其特征在于：机器学习模型训练模块包括如下步骤：数据准备：将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；训练集用于训练模型，验证集用于调整模型超参数，测试集用于评估模型的性能；特征选择：根据特征的重要性和相关性，选择特征进行训练；模型选择：选择机器学习算法进行训练；模型训练：使用训练集和选择好的机器学习算法对模型进行训练；训练包括通过优化算法调整模型的参数，使得模型在训练集上的误差最小化；超参数调优：调整模型的超参数，以提高模型的泛化能力；模型评估：使用验证集对训练好的模型进行评估；模型保存：将训练好的模型保存到本地或云端，以便后续的部署和应用。4.根据权利要求3所述的输电在线监测装置的智能检测系统，其特征在于：超参数调优包括：步骤1：确定超参数的先验分布：为每个超参数选择一个先验分布；步骤2：根据先验分布生成初始样本：根据先验分布生成一定数量的样本，并将其用于训练和评估模型；步骤3：选择评估指标：根据模型的任务类型和目标，选择评估指标；步骤4：训练和评估模型：使用初始样本对模型进行训练和评估，并...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨玥，杨军，荀华，樊子铭，
申请(专利权)人：内蒙古电力集团有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司，
类型：发明
国别省市：