【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统监测，尤其涉及一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法。
技术介绍
1、能源控制器(energy control and monitoring terminal unit，简称“ecu”)安装在公变或专变台区，可实现客户侧和配电侧计量与感知设备的灵活接入，具有数据采集、智能费控、时钟同步、精准计量、有序充电、用能管理、回路状态巡检、户变关系识别、停电事件上报等功能。
2、能源控制器采用模组化设计，在不同的应用场景中，对各种输入/输出接口的要求不尽相同，于是各种类别的功能模组应运而生，能源控制器通过不同种类的功能模组配合，实现对终端形态的重新定义。电能计量系统作为能源控制器的关键组成部分，其稳定性和可靠性对于能源控制器的安全运行至关重要，这些系统不仅负责精确测量电能消耗，还涉及能源控制器的负荷管理和故障检测，随着电能需求的增加，电能计量系统面临着更加复杂和多变的运行环境，从而提高了系统维护和故障处理的难度。
3、当前电能计量系统在故障检测和预防方面存在若干挑战，首先，传统的故障检测方法往往依赖于人工检查或简单的自动监测系统，这些方法在故障早期识别和准确定位方面效果有限，此外，由于缺乏高效的数据分析和故障预测机制，系统维护往往是被动且滞后的，无法有效预防故障发生，这不仅增加了运维成本，也影响了能源控制器的稳定运行和供电可靠性。
4、因此，迫切需要一种能够实时监测电能计量系统运行状态、准确预测和及时响应故障的高效方法。
技术实现思路p>
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法。
2、一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法，包括以下步骤：
3、s1：预设具有多种传感器的故障检测装置，用于实时监测电能计量系统的运行状态；
4、s2：基于神经网络和支持向量机的数据分析与故障预测算法，对来自s1的数据进行处理，识别出潜在的故障模式和趋势；
5、s3：进行实时数据监测，并应用卷积神经网络来精确地定位故障发生的具体部件或区域；
6、s4：自动将检测到的故障进行分类，并分析障碍的原因，同时利用历史数据和模式识别技术来预测故障发展趋势；
7、s5：基于s2和s4的分析结果，建立故障预警机制，用于及时通知维护团队即将发生的故障；
8、s6：根据故障检测与分析结果，制定并实施针对性的维护和修复策略；
9、s7：定期收集故障数据，基于收集故障数据不断优化故障检测算法和预警机制。
10、进一步的，所述s1中故障检测装置包括电流传感器、电压传感器、温度传感器以及数据预处理单元，用于全面监控电能计量系统的运行参数；其中，
11、电流传感器：部署于电能计量系统的主供电线路上，用于实时监测通过电线的电流量，该电流传感器能够检测电流的大小和波动，从而识别过载或断路的故障情况；
12、电压传感器：安装于系统的输入和输出端，用于测量电能计量系统的电压水平，电压传感器能监测到电压的稳定性和偏差，能发现电压不稳定或过高、过低的异常情况；
13、温度传感器：固定在电能计量系统的关键部件包括变压器和电缆接头部位，用于监测对应部件的运行温度，通过监测温度的变化，能及时发现由于过载或短路故障原因导致的过热问题；
14、数据预处理单元：用于接收来自所有传感器的数据，并对接收的数据进行初步处理，数据预处理单元具体采用实时数据分析技术包括信号滤波、归一化处理和初步趋势分析，对电流、电压和温度的参数进行初步评估，以确保提供的数据质量。
15、进一步的，所述s2具体包括：
16、s21：先接收从s1步骤中处理后的电流i，电压v，和温度t的数据，预设神经网络的输入层接收n个特征(f1,f2,…,fn)，其中每个特征是从原始数据中提取的，具体特征提取公式为：fi＝fi(i,v,t)，其中fi是特征提取函数，用于从电流i，电压v，和温度t中提取特征fi；
17、s22：神经网络通过隐藏层h，对这些特征进行进一步处理，设隐藏层有m个节点，每个节点应用激活函数a处理输入，具体隐藏层处理公式为：
18、其中，wij是权重，bj是偏置项，hj是第j个隐藏层节点的输出；
19、s23：输出层o根据隐藏层的输出给出故障预测的初始判断，输出层判断公式为：
20、其中wj′和b′分别是输出层的权重和偏置项；
21、s24：支持向量机用于对神经网络提取的特征进行分类，以判断系统是否存在故障，具体通过支持向量机构建分类超平面，用于将正常状态和异常状态的数据分开，支持向量机的分类公式为：
22、其中，αk是拉格朗日乘子，yk是训练样本的标签，k是核函数，xk和x分别是训练样本和新样本的特征向量，b″是偏置项，y是分类结果。
23、进一步的，所述s3具体包括：
24、s31：先实时监测包括连续收集电能计量系统的电流、电压和温度数据，该数据作为卷积神经网络的输入，用于故障定位分析；
25、s32：构建卷积神经网络模型，该卷积神经网络模型由多个卷积层、池化层和全连接层构成，每层的具体作用如下：
26、卷积层，用于提取输入数据的特征，具体设卷积层的卷积核为k，大小为m×n，则卷积操作表示为：
27、其中，cij为卷积层输出特征图中的元素，kab为卷积核中位置为(a,b)的元素，di+a,j+b为输入数据矩阵中与卷积核对应位置相乘的元素，m×n为卷积核的尺寸，a,b为卷积核内的索引；
28、池化层，用于降低特征维度，增强特征的鲁棒性，池化操作最大池化表示为：pij＝max(dkl),fork,l∈window(i,j)，其中，pij为池化层输出特征图中的元素，dkl为卷积后特征图中的元素，max(dkl)为在特定窗口内选择最大值的池化操作，window(i,j)为池化操作中考虑的特定窗口区域，以(i,j)为中心；
29、全连接层，用于将池化层的输出展平后，连接到全连接层进行最终的分类；
30、s33：将通过训练卷积神经网络模型来识别特定的故障模式，每种模式对应特定部件或区域的故障，输出层的每个神经元对应于系统中一个潜在的故障位置。
31、进一步的，所述s4具体包括：
32、s41：进行故障分类，根据从s1和s2步骤收集的数据，使用决策树分类算法自动将检测到的故障情况分为不同的类别，包括电流故障、电压故障或温度故障，在决策树中，每个内部节点代表一个属性的测试，每个分支代表测试的结果，而每个叶节点代表一个故障类别，所述决策树规则为：
33、r:if(a1≤v1)∧(a2>v2)∧…∧(an＝vn)thenclassc，其中，ai是属性，vi是该属性的测试值，c是故障类别；
34、s42：采用关联规则挖掘分析技术，来分析各本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法，其特征在于，所述S1中故障检测装置包括电流传感器、电压传感器、温度传感器以及数据预处理单元，用于全面监控电能计量系统的运行参数；其中，
3.根据权利要求2所述的一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法，其特征在于，所述S4具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法，其特征在于，所述S5具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法，其特征在于，所述S6具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法，其特征在于，所述S7具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法，其特征在于，所述s1中故障检测装置包括电流传感器、电压传感器、温度传感器以及数据预处理单元，用于全面监控电能计量系统的运行参数；其中，
3.根据权利要求2所述的一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种能源控制器的电能计量系统故障检测与预防方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾天有，韩伟健，章为昆，余转丽，倪志伟，潘涛，沈晨凯，李文丹，
申请(专利权)人：浙江万胜智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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