【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力设备检测，尤其涉及一种电力设备运行状态实时检测方法及系统。
技术介绍
1、电力设备包括发电设备和供电设备，其中发电设备主要包括蒸汽轮机、燃气轮机、发电机、变压器等，供电设备主要包括各种电压等级的输电线路、互感器、接触器等，电力设备工作状况的稳定性对电网系统的安全正常运行十分重要，进而实时检测电力设备运行状态是十分必要的。
2、传统的运行状态检测主要依靠监控系统和人工检查，通过安装在电力设备上的传感器实时监测电力参数，如电压、电流等，当监测到实时数据超过预设值时则判定为异常，并通过人工检查来进一步确定电力设备运行状态。然而，电力系统中电力设备在运行过程中会产生大量数据，包括电气参数、环境参数和事件数据等，这一往往无法充分利用这些数据来提高状态检测的准确性和效率，其自适应能力弱，且具有较高的误判概率。
3、随着机器学习的发展，逐步将深度学习算法应用到电力设备智能运行方式的研究中，实现更高效准确的状态检测。目前，通常利用卷积神经网络cnn处理电力设备的运行数据，例如电流、电压信号等，自动提取运行数据特...
【技术保护点】
1.一种电力设备运行状态实时检测方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的电力设备运行状态实时检测方法，其特征是，所述状态变量数据包括电力设备运行时的温度、电流、电压、环境温度、环境湿度、设备负载、设备振动幅值。
3.如权利要求1所述的电力设备运行状态实时检测方法，其特征是，对时空序列数据进行预处理，包括：
4.如权利要求1所述的电力设备运行状态实时检测方法，其特征是，将数据输入至空间特征提取模块，利用核主成分分析法提取空间特征，包括：
5.如权利要求4所述的电力设备运行状态实时检测方法，其特征是，所述时空注意力模块...
【技术特征摘要】
1.一种电力设备运行状态实时检测方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的电力设备运行状态实时检测方法，其特征是，所述状态变量数据包括电力设备运行时的温度、电流、电压、环境温度、环境湿度、设备负载、设备振动幅值。
3.如权利要求1所述的电力设备运行状态实时检测方法，其特征是，对时空序列数据进行预处理，包括：
4.如权利要求1所述的电力设备运行状态实时检测方法，其特征是，将数据输入至空间特征提取模块，利用核主成分分析法提取空间特征，包括：
5.如权利要求4所述的电力设备运行状态实时检测方法，其特征是，所述时空注意力模块包括时间注意力模块和空间注意力模块，时空特征的提取包括：
6.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐文超，孔德强，张红梅，陈露，屈强，李光铁，王冉，方文静，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司曲阜市供电公司，
类型：发明
国别省市：
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