【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力通信，具体而言，涉及一种智能化电力配电站运行故障预测方法及系统。
技术介绍
1、随着智能化技术的快速发展，电力配电站作为电网的关键组成部分，其运行状态的实时监控和故障预测已成为电力系统维护的重要方向。当前，电力配电站主要依赖传统的监测手段和定期的人工巡检来发现和处理故障，这些方法往往存在反应迟缓、效率低下的问题。尽管一些先进的监测系统已经开始应用传感器和自动化技术收集设备运行数据，但这些系统大多基于静态阈值或简单的规则引擎，难以应对复杂多变的电网环境。
2、此外，现有技术在处理大量实时数据、识别潜在故障模式方面仍显不足，往往需要依赖专家经验进行判断，这不仅增加了运维成本，也限制了故障预测的准确性和响应速度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种智能化电力配电站运行故障预测方法及系统，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
2、第一方面，本申请提供了一种智能化电力配电站运行故障预测方法，包括：
3、获取...
【技术保护点】
1.一种智能化电力配电站运行故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能化电力配电站运行故障预测方法，其特征在于，所述获取智能化电力配电站设备的运行状况数据和生命周期数据，利用图论算法将智能化电力配电站设备作为神经元映射为节点、智能化电力配电站设备间的连接关系映射为带有权重的边，并将带权重的边作为神经网络中的突触，构建神经网络拓扑模型，其中运行状况数据包括物理参数、连接状态以及历史运行数据，生命周期数据包括使用年限数据和维护记录数据，其中包括：
3.根据权利要求1所述的智能化电力配电站运行故障预测方法，其特征在于，所述获取智能...
【技术特征摘要】
1.一种智能化电力配电站运行故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能化电力配电站运行故障预测方法，其特征在于，所述获取智能化电力配电站设备的运行状况数据和生命周期数据，利用图论算法将智能化电力配电站设备作为神经元映射为节点、智能化电力配电站设备间的连接关系映射为带有权重的边，并将带权重的边作为神经网络中的突触，构建神经网络拓扑模型，其中运行状况数据包括物理参数、连接状态以及历史运行数据，生命周期数据包括使用年限数据和维护记录数据，其中包括：
3.根据权利要求1所述的智能化电力配电站运行故障预测方法，其特征在于，所述获取智能化电力配电站设备的历史运维数据，模拟大脑中神经元的退化过程，建立电力配电站设备老化模型，其中包括：
4.根据权利要求1所述的智能化电力配电站运行故障预测方法，其特征在于，所述实时监测综合电力系统数据，并根据综合电力系统数据，利用同步动力学分析和相位锁定值技术，动态调整基于获取得到的设备综合状态数据构建的神经网络拓扑模型中的连接权重，其中包括：
5.根据权利要求4所述的智能化电力配电站运行故障预测方法，其特征在于，所述模拟大...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗辉，敬晓庆，任艳芳，
申请(专利权)人：成都鑫众泰通用电气有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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