【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电学诊断，具体为一种高压开关柜故障诊断系统。
技术介绍
1、随着现代化的发展，电力供应系统在实际生产、工业和商业领域中的重要性日益凸显。高压开关柜作为电力供应系统中的关键设备，其正常运行对于保障电力系统的稳定性和可靠性至关重要。高压开关柜作为电力系统中不可或缺的重要设备之一，其稳定运行对电力系统的正常运行起着重要的作用。然而，由于高压开关柜承受着较高的电压和电流，长期工作后往往会出现各种故障，其中包括机械故障、电气故障以及线路及连接故障等。如果不能正确、及时地诊断和解决这些故障，将会对电力系统的正常运行和供电质量产生严重的影响，甚至会引发重大事故。因此，确保高压开关柜的正常运行和故障快速修复成为亟待解决的问题。
2、目前，针对高压开关柜故障的诊断方法主要是基于传统的经验观察和测量法，限制了对故障的准确判断和迅速处理。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种高压开关柜故障诊断系统，解决了高压开关柜故障诊断效率低，诊断准确性低的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
3、一种高压开关柜故障诊断系统，包括通过算法技术挖掘高压开关柜故障数据的数据采集模块、对数据进行预处理和清洗的数据预处理模块、机器学习诊断模块和神经网络诊断模块，所述数据采集模块与数据预处理模块信息交互，所述数据预处理模块分别与机器学习诊断模块和神经网络诊断模块信息交互，机器学习诊断模块和神经网络诊断模块的技术，在故障诊断模型的
4、优选的，所述数据采集模块所采集的数据包括：高压开关柜在不同操作状态下的物理参数、电气参数和性能指标，所述算法技术包括：关联规则挖掘、聚类分析、分类器构建和异常检测。
5、优选地，所述关联规则挖掘，发现高压开关柜故障数据之间的关联性和依赖性，理解它们的产生原因和影响因素；
6、所述聚类分析，将故障样本分成不同的类别，帮助理解不同类型故障之间的区别和特点；
7、所述分类器构建，根据已有的故障样本和特征信息，建立起一个预测模型，对新的故障样本进行分类和判别；
8、异常检测识别与正常情况有明显差异的故障样本，进行故障诊断和解决。
9、优选的，所述机器学习诊断模块为基于多种机器学习算法的故障诊断模型，所述多种机器学习算法包括支持向量机、决策树预测学模型和随机森林分类器，在高压开关柜故障数据传输到机器学习诊断模块之前通过数据预处理模块进行数据去噪、数据校正和数据标准化处理，以确保数据的质量和可靠性，且机器学习诊断模块手动输入模拟数据和仿真数据。
10、优选地，所述机器学习诊断模块的诊断方法如下：
11、s1.机器学习诊断模块接收数据预处理模块进行数据清洗、特征提取和噪声处理后的数据，且该数据为高压开关柜已知的故障数据特征被机器学习诊断模块学习，该数据作为历史数据储存在数据库中，供机器学习诊断模块学习分析；
12、s2.数据采集模块采集高压开关柜工作时的实时数据特征，并将数据上传至数据与处理模块，对数据进行数据清洗、特征提取和噪声处理，并将这些数据与数据库中的历史数据进行对比，从而对高压开关柜的故障进行判断。
13、优选地，所述神经网络诊断模块的工作原理如下：神经网络通过学习和训练数据预处理模块传输的高压开关柜已知的故障数据，即实际故障样本数据，从而学习和构建高压开关柜故障的特征表示，通过对高压开关柜已知的故障数据进行标记和训练，神经网络诊断模块提取出每种故障类型的独特特征，从而对不同类型故障的识别和分类，在对高压开关柜工作时的实时数据特征通过数据采集模块采集并通过数据预处理模块进行处理，数据预处理模块包括去噪、数据校正和数据标准化，最后传输到神经网络诊断模块进行精准的识别和分类，从而实现对高压开关柜故障进行诊断。
14、优选的，神经网络诊断模块学习和训练数据预处理模块传输的高压开关柜已知的故障数据时，调整网络的权重和阈值，以最小化输出预测与实际故障之间的差别。
15、优选的，神经网络通过学习和训练数据预处理模块传输的高压开关柜已知的故障数据时，通过数据特征分析故障数据特征与特征位置的关系，实现对故障的精准定位，并将故障定位点上传至指导操作和维修的人员。
16、优选的，所述机器学习诊断模块和神经网络诊断模块在学习数据采集模块的数据前，需要学习数据采集模块采集多组数据，并对每一组数据进行学习，学习后的数据进行人工对比，人工选择正确数据的那一组数据作为结果，避免学习数据具有偶然性或具有测量误差。
17、本专利技术提供了一种高压开关柜故障诊断系统，具备以下有益效果：
18、1、本专利技术的数据采集模块，采集的数据的结果将用于完善故障诊断系统的模型和算法，并提供给决策者和维修人员进行故障诊断和解决方案的选择，通过数据挖掘，可以更加全面地了解高压开关柜故障的特点和规律，从而改进故障诊断系统的诊断能力和准确性，此外，数据挖掘还可以帮助发现一些隐含的故障因素和风险，提前预警并采取相应的预防措施，从而降低高压开关柜故障的发生率和严重程度。
19、2、本专利技术的机器学习争端模块通过对大量历史数据的学习和分析，能够识别和提取故障的关键特征，从而实现准确的故障诊断，同时本专利技术神经网络具有较强的自适应学习能力，能够对新的故障类型进行有效的识别。在实际应用中，高压开关柜的故障类型和特征参数可能会发生变化，传统的故障诊断方法可能无法很好地适应新的情况。而神经网络通过对新数据的学习，可以自动调整网络结构和参数，以适应不同故障类型的识别和分类任务。这种自适应学习能力使得高压开关柜故障诊断系统具有更好的鲁棒性和适应性，神经网络还能够实现故障的精确定位。通过对故障数据进行输入，神经网络可以给出故障的位置信息，指导操作和维修人员进行精确的故障排除，两种诊断模块进行结合可以有效地保障高压开关柜故障诊断的精准性，提高故障诊断的效率，并对故障点及时定位，提高故障发现的效率，提高检修效率。
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1.一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于，包括通过算法技术挖掘高压开关柜故障数据的数据采集模块、对数据进行预处理和清洗的数据预处理模块、机器学习诊断模块和神经网络诊断模块，所述数据采集模块与数据预处理模块信息交互，所述数据预处理模块分别与机器学习诊断模块和神经网络诊断模块信息交互。
2.根据权利要求1所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：所述数据采集模块所采集的数据包括：高压开关柜在不同操作状态下的物理参数、电气参数和性能指标，所述算法技术包括：关联规则挖掘、聚类分析、分类器构建和异常检测。
3.根据权利要求2所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：所述关联规则挖掘，发现高压开关柜故障数据之间的关联性和依赖性，理解它们的产生原因和影响因素；
4.根据权利要求1所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：所述机器学习诊断模块为基于多种机器学习算法的故障诊断模型，所述多种机器学习算法包括支持向量机SVM、决策树预测学模型和随机森林分类器RF，在高压开关柜故障数据传输到机器学习诊断模块之前通过数据预处理模块进行数据去噪、数据校正和数
5.根据权利要求4所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：所述机器学习诊断模块的诊断方法如下：
6.根据权利要求1所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：所述神经网络诊断模块的工作原理如下：神经网络通过学习和训练数据预处理模块传输的高压开关柜已知的故障数据，即实际故障样本数据，从而学习和构建高压开关柜故障的特征表示，通过对高压开关柜已知的故障数据进行标记和训练，神经网络诊断模块提取出每种故障类型的独特特征，从而对不同类型故障的识别和分类，在对高压开关柜工作时的实时数据特征通过数据采集模块采集并通过数据预处理模块进行处理，数据预处理模块包括去噪、数据校正和数据标准化，最后传输到神经网络诊断模块进行精准的识别和分类，从而实现对高压开关柜故障进行诊断。
7.根据权利要求6所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：神经网络诊断模块学习和训练数据预处理模块传输的高压开关柜已知的故障数据时，调整网络的权重和阈值，以最小化输出预测与实际故障之间的差别。
8.根据权利要求6所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：神经网络通过学习和训练数据预处理模块传输的高压开关柜已知的故障数据时，通过数据特征分析故障数据特征与特征位置的关系，实现对故障的精准定位，并将故障定位点上传至指导操作和维修的人员。
9.根据权利要求1-8任意一项所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：所述机器学习诊断模块和神经网络诊断模块在学习数据采集模块的数据前，需要学习数据采集模块采集多组数据，并对每一组数据进行学习，学习后的数据进行人工对比，人工选择正确数据的那一组数据作为结果，避免学习数据具有偶然性或具有测量误差。
...【技术特征摘要】
1.一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于，包括通过算法技术挖掘高压开关柜故障数据的数据采集模块、对数据进行预处理和清洗的数据预处理模块、机器学习诊断模块和神经网络诊断模块，所述数据采集模块与数据预处理模块信息交互，所述数据预处理模块分别与机器学习诊断模块和神经网络诊断模块信息交互。
2.根据权利要求1所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：所述数据采集模块所采集的数据包括：高压开关柜在不同操作状态下的物理参数、电气参数和性能指标，所述算法技术包括：关联规则挖掘、聚类分析、分类器构建和异常检测。
3.根据权利要求2所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：所述关联规则挖掘，发现高压开关柜故障数据之间的关联性和依赖性，理解它们的产生原因和影响因素；
4.根据权利要求1所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：所述机器学习诊断模块为基于多种机器学习算法的故障诊断模型，所述多种机器学习算法包括支持向量机svm、决策树预测学模型和随机森林分类器rf，在高压开关柜故障数据传输到机器学习诊断模块之前通过数据预处理模块进行数据去噪、数据校正和数据标准化处理，且机器学习诊断模块手动输入模拟数据和仿真数据。
5.根据权利要求4所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：所述机器学习诊断模块的诊断方法如下：
6.根据权利要求1所述的一种高压开关柜故障诊断系统，其特征在于：所述神经网络诊断模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：鱼明，李豪，李小荣，文博，刘帅，冉艳祥，高源，贾晓瑶，弓凯越，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司吕梁供电公司，
类型：发明
国别省市：
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