【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统智能防误，尤其涉及风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法。
技术介绍
1、风电场升压站作为电力系统的关键枢纽，承担着电能汇集、电压变换与安全输送的核心任务。其操作安全性与设备可靠性直接影响风电场的稳定运行及电网安全。然而，传统升压站防误闭锁系统依赖单一电气量数据与固定逻辑规则，难以应对多源异构数据融合需求及复杂工况下的风险识别。例如，在恶劣气象条件下，仅通过开关位置信号进行防误判断，无法综合环境数据对设备状态的潜在影响，导致误操作风险增加。同时，设备状态评估依赖定期巡检与离线分析，无法实时捕捉设备健康状态的细微变化，如变压器绕组轻微变形初期，传统监测手段难以提前预警，易引发连锁故障。
2、随着风电场智能化升级，大量传感器与智能设备接入升压站，产生包括电气量、设备状态、环境气象等多维度数据。但现有系统缺乏高效的数据融合机制，数据孤岛问题突出。例如，不同厂家的传感器采用异构通信协议，数据格式不统一导致融合精度不足，无法形成完整的设备运行态势感知。此外，防误操作规则建模依赖专家经验，难以动态适应设...
【技术保护点】
1.一种风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法，其特征在于，所述多源异构数据采集与预处理步骤还包括：开发自适应协议转换网关，支持工业通信协议的动态解析与转换，采用协议特征指纹识别算法，自动识别接入设备的通信协议类型，构建基于博弈论的边缘节点任务调度模型，根据节点状态分配数据采集、预处理任务。
3.根据权利要求1所述的风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法，其特征在于，所述跨尺度时空数据融合步骤还包括：引入生成对抗网络对...
【技术特征摘要】
1.一种风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法，其特征在于，所述多源异构数据采集与预处理步骤还包括：开发自适应协议转换网关，支持工业通信协议的动态解析与转换，采用协议特征指纹识别算法，自动识别接入设备的通信协议类型，构建基于博弈论的边缘节点任务调度模型，根据节点状态分配数据采集、预处理任务。
3.根据权利要求1所述的风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法，其特征在于，所述跨尺度时空数据融合步骤还包括：引入生成对抗网络对时空数据进行特征增强，生成器学习原始数据的分布特征，生成补充数据；判别器区分真实数据与生成数据，通过对抗训练，增加数据的多样性与完整性，建立基于模糊综合评价的融合质量评估指标体系，评估公式为：，其中q为融合质量综合得分，n为评估指标个数，为第i个指标权重，为第i个指标得分，权重通过层次分析法-模糊熵权法确定，确保融合数据满足决策需求。
4.根据权利要求1所述的风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法，其特征在于，所述设备健康状态深度评估步骤还包括：基于变分自编码器与长短时记忆网络的混合模型，对设备故障进行预测与剩余寿命评估，剩余寿命计算公式为：，其中分别为设备正常状态特征的均值和标准差，为预测的设备特征值，根据设备健康指数，结合模糊c-均值聚类算法，将设备健康状态动态划分为四个等级，为设备维护提供科学依据。
5.根据权利要求1所述的风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法，其特征在于，所述防误操作规则动态建模步骤还包括：操作规则动态更新：建立基于增量学习的操作规则更新机制，当设备结构变化、操作流程调整或出现新的故障案例时，自动更新动态有色petri网模型与知识图谱，采用知识蒸馏技术，将新知识融入现有模型，设计基于遗传算法的操作冲突消解策略，操作安全性、效率、成本为优化目标，构建冲突消解模型。
6.根据权利要求1所述的风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法，其特征在于，所述风险预警与决策优化步骤构建动态风险评估矩阵，其中表示第i种风险因素在第j种场景下的风险值...
【专利技术属性】
技术研发人员：窦天泽，
申请(专利权)人：北京亚能电气设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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