【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能配电网，特别是涉及一种基于生成式transformer的配电变压器状态估计方法、系统、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、配电变压器是电力系统的重要组成部分，扮演着确保电能传输和分配的关键角色。然而，由于供电负荷的动态变化、新能源接入的增加以及设备老化等因素，变压器参数的异常情况变得愈发多样和复杂，且这些异常情况可能导致电力系统的性能下降、电能传输效率降低以及设备寿命缩短，会严重影响电力系统运行的可靠性和稳定性。因此，如何精准高效对配电变压器的运行状态进行预测估计，对改善电力系统的管理和运维而言至关重要。
2、目前配电变压器的状态估计方法主要分为理论计算法、参数实测法以及基于scada(supervisory control and data acquisition)系统和pmu(phasor measurementunit)的辨识法；然而，理论计算法无法反映实际电网工况的变化情况且计算结果精度较差，参数实测法要求测量仪表较多、接线复杂且工作量较大容易引起较大误差，且基于scada系统和pmu的辨识法需要提供配电网的实时量测，但是配电网量测装置较少，难以进行有效辨识。即现有估计方法难以对配电变压器状态进行简单、高效且精准地预测，并不利于配电变压器的异常状态溯源，难以采取针对性措施解决异常问题，提高电力系统运行的整体经济性和稳定性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种配电变压器状态估计方法，通过采用预先训练构建的变压器静态参数估计模型对实时获
2、为了实现上述目的，有必要针对上述技术问题，提供一种配电变压器状态估计方法、系统、计算机设备及存储介质。
3、第一方面，本专利技术实施例提供了一种配电变压器状态估计方法，所述方法包括以下步骤：
4、实时获取待分析变压器运行数据；所述待分析变压器运行数据包括待分析变压器的运行场景、电气量测量数据、非电气量测量数据、视频数据、运行噪声数据和地理信息数据；
5、将所述待分析变压器运行数据输入预先构建的变压器静态参数估计模型进行预测分析，得到对应的静态参数估计值；所述静态参数估计值包括绕组电阻估计值、短路电抗估计值、励磁电导估计值和励磁电纳估计值；
6、以所述静态参数估计值逼近真实静态参数为优化目标，对所述电气量测量数据进行修正，得到修正后电气量数据；
7、对所述修正后电气量数据和所述电气量测量数据进行对比分析，得到待分析变压器状态。
8、进一步地，所述运行场景包括安装位置、安装方式、应用领域和电压等级；所述电气量测量数据包括电压、电流、有功功率和无功功率；所述非电气量测量数据包括温度、压力和油位。
9、进一步地，预先构建的变压器静态参数估计模型的步骤包括：
10、采集多场景变压器多模态数据，并根据所述多场景变压器多模态数据，构建多场景变压器数据集；所述多场景变压器多模态数据包括多个不同运行场景的变压器运行数据和静态参数数据；
11、根据所述多场景变压器数据，对预设生成式transformer网络进行训练，得到变压器静态参数估计模型。
12、进一步地，所述以所述静态参数估计值逼近真实静态参数为优化目标，对所述电气量测量数据进行修正，得到修正后电气量数据的步骤包括：
13、通过对抗样本生成算法，以所述静态参数估计值逼近真实静态参数为优化目标，对所述电气量测量数据进行迭代修正，得到修正后电气量数据。
14、进一步地，所述通过对抗样本生成算法，以所述静态参数估计值逼近真实静态参数为优化目标，对所述电气量测量数据进行迭代修正，得到修正后电气量数据的步骤包括：
15、根据所述静态参数估计值和所述真实静态参数，计算参数估计误差，并判断所述参数估计误差是否小于预设误差阈值；
16、若是，则根据所述参数估计误差，计算对抗扰动量，并根据所述对抗扰动量，对所述电气量测量数据进行修正，得到修正后电气量数据；
17、若否，则根据所述参数估计误差和所述变压器静态参数估计模型，对所述电气量测量数据进行迭代修正，得到所述修正后电气量数据。
18、进一步地，所述根据所述参数估计误差和所述变压器静态参数估计模型，对所述电气量测量数据进行迭代修正，得到所述修正后电气量数据的步骤包括：
19、根据所述参数估计误差，计算迭代对抗扰动量；所述迭代对抗扰动量表示为：
20、
21、其中，βn表示第n轮迭代的迭代对抗扰动量；μ表示学习率；表示散度；mpre,n表示变压器静态参数估计模型第n次计算得到的静态参数参数估计值；mmea表示真实静态参数；||mpre,n-mmea||2表示第n轮迭代的参数估计误差；
22、根据所述迭代对抗扰动量，对所述电气量测量数据进行更新，得到更新电气量数据；所述更新电气量数据表示为：
23、xn+1＝xn-βn
24、式中，xn和xn+1分别表示第n轮迭代和第n+1轮迭代的电气量数据；
25、将所述更新电气量数据输入所述变压器静态参数估计模型进行预测分析，得到迭代更新静态参数估计值；
26、根据所述迭代更新静态参数估计值和所述真实静态参数，更新所述参数估计误差，并根据更新后的所述参数估计误差进行一轮迭代，直至所述参数估计误差小于所述预设误差阈值，得到所述修正后电气量数据。
27、进一步地，所述对所述修正后电气量数据和所述电气量测量数据进行对比分析，得到待分析变压器状态的步骤包括：
28、将所述修正后电气量数据和所述电气量测量数据作差，得到对应的电气量偏差；
29、判断所述电气量偏差是否大于预设偏差阈值，若是，则判定所述待分析变压器状态为状态异常，反之，则判定所述待分析变压器状态为状态正常。
30、第二方面，本专利技术实施例提供了一种配电变压器状态估计系统，所述系统包括：
31、数据采集模块，用于实时获取待分析变压器运行数据；所述待分析变压器运行数据包括待分析变压器的运行场景、电气量测量数据、非电气量测量数据、视频数据、运行噪声数据和地理信息数据；
32、参数估计模块，用于将所述待分析变压器运行数据输入预先构建的变压器静态参数估计模型进行预测分析，得到对应的静态参数估计值；所述静态参数估计值包括绕组电阻估计值、短路电抗估计值、励磁电导估计值和励磁电纳估计值；
33、数据修正模块，用于以所述静态参数估计值逼近真实静态参数为优化目标本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电变压器状态估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的配电变压器状态估计方法，其特征在于，所述运行场景包括安装位置、安装方式、应用领域和电压等级；所述电气量测量数据包括电压、电流、有功功率和无功功率；所述非电气量测量数据包括温度、压力和油位。
3.如权利要求2所述的配电变压器状态估计方法，其特征在于，预先构建的变压器静态参数估计模型的步骤包括：
4.如权利要求1所述的配电变压器状态估计方法，其特征在于，所述以所述静态参数估计值逼近真实静态参数为优化目标，对所述电气量测量数据进行修正，得到修正后电气量数据的步骤包括：
5.如权利要求4所述的配电变压器状态估计方法，其特征在于，所述通过对抗样本生成算法，以所述静态参数估计值逼近真实静态参数为优化目标，对所述电气量测量数据进行迭代修正，得到修正后电气量数据的步骤包括：
6.如权利要求5所述的配电变压器状态估计方法，其特征在于，所述根据所述参数估计误差和所述变压器静态参数估计模型，对所述电气量测量数据进行迭代修正，得到所述修正后电气量数据的步骤
7.如权利要求1所述的配电变压器状态估计方法，其特征在于，所述对所述修正后电气量数据和所述电气量测量数据进行对比分析，得到待分析变压器状态的步骤包括：
8.一种配电变压器状态估计系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种配电变压器状态估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的配电变压器状态估计方法，其特征在于，所述运行场景包括安装位置、安装方式、应用领域和电压等级；所述电气量测量数据包括电压、电流、有功功率和无功功率；所述非电气量测量数据包括温度、压力和油位。
3.如权利要求2所述的配电变压器状态估计方法，其特征在于，预先构建的变压器静态参数估计模型的步骤包括：
4.如权利要求1所述的配电变压器状态估计方法，其特征在于，所述以所述静态参数估计值逼近真实静态参数为优化目标，对所述电气量测量数据进行修正，得到修正后电气量数据的步骤包括：
5.如权利要求4所述的配电变压器状态估计方法，其特征在于，所述通过对抗样本生成算法，以所述静态参数估计值逼近真实静态参数为优化目标，对所述电气量测量数据进行迭代修正，得到修正后...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙智卿，宣羿，黄建平，樊立波，韩荣杰，刘箭，刘兴业，金建华，马闯，项翔，陈炜骏，张旭东，张建松，侯伟宏，吴舜裕，屠永伟，金旻昊，来益博，王玥，黄佳斌，陈益芳，蒋建，陈逸轩，李雅，李强强，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司杭州供电公司，
类型：发明
国别省市：
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