基于深度学习的变电站远程故障预警系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的变电站远程故障预警系统及方法，包括如下步骤：得到标准化变电站运行数据集；构建改进变分自编码器模型据；获得优化后的改进变分自编码器模型；利用优化后的改进变分自编码器模型对标准化变电站运行数据集进行多轮训练，形成高灵敏度和高准确率的异常检测模型；实时采集变电站运行数据，并输入到异常检测模型中，实时分析变电站运行数据，并检测与正常变电站运行状态存在显著偏差的异常模式；当异常检测模型检测到异常模式时，系统自动触发远程故障预警。本发明专利技术根据重构误差的偏离程度进一步识别出温升异常、电压波动异常、设备衰退趋势异常与突发复合异常典型模式，增强预警的解释性与指导性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及变电站，尤其涉及一种基于深度学习的变电站远程故障预警系统及方法。

技术介绍

1、随着电力系统智能化水平的不断提升，变电站作为电网运行的核心节点，其安全稳定运行对整个供电系统的可靠性具有重要意义，变电站远程状态监测与故障预警作为电力系统自动化运维的重要组成部分，逐渐成为学术研究与工程实践的重点方向。

2、一方面，现有技术多数基于传统统计分析方法或浅层机器学习算法对变电站运行数据进行建模，现有方法通常依赖固定规则或人为设定的特征工程，难以从高维、复杂、动态变化的运行数据中提取深层次的关联模式，在运行数据存在噪声、数据维度高、异常特征微弱的场景下，传统方法对异常状态的识别能力显著下降，导致预警系统存在漏报和误报现象。

3、另一方面，尽管已有研究尝试引入深度学习模型对变电站状态进行特征建模与异常检测，但这类方法的训练过程通常对模型超参数依赖性较强，在实际部署中由于缺乏有效的参数优化机制，模型易陷入局部最优，导致在不同变电站或不同工况下的适应能力较差。

4、综上所述，因此，亟需一种具备强特征提取能力、参数优化能力和精本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的变电站远程故障预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的变电站远程故障预警方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的变电站远程故障预警方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的变电站远程故障预警方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的变电站远程故障预警方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的变电站远程...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的变电站远程故障预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的变电站远程故障预警方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的变电站远程故障预警方法，其特征在于，所述s2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的变电站远程故障预警方法，其特征在于，所述s3包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的变电站远程故障预警方法，其特征在于，所述s4包括以下步骤：

6...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡文裕，刘燕红，
申请(专利权)人：无锡市锡能技术开发有限公司，
类型：发明
国别省市：