【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网故障预警，特别是基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的快速发展和应用以及工业设备复杂性和集成度的不断提高，变电站设备状态智能化运维技术逐渐成为电力行业的热门话题。传统的变电站设备运维方式主要是以人工参与为主，通过人工巡检和定期维护对设备进行监测，无法实时，准确地反映设备状态，预测设备的生命周期，更无法预测设备可能出现的故障，效率低下且存在一定风险。因此，开发一种基于数字孪生的场域数据分析的设备状态实时监测与故障预警的智能化维护系统，具有重要意义。
2、目前，变电站的设备检测和运维主要依靠定期的物理检查和故障后的修复，这种方法存在一定的局限性，如可能错过故障的早期信号，增加突发故障的风险，且数据处理和分析的滞后可能导致对设备状况的不准确评估。另外，传统的监测方法如传感器和监控摄像头可能无法捕捉到所有类型的故障和性能下降。而且数据分析的滞后可能导致对设备状况的不准确评估，影响运维决策的及时性和准确性，对于大型变电站，手动检测和维护工作量巨大，效率较低。
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【技术保护点】
1.基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法，其特征在于：根据所述数字孪生模型考虑实时数据，假定st是在时间t的实体系统状态，引入时间依赖性则数字孪生模型的输出表示为，
3.如权利要求2所述的基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法，其特征在于：所述特征提取使用半监督学习SSL，考虑数据的实时性，fSSL(x；θSSL)为SSL模型，则输出的特征Zt公式表示为，
4.如权利要求3所述的基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法，其特征在于：根据所述数字孪生模型考虑实时数据，假定st是在时间t的实体系统状态，引入时间依赖性则数字孪生模型的输出表示为，
3.如权利要求2所述的基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法，其特征在于：所述特征提取使用半监督学习ssl，考虑数据的实时性，fssl(x；θssl)为ssl模型，则输出的特征zt公式表示为，
4.如权利要求3所述的基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法，其特征在于：所述使用支持向量机对状态的划分包括将设备状态分为正常、异常和故障三种状态，在svm中，决策函数表示为，
5.如权利要求4所述的基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法，其特征在于：所述线性核或非线性核的判定为数据的类别在特征空间中是否能够通过一条直线，若是，则选择线性核函数，否则选择非线性核函数，其中，线性核表达式为，
6.如权利要求5所述的基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：张玉波，芦宇峰，王乐，张炜，陈梁远，崔志美，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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