基于大数据的电力产品运行故障检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的电力产品运行故障检测系统，涉及电力故障检测系统领域，包括：数据采集模块，采集各类电力产品多参数运行数据，含电气、设备状态和环境参数，可动态调采集频率，缓存并加密传输数据；数据预处理模块，进行异常值修正、噪声去除、归一化、完整性检查；特征提取模块，用多种算法提取关键及时频域特征，依故障模式选敏感特征并能识别新增特征；故障检测模型构建模块，用机器学习和深度学习算法结合集成学习等构建模型，可更新训练。本发明专利技术通过多模块协同，有效提取特征构建模型，实现准确故障诊断与预测，提供直观展示和知识支持，提升了电力产品故障检测的智能化水平、效率，保障电力系统稳定运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力故障检测系统，尤其涉及基于大数据的电力产品运行故障检测系统。

技术介绍

1、随着电力行业的迅速发展，电力产品在发电、输电、变电、配电和用电等各个环节广泛应用，其运行的稳定性和可靠性对于保障电力系统安全、高效运行至关重要。然而，电力产品在复杂的运行环境下，受到多种因素影响，容易出现各类故障。

2、传统的电力产品故障检测方法主要依赖人工巡检和定期维护，这种方式存在诸多局限性。人工巡检效率低下，难以实现对众多电力产品的实时、全面监测。检测人员的经验和技能水平参差不齐，可能导致故障漏检或误判。而且，定期维护周期往往固定，无法及时响应电力产品运行状态的动态变化，在两次维护间隔期间可能出现故障而未被察觉。

3、近年来，随着信息技术和传感器技术的飞速发展，电力产品运行过程中产生了海量的数据。但现有的故障检测技术在处理这些大数据时面临挑战。一方面，数据采集手段不够智能，部分传感器精度有限、稳定性差，采集的数据准确性和完整性难以保证。另一方面，对于采集到的大数据，缺乏有效的处理和分析方法。数据预处理过程中，噪声去除、异常值处理和数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述数据采集模块中的传感器和监控设备具备自动校准功能，根据标准信号源对测量精度进行校准；采集的数据在传输前进行压缩处理，采用无损压缩算法如LZ77、LZ78减少数据传输量，同时不损失数据精度。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述数据预处理模块在数据归一化时，根据不同类型电力产品和参数特性选择合适的归一化方法，包括对于电压、电流参数采用最大最小归一化，对于功率因数在特定区间内有意义的参...

【技术特征摘要】

1.一种基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述数据采集模块中的传感器和监控设备具备自动校准功能，根据标准信号源对测量精度进行校准；采集的数据在传输前进行压缩处理，采用无损压缩算法如lz77、lz78减少数据传输量，同时不损失数据精度。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述数据预处理模块在数据归一化时，根据不同类型电力产品和参数特性选择合适的归一化方法，包括对于电压、电流参数采用最大最小归一化，对于功率因数在特定区间内有意义的参数采用均值归一化；在数据完整性检查中，根据电力产品运行周期和数据关联关系，采用插值法、均值填充法补全缺失数据。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述特征提取模块在进行主成分分析pca时，通过计算特征值和贡献率确定主成分，保留累计贡献率达到85%以上的主成分；在采用小波变换提取时频域特征时，根据信号特点选择合适的小波基函数，包括对于突变信号选择daubechies小波基，对于平稳信号选择haar小波基。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述故障检测模型构建模块在使用深度学习算法时，采用迁移学习方法，利用预训练模型在电力领域数据集上进行微调，加快模型训练速度；在...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴宝良，郑霞，徐银，刘润贤，
申请(专利权)人：北安变压器天津股份有限公司，
类型：发明
国别省市：