【技术实现步骤摘要】
一种新的低压开关柜数据监测方法及系统
[0001]本专利技术属于低压开关柜监测
，本专利技术涉及一种新的低压开关柜数据监测方法及系统
。
技术介绍
[0002]低压开关柜是由多个开关和测量设备构成的一种装置，能够将电路控制和检测装置整合到一个柜子中，大大提高使用的安全性和管理效率，因此该装置被广泛应用于配电所中，成为电力输送和调配的重要载体
。
由于低压开关柜在长时间运行中容易出现多种故障数据，快速准确地检测出设备的故障位置和故障原因是快速恢复电力的主要步骤
。
[0003]现代电力系统对低压开关设备的要求越来越高，传统的低压开关设备仅能实现基本的开关控制功能，如图1所示，传统的低压开关设备通常需要人工操作完成各项功能，当电路异常时，需要检查电路及相关设备，找出故障原因
。
为此，设计一种基于物联网的智能低压开关柜数据监测设备已成为当务之急
。
通过物联网技术实现对开关设备的实时监测和控制，可以提高电力系统的可靠性
、
安全性和经济性
。
[0004]在实际应用中，由于低压开关设备运行过程中存在多种因素的干扰，导致传统的状态监测方法难以准确地反映设备状态
。
为解决这一问题，需要将多种监测技术相结合，实现对低压开关设备状态的全面监测和预警
。
本申请提出一种基于物联网技术的低压开关设备以及其监测系统，可有效解决上述缺点
。
技术实现思路
[0005]本专...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种新的低压开关柜数据监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S01
：获取开关柜的监测数据；
S02
：对监测数据进行预处理，采取最小二乘法对监测数据的趋势项进行消除；
S03
：从预处理后的监测数据中提取数据的统计特征和时域特征；
S04
：将提取的特征数据输入到机器学习模型中，对输入的特征进行分析，通过对比正常模式，识别异常情况
。2.
根据权利要求1所述的新的低压开关柜数据监测方法，其特征在于，所述步骤
S02
中趋势项消除方法包括：
S11
：设采集到的信号为，并且将其中的趋势项表示为多项式函数：，其中，；
S12
：为了求得趋势项函数中的各项系数，采用最小二乘法构造误差能量函数，通过最小化趋势项函数与信号之间的误差的二次方和，求得最优的参数：，对这个函数关于进行偏导数运算，得到个偏导数，将这些偏导数构成一个包含个线性方程的方程组，每个方程都是关于个变量：，由此确定系数，得到信号的趋势项表达式，代表多项式阶次，删除得到的趋势项
。3.
根据权利要求2所述的新的低压开关柜数据监测方法，其特征在于，所述步骤
S02
还包括，通过变分模态分解进行去噪，变分模态分解的方法包括以下步骤：
S21
：对趋势项消除后的信号进行
Hilbert
变换，获得每个
IMF
分量的解析信号，从解析信号中提取信号的单边频谱：，其中，
IMF
为本征模态函数，表示单位脉冲函数，表示虚数单位，表示时间，表示卷积运算，是第个
IMF
分量在时刻的值；
S22
：引入指数权重，对每个
IMF
分量的估计中心频率进行调整，并将每个
IMF
分量的频谱调制到对应的基频带：，
S23
：构造约束变分模型，构造依据为解调信号梯度的平方的范数如下：
，其中，表示各模态分量，表示模态分量的中心频率，表示对的偏导运算，表示各模态分量的总和；
S24
：通过引入拉格朗日数乘因子和二次罚因子，将上述的变分模型转化为一个无约束的变分模型，得到的新模型如下式所示：，其中，为拉格朗日乘子，为原函数；
S25
：通过采用交替方向乘子算法，更新模态分量
、
中心频率 以及拉格朗日乘子，以求取鞍点，该鞍点即为最优解，模态分量
、
中心频率
、
拉格朗日数乘因子的更新遵循下式：，，，通过使用这种交替更新的方式，能够迭代地优化每个变量，使其逐步趋近于最优解，其中，代表中心频率，是第个
IMF
在次迭代时的中心频率，为噪声容限，，
、
分别对应是，
、
的傅里叶变换，代表第个更新模态分量的第阶迭代的估计值；代表原函数的约束条件的更新；代表拉格朗日乘子的对偶解，是第次迭代值；是第个
IMF
在1次迭代时的中心频率；
S26
：在持续迭代过程中，如果迭代结果满足下式，则停止迭代：
，其中，为判别精度，是第次迭代模态分量的更新值，是第次迭代模态分量的更新值
。4.
根据权利要求1所述的新的低压开关柜数据监测方法，其特征在于，所述机器学习模型为秃鹫算法，该算法通过模拟非洲秃鹫的觅食和航行行为问题进行寻优，具体步骤包括：第一阶段
‑
确定组内最优秃鹰：将特征数据按照一定的规则进行分组，对于每个分组内的数据，通过秃鹰算法来确定该组内最优的秃鹰，秃鹰为在该组数据中具有...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾菁，孙峰，李菊，沈文龙，
申请(专利权)人：江苏沙洲电气有限公司，
类型：发明
国别省市：
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