【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电监测，尤其涉及一种配电辅助监测预警系统。
技术介绍
1、配电系统是电力系统的重要组成部分，其运行的安全性和可靠性直接关系到电力供应的稳定性。然而，传统的配电系统监测和预警方法存在以下问题和技术挑战：
2、但是经本专利技术人探索发现该技术方案仍然存在至少以下缺陷：
3、第一，数据采集和处理滞后：传统配电系统的监测通常依赖于少量关键节点的数据采集，这种方法覆盖范围有限，难以全面反映整个配电系统的运行状态。此外，数据处理速度滞后，无法实时反映系统的变化，导致潜在故障难以及时发现和处理。
4、第二，故障识别准确性不足：传统的故障识别方法多依赖于简单的统计分析和规则匹配，这些方法在处理复杂故障模式和微小异常变化时表现出明显的局限性。因此，故障诊断的准确性和及时性往往难以满足实际需求，容易导致故障扩散，影响系统的整体运行。
5、第三，预警系统反应迟缓：传统预警系统通常依赖于预设的固定阈值和人工判断，缺乏实时调整和优化的能力。当电网出现异常情况时，预警信号的及时性和准确性较低，难以及时通知维护人员进行处理，导致故障处置不够及时。
6、模型训练和优化效率低；
7、第四，传统模型的训练和优化通常依赖于固定的优化算法和人工调参，缺乏自适应和智能化的调优机制。随着电网结构和运行条件的不断变化，传统模型往往难以保持高效的故障检测和预警能力，导致模型性能不稳定，泛化能力不足。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术
2、可选的，包括数据采集模块、多点温度应变监测模块、数据处理模块、电网拓扑分析模块以及通信模块，其中；
3、所述数据采集模块实时采集配电系统中各个节点的运行参数，包括电流和电压值；
4、所述多点温度应变监测模块利用布置在配电系统多个节点的传感器，实时采集温度和应变数据，识别复杂的温度和应变模式；
5、所述数据处理模块对采集的运行参数以及温度和应变数据进行故障诊断，并根据故障诊断的结果生成预警信号；
6、所述电网拓扑分析模块建立电网的拓扑结构模型，分析电网的运行状态和故障传播路径，提供实时的拓扑结构变化和故障影响评估；
7、所述通信模块用于将预警信号传输至远程监控中心和维护人员的移动设备。
8、可选的，所述数据采集模块包括：
9、传感器布置：在配电系统的各个节点上布置多个传感器单元，每个传感器单元实时采集所在节点的运行参数；
10、数据预处理：对实时采集的运行参数进行预处理，包括数据去噪、数据平滑以及数据标准化，其中：
11、数据去噪使用滤波器或噪声消除算法，去除运行参数中的高频噪声和随机干扰；
12、数据传输：对预处理后的运行参数进行实时传输；
13、通过传感器布置、数据预处理和实时数据传输，确保了各节点运行参数的高效、准确和实时监测。
14、可选的，所述多点温度应变监测模块包括：
15、温度和应变数据采集：在配电系统的多个节点布置温度传感器和应变传感器，采集所在节点的温度和应变数据；
16、数据初步处理：对采集的温度和应变数据进行初步处理，包括去除噪声和异常值；
17、温度和应变数据分析：利用局部异常因子(lof)算法对初步处理后的温度和应变数据进行分析，识别复杂的温度和应变模式。
18、可选的，所述局部异常因子(lof)算法包括：
19、数据预处理：将温度和应变数据进行标准化处理并形成温度和应变数据集；
20、选择参数k：通过交叉验证法确定局部异常因子(lof)算法中的参数k，即每个点的邻居数量；
21、计算k-距离和k-距离邻居：对于温度和应变数据集中每个数据点p，找到其k-距离k_dist(p)和k-距离邻居集合nk(p)，表示为：
22、k_dist(p)＝min{r:|nk(p)|＝k}；
23、其中，nk(p)是点p的k最近邻集合；
24、计算可达距离：对于温度和应变数据集中每个点o相对于点p，计算可达距离，表示为：reach_distk(p,o)＝max(k_dist(o),d(p,o))，其中，d(p,o)是点p和o之间的欧氏距离；
25、计算局部可达密度(lrd)：对于每个数据点p，计算其局部可达密度，表示为：
26、
27、计算局部异常因子：对于每个数据点p，计算其局部异常因子，表示为：
28、根据lofk(p)的值判断点p是否为异常点；
29、识别复杂模式和提取关键特征：根据计算得到的lof值，识别出具有高lof值的点作为异常点，并分析异常点的分布和模式，提取温度和应变特征，具体包括温度急剧升高点提取、应变突变点提取，对提取的温度急剧升高点和应变突变点进行模式识别，识别出频繁出现的异常模式和特征，确定其原因和影响范围；
30、所述模式识别具体包括：
31、特征向量构建：将每个温度急剧升高点和应变突变点的数据表示为特征向量x，x＝[δti,δi]；
32、其中，δti是第i时刻的温度变化量，δi是第i时刻的应变变化量；
33、k-means聚类分析：使用k-means聚类算法对特征向量进行聚类，识别出频繁出现的异常模式和特征，表示为：
34、
35、其中，ck是第k个聚类，μk是第k个聚类的中心点；
36、异常模式识别：对每个聚类结果进行分析，识别出频繁出现的异常模式，表示为：
37、
38、其中，p(ck|x)是特征向量x属于聚类ck的概率，nk是聚类ck的数据点数量；
39、模式特征提取：提取每个聚类中的关键特征，分析温度急剧升高点和应变突变点的频率、幅度和分布，表示为：
40、
41、其中，μk是聚类ck的均值特征向量，反映该聚类的平均特征；
42、原因分析和影响范围评估：通过分析聚类中心和特征向量的分布，确定异常模式的原因和影响范围，表示为：
43、
44、其中，rk是聚类ck的平均影响范围，反映该聚类的异常分布广度。
45、可选的，所述数据处理模块包括：
46、特征提取：利用电源波动检测，使用快速傅里叶变换(fft)分析电流信号的频谱，提取电流波动特征，表示为：
47、
48、其中，x(f)是频谱，x[n]是时域信号，n是采样点数
49、模式识别：使用支持向量机(svm)算法对提取的特征进行分类，初步识别潜在故障模式，表示为：
50、
51、subjecttoyi(wtφ(xi)+b)≥1-ξi,ξi≥0；
52、其中，w是权重向量，b是偏本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，包括数据采集模块、多点温度应变监测模块、数据处理模块、电网拓扑分析模块以及通信模块，其中；
2.根据权利要求1所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，所述多点温度应变监测模块包括：
4.根据权利要求3所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，所述局部异常因子算法包括：
5.根据权利要求1所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：
6.根据权利要求1所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，所述电网拓扑分析模块利用图卷积网络模型对电网的拓扑结构进行建模包括：
7.根据权利要求6所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，所述模型构建和调试包括：
8.根据权利要求1所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，通过优化器Adam进行模型训练包括：
9.根据权利要求1所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，分析电网的运行状态和故障传
10.根据权利要求4所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，所述模式识别具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，包括数据采集模块、多点温度应变监测模块、数据处理模块、电网拓扑分析模块以及通信模块，其中；
2.根据权利要求1所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，所述多点温度应变监测模块包括：
4.根据权利要求3所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，所述局部异常因子算法包括：
5.根据权利要求1所述的一种配电辅助监测预警系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆志荣，李文丹，余转丽，
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：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。