一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法、系统、设备及介质，涉及设备故障预警技术领域，包括通过分布式传感网络实时采集电力设备特征参量，针对特征参量从时间维度和空间维度两个维度出发，构建时空关联特征矩阵；构建自适应健康评估模型，将采集的特征参量和时空关联特征矩阵的耦合关联关系作为输入进行训练，将特征参量映射为健康指数HI并输出；构建故障预测模型，以HI与特征参量为输入，输出预测结果，根据预测结果生成分级预警。本发明专利技术通过构建时空关联特征矩阵，能够从时间维度和空间维度综合考虑设备运行状态和环境工况的变化，提升了对复杂环境下设备健康状态的全面评估能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及设备故障预警，特别是一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、随着现代电力系统向高电压、大容量、智能化方向快速发展，电力设备规模呈指数级增长，其运行环境普遍面临复杂电磁环境、极端气候条件、多物理场耦合作用等严苛挑战。统计显示，近五年我国因电力设备故障引发的电网事故中，有68％源自设备状态劣化未被及时预警。传统的“故障后抢修”模式已难以满足智能电网对供电可靠性的严苛要求(99.99％以上)，构建精准的故障预警体系成为保障电力系统安全经济运行的关键技术瓶颈。

2、当前主流的电力设备故障预警技术存在三大核心缺陷：其一，基于阈值判定的监测方法(如iec 61850标准中的状态量越限报警)仅能识别显性故障，对早期潜在故障的辨识度不足，国家电网公司2022年运行报告指出此类方法对绝缘劣化等渐进性故障的漏报率达42％；其二，传统故障诊断模型多依赖单一参量分析(如局部放电量、油色谱数据)，缺乏对温度场-电场-机械应力多维度特征的系统性融合，南方电网实验室测试表明，单参量模型的误报率高达35％；其三，现有健康本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法，其特征在于：所述电力设备特征参量包括电气参量、机械参量、化学参量和环境参量；

3.如权利要求2所述的一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法，其特征在于：所述构建时空关联特征矩阵包括，从时间维度提取各特征参量的趋势项和周期项；

4.如权利要求3所述的一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法，其特征在于：所述构建时空关联特征矩阵还包括，从空间维度量化设备本体参数与环境工况的关联强度，构建设备与环境互信息...

【技术特征摘要】

1.一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法，其特征在于：所述电力设备特征参量包括电气参量、机械参量、化学参量和环境参量；

3.如权利要求2所述的一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法，其特征在于：所述构建时空关联特征矩阵包括，从时间维度提取各特征参量的趋势项和周期项；

4.如权利要求3所述的一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法，其特征在于：所述构建时空关联特征矩阵还包括，从空间维度量化设备本体参数与环境工况的关联强度，构建设备与环境互信息矩阵mg,j表示为，

5.如权利要求4所述的一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法，其特征在于：所述构建自适应健康评估模型包括，构建输入层包括24维原始特征和8维衍生特征；

6.如权利要求5所述的一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴方权，纪元，刘亦驰，李雄，刘文霞，熊纬绮，汤成佳，胡骏涵，方继宇，舒彧，卫薇，李斯琦，钱俊凤，马艳洁，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：