【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网自动监测，更具体地说，本专利技术涉及一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法及系统。
技术介绍
1、现有的电网规模庞大、结构复杂，故障监测和识别可能会更加复杂；一般都是针对不同类型的智能变电站结构、规模和配置等特点，利用已知的故障信息，定位故障发生的精确位置；例如公开号为 cn110912272b的中国专利公开了基于区域性异常模式识别的城市电网故障检测方法和系统，基于结构树中不同层次聚类簇的簇内结构检测城市电网中是否发生区域性故障，迅速准确地定位故障源，能有效地发现城市电网中潜在的区域性故障。
2、但是对于岛屿上的新能源灯塔只需要确保正常运行即可；相比较城市电网故障检测系统，新能源灯塔电网的故障检测相对要简单很多，只需要结合新能源灯塔自身进行分析，通过新能源灯塔自身检测数据判断其是否存在故障；而新能源灯塔自身检测数据一旦出现异常，如何将数据发送至控制终端，控制终端如何识别该数据的准确性和延迟性。这都是我们急需解决的问题，另外在线检测智能化程度不高，无法及时监控障碍原因，预测能力不够准确；一旦出现障碍，无法及时安排检修人员到达现场，影响岛屿上新能源灯塔的正常运行，对航海安全造成隐患，甚至还需要搭建其他的连接方式，增加了维护管理成本。
3、鉴于此，本专利技术提供了一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法及系统，可提高对新能源灯塔的故障检测精确度。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种新能源灯塔发电站的电网故障检测
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，包括以下步骤：
3、对新能源灯塔电网构建电网树模型，将岛屿上的新能源灯塔电网划分为至少一个管理区域，所述管理区域包括至少一个新能源灯塔；
4、通过配套的电力监控电路采集对应新能源灯塔的灯塔电参数信息，基于灯塔电参数信息综合分析后生成灯塔状态评估值，基于灯塔状态评估值分别提取历史特征训练数据、历史预警训练数据和历史故障训练数据；
5、基于历史特征训练数据和历史预警训练数据依次提取对应灯塔状态下的灯塔指标数据和灯塔预警数据；基于将所述灯塔预警数据与所述灯塔指标数据进行差值比对分析生成预警异常排序表；基于预警异常排序表分析提取历史故障训练数据；
6、基于历史故障训练数据提取的灯塔故障数据，将灯塔故障数据与灯塔指标数据进行比对分析，获取诱发故障影响因子，基于诱发故障影响因子对灯塔故障等级进行概率赋值，根据灯塔故障等级的概率赋值，确定最优维修路径，规划维修人员需要按照最优维修路径进行巡检和修复。
7、在一个优选的实施方式中，所述电力监控电路包括用于检测新能源灯塔的灯塔电路板，并在灯塔电路板上并联设置有电流放大电路，电压采集电路、灯塔温度传感器和信号采集电路；
8、基于电流放大电路采集经过灯塔电路板的电流信号；
9、基于电压采集电路采集经过灯塔电路板的电压信号；
10、基于灯塔温度传感器采集经过灯塔电路板的灯塔温度值；
11、基于信号采集电路采集经过灯塔电路板的无线信号强度；
12、所述灯塔电路板的供电端包括新能源电池组和备用电池组；所述新能源电池组为新能源灯塔上自带的新能源蓄电池；所述备用电池组为新能源灯塔额外提供的电能，所述备用电池组为备用蓄电池或新能源电网供电端。
13、在一个优选的实施方式中，划分管理区域的逻辑为：
14、将整个岛屿的新能源灯塔电网进行分层管理，可以通过构建电网树模型实现全方位的管理模式，首先对新能源灯塔电网进行事先设置；
15、将新能源灯塔电网定义为电网树模型的根节点，管理区域为对应根节点下的第一子节点；新能源灯塔为对应第一子节点下的第二子节点。
16、在一个优选的实施方式中，灯塔状态评估值的获取逻辑为：
17、对电流信号、电压信号、灯塔温度值和无线信号强度映射到同一维度空间；
18、根据先验知识获得电流信号、电压信号、灯塔温度值和无线信号强度相对灯塔运行状态的相对重要程度分配权重系数；
19、制定灯塔综合评估指标，将处理后的电流信号、电压信号、灯塔温度值和无线信号强度基于公式加权平均获得灯塔状态评估值，具体公式为：
20、；
21、式中，，，且；、、和分别为电流信号、电压信号、灯塔温度值和无线信号强度对应的权重系数；为检测时间长度；为检测时间长度中对应检测时间节点，；
22、为电流信号参考值，为电压信号参考值，为灯塔温度参考值，为无线信号强度参考值；为常数修正系数，电流信号参考值、电压信号参考值、灯塔温度参考值和无线信号强度参考值对应的初始值为生产厂商在实验阶段获取的具有参考价值的通用数据；并基于灯塔正常状态下，将检测时间长度中检测的电流信号、电压信号、灯塔温度值和无线信号强度的平均值更新为电流信号参考值、电压信号参考值、灯塔温度参考值和无线信号强度参考值。
23、在一个优选的实施方式中，基于灯塔状态评估值分别提取历史特征训练数据、历史预警训练数据和历史故障训练数据的具体步骤如下：
24、基于事先设定的正常灯塔阈值和故障灯塔阈值，对当前新能源灯塔的灯塔状态评估值进行比对分析；
25、若灯塔状态评估值小于等于正常灯塔阈值，则将对应新能源灯塔标记为灯塔正常状态；将灯塔正常状态对应的监测数据标记为历史特征训练数据，将历史特征训练数据存储在分区管理单元；基于最近一次时间戳对应的历史特征训练数据更新为电流信号参考值、电压信号参考值、灯塔温度参考值和无线信号强度参考值；
26、若灯塔状态评估值大于正常灯塔阈值且小于等于故障灯塔阈值，则将对应新能源灯塔标记为灯塔警告状态；将灯塔警告状态对应的监测数据标记为历史预警训练数据，将历史预警训练数据发送至分区管理单元；
27、若灯塔状态评估值大于故障灯塔阈值，则将对应新能源灯塔标记为灯塔故障状态；将灯塔故障状态对应的监测数据标记为历史故障训练数据，将历史故障训练数据发送至总控管理单元。
28、在一个优选的实施方式中，所述灯塔指标数据的获取逻辑为：
29、预先收集新能源灯塔的历史特征训练数据；所述历史特征训练数据在实验环境中收集，在实验环境中对应设置变量参数组合，所述变量参数组合电流信号、电压信号、灯塔温度值和无线信号强度；
30、通过主动控制变量参数组合，获得在实验环境中不同变量参数组合下的训练数据；将所述训练数据作为机器学习模型的输入数据；
31、所述机器学习模型根据每组训练数据预测的灯塔指标数据为输出，以对应试验环境下的灯塔特征向量为预测目标，以最小化所有灯塔指标数据和灯塔特征向量的预测误差之和作为训练目标；对机器学习模型进行训练，直至预测准确度之和达到收敛时停止训练，基于灯塔指标数据更新灯塔特征向量；所述机器学习模型是深度神经网络模型或深度信念网络模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，其特征在于，所述电力监控电路包括用于检测新能源灯塔的灯塔电路板，并在灯塔电路板上并联设置有电流放大电路，电压采集电路、灯塔温度传感器和信号采集电路；
3.根据权利要求2所述的一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，其特征在于，划分管理区域的逻辑为：
4.根据权利要求3所述的一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，其特征在于，灯塔状态评估值的获取逻辑为：
5.根据权利要求4所述的一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，其特征在于，基于灯塔状态评估值分别提取历史特征训练数据、历史预警训练数据和历史故障训练数据的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，其特征在于，所述灯塔指标数据的获取逻辑为：
7.根据权利要求6所述的一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，其特征在于，所述预警异常排序表的分析逻辑为：
8.根据权利要求7所述的一种
9.一种新能源灯塔发电站的电网故障检测系统，其基于权利要求1-8任一项所述的一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法的实现，其特征在于，包括电网定义单元、灯塔监控单元、分区管理单元和总控管理单元；
10.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，其特征在于，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如权利要求1-8任一项所述的一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法的实现。
...【技术特征摘要】
1.一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，其特征在于，所述电力监控电路包括用于检测新能源灯塔的灯塔电路板，并在灯塔电路板上并联设置有电流放大电路，电压采集电路、灯塔温度传感器和信号采集电路；
3.根据权利要求2所述的一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，其特征在于，划分管理区域的逻辑为：
4.根据权利要求3所述的一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，其特征在于，灯塔状态评估值的获取逻辑为：
5.根据权利要求4所述的一种新能源灯塔发电站的电网故障检测方法，其特征在于，基于灯塔状态评估值分别提取历史特征训练数据、历史预警训练数据和历史故障训练数据的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅建群，俞毅，王绍明，毛新健，李锋，杭德平，俞建兴，张哲，潘思琦，
申请(专利权)人：交通运输部东海航海保障中心上海航标处，
类型：发明
国别省市：
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