【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力工程，尤其涉及发电站变压器健康状态监测方法及系统。
技术介绍
1、电力工程
涵盖了发电、输电、配电等电力系统的设计、运行和维护，旨在确保电力系统的可靠性和高效性。在这一领域中，发电站变压器是一个关键的组成部分，用于将发电机产生的高电压电能升压为输电线路所需的电压水平。
2、发电站变压器健康状态监测方法旨在监测和评估发电站变压器的运行状态和健康状况，其主要目的是提前检测潜在的问题或故障，以预防变压器损坏和停机，从而确保电力系统的连续供电。为了达成这一效果，该方法通过实时监测变压器的各种参数和特性，识别异常行为，并提供预警或建议维护措施，以保持变压器的稳定运行，一般通过安装传感器和监测设备在变压器上，采集温度、电流、电压、湿度等数据，并将这些数据传输到监控系统中进行实时分析。监控系统利用数据分析技术，识别异常行为、趋势或潜在的故障模式。一旦发现异常，系统可以发出警报，通知运维人员采取适当的维护措施，确保变压器的可靠性和安全性。这种方法可以提高电力系统的可用性，减少停机时间，降低维护成本，同时确保电力供应的连续性。
3、传统的发电站变压器健康状态监测方法在特征提取上通常缺乏高级的算法支持，难以深入挖掘数据中的关键特征，限制了分析的深度和广度，传统方法在异常模式识别和故障预测方法，其准确性和及时性较为不足，难以有效预防和识别复杂的故障模式，在维护方案制定上，传统方法往往缺乏对历史维护数据的充分利用，导致维护策略缺乏针对性，传统方法在综合评估和优化策略调整上往往较为粗糙，缺乏精细的算法支持，
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的发电站变压器健康状态监测方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：发电站变压器健康状态监测方法，包括以下步骤：
3、s1：基于现场传感器数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化，并转换为时间序列，生成处理后的运行数据；
4、s2：基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神经网络技术，生成特征数据；
5、s3：基于所述特征数据，采用长短期记忆网络技术，进行异常模式识别，生成异常模式报告；
6、s4：基于所述异常模式报告，采用深度学习技术，并生成故障预测报告；
7、s5：基于所述故障预测报告，采用自适应学习技术，结合历史维护记录，生成维护方案；
8、s6：基于所述维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波和神经网络技术，生成变压器健康评分；
9、s7：基于所述变压器健康评分，采用遗传算法和蚁群算法进行策略调整，生成优化运行维护策略；
10、所述处理后的运行数据具体为经过清洗、归一化的温度、电压、电流和湿度时间序列数据，所述特征数据包括时间序列的特征点、趋势模式和周期性信息，所述异常模式报告具体为包括温度升高和电流不稳定的异常行为，所述故障预测报告包括故障的类型、发生时间和影响范围，所述维护方案具体为检修时间表、替换部件列表和操作指南，所述变压器健康评分具体指以数值形式表现的整体健康状态，包括运行效率、可靠性和预期寿命，所述优化运行维护策略具体为调整后的运行参数设置、维护间隔和预防性维护措施。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于现场传感器数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化，并转换为时间序列，生成处理后的运行数据的步骤具体为：
12、s101：基于现场传感器数据，采用噪声过滤和异常值剔除算法，生成净化后的数据；
13、s102：基于所述净化后的数据，应用最小-最大归一化方法，进行多类型数据分析，生成归一化数据；
14、s103：基于所述归一化数据，采用时间序列分割技术，生成时间序列数据；
15、s104：基于所述时间序列数据，采用数据整合和格式标准化技术，生成处理后的运行数据。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神经网络技术，生成特征数据的步骤具体为：
17、s201：基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术，生成空间特征数据；
18、s202：基于所述空间特征数据，应用循环神经网络技术，生成时间特征数据；
19、s203：基于所述时间特征数据，采用数据融合方法，结合空间和时间特征，生成初始特征数据；
20、s204：基于所述初始特征数据，应用主成分分析算法，生成特征数据。
21、作为本专利技术的进一步方案，基于所述特征数据，采用长短期记忆网络技术，进行异常模式识别，生成异常模式报告的步骤具体为：
22、s301：基于所述特征数据，采用长短期记忆网络，生成长期依赖分析结果；
23、s302：基于所述长期依赖分析结果，应用阈值分析法，识别出标准范围外的数据点，生成初步异常点；
24、s303：基于所述初步异常点，采用模式识别技术，区分正常的波动和异常模式，生成模式识别结果；
25、s304：基于所述模式识别结果，采用聚类分析，识别异常特征和类型，生成异常模式报告。
26、作为本专利技术的进一步方案，基于所述异常模式报告，采用深度学习技术，并生成故障预测报告的步骤具体为：
27、s401：基于所述异常模式报告，应用深度学习技术，分析异常模式，生成深度分析结果；
28、s402：基于所述深度分析结果，采用故障诊断算法，分析异常模式与故障之间的关联，生成故障诊断结果；
29、s403：基于所述故障诊断结果，采用风险评估模型，预测故障造成影响和严重程度，生成风险评估报告；
30、s404：基于所述风险评估报告，应用swot分析方法，分析故障类型、发生时间和影响范围，生成故障预测报告。
31、作为本专利技术的进一步方案，基于所述故障预测报告，采用自适应学习技术，结合历史维护记录，生成维护方案的步骤具体为：
32、s501：基于所述故障预测报告，采用自适应学习技术，分析故障根源和解决方案，生成故障根源分析；
33、s502：基于所述故障根源分析，应用决策树分析法结合历史维护记录，制定维护措施和策略，生成维护措施报告；
34、s503：基于所述维护措施报告，采用预测性维护计划算法，制定维护时间表、部件替换方案和操作步骤，生成初始维护方案；
35、s504：基于初始维护方案，应用资源优化调度算法，生成维护方案。
36、作为本专利技术的进一步方案，基于所述维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波和神经网络技术，生成变压器健康评分的步骤具体为：
37、s601：基于所述维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波技术，生成优化后的监测数据；
38、s602：基于所述优化后的监测数据，应用神经网络技术，评本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于现场传感器数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化，并转换为时间序列，生成处理后的运行数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神经网络技术，生成特征数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述特征数据，采用长短期记忆网络技术，进行异常模式识别，生成异常模式报告的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述异常模式报告，采用深度学习技术，并生成故障预测报告的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述故障预测报告，采用自适应学习技术，结合历史维护记录，生成维护方案的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述变压器健康评分，采用遗传算法和蚁群算法进行策略调整，生成优化运行维护策略的步骤具体为：
9.发电站变压器健康状态监测系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的发电站变压器健康状态监测方法，所述系统包括数据预处理模块、特征提取模块、异常识别模块、故障预测模块、维护方案模块、健康评分模块。
10.根据权利要求9所述的发电站变压器健康状态监测系统，其特征在于，所述数据预处理模块基于现场传感器数据，采用高通滤波和异常值剔除算法，进行数据标准化，应用时间窗口切分技术，生成处理后的运行数据；
...【技术特征摘要】
1.发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于现场传感器数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化，并转换为时间序列，生成处理后的运行数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神经网络技术，生成特征数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述特征数据，采用长短期记忆网络技术，进行异常模式识别，生成异常模式报告的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述异常模式报告，采用深度学习技术，并生成故障预测报告的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述故障预测报告...
【专利技术属性】
技术研发人员：王勇飞，李昂，李晓飞，唐云武，张羽，廖波，
申请(专利权)人：国能大渡河检修安装有限公司，
类型：发明
国别省市：
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