一种智慧电网故障预警与诊断系统的制作方法

本发明涉及智慧电网，具体涉及一种智慧电网故障预警与诊断系统。

背景技术：

1、随着电力系统的快速发展，电力故障的预警与诊断在智能电网中扮演着越来越重要的角色，然而，现有技术存在以下缺点：

2、1、当前的电网故障诊断大多依赖单一数据源(如电压、电流、温度)，难以充分利用多模态数据，由于缺乏对多源异构数据的有效融合，传统系统无法从多个角度全面评估电网的运行状况，导致诊断精度有限，尤其在复杂的电网结构中，这种局限性更加明显；

3、2、传统的电网预警多采用固定阈值模型，这种静态的预警机制不能有效应对环境的变化，如气象条件、电网负载波动等动态因素，在恶劣天气或负载波动较大的情况下，固定的阈值难以及时调整，导致故障预警的准确性大大降低，从而可能错过关键的预警时机，增加了电网瘫痪的风险；

4、3、随着电网规模的扩大和结构复杂化，传统基于简单拓扑的故障诊断模型在处理大规模复杂网络时显得力不从心，尤其是在面对电网内部多节点、多路径的复杂关联性时，无法有效捕捉节点之间的依赖关系，导致故障定位和诊断结果不够精确；

5、4、传统的故障诊断系统大多只能处理单一类型的故障，难以同时应对多种故障模式的并发或组合，复杂电网中，可能会出现多种故障同时发生或彼此相关的情况，传统系统对多故障模式的识别能力不足，往往只能局部诊断，无法全面反映电网的健康状况；

6、5、传统电网系统通常仅依赖于中心化的处理方式，当需要进行大规模数据分析或故障诊断时，容易出现计算瓶颈，此外，中心化处理的延迟较大，实时性难以保证，这在需要迅速响应的电网故障场景下尤其显得不足，可能延误处理时机，导致问题扩散。

7、因此，针对以上问题，亟需一种智慧电网故障预警与诊断系统，以提高数据处理效率、保障数据隐私，并实现更灵活的系统集成。

技术实现思路

1、本发明目的在于提供一种智慧电网故障预警与诊断系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

3、一种智慧电网故障预警与诊断系统，包括多模态数据采集与融合模块、深度强化学习预警模块、基于图神经网络的故障诊断模块、集成多任务学习的自适应诊断模块、边缘计算与云协同模块和系统测试与验证模块；

4、所述多模态数据采集与融合模块，包括多模态数据采集单元和多模态数据融合单元，所述模态数据采集单元采集来自多个源头的异构数据，并通过多模态数据融合单元内的多模态融合模型对多模态数据采集单元采集的数据进行协同处理；

5、所述深度强化学习预警模块包括智能代理与强化学习模型单元和自适应阈值调整单元，所述智能代理与强化学习模型单元包括构建深度q网络智能代理，基于建深度q网络智能代理系统，对多模态数据采集与融合模块采集和融合后数据进行实时动态数据和环境交互处理；所述自适应阈值调整单元根据不同的环境条件，自适应调整故障预警的阈值；

6、所述图神经网络的故障诊断模块包括电网拓扑建模单元、图卷积神经网络模型单元和故障定位与诊断单元，所述基于图神经网络的故障诊断模块利用电网的图结构属性，基于图卷积网络构建复杂的电网拓扑模型，实现高精度故障定位与诊断；

7、所述集成多任务学习的自适应诊断模块基于图神经网络的故障诊断模数据通过联合学习多种故障模式，增强对不同电网故障的鲁棒性，提高诊断的准确性；

8、所述边缘计算与云协同模块包括边缘计算实时预处理单元和云端大数据分析单元，所述边缘计算与云协同模块将集成多任务学习的自适应诊断模块数据在边缘节点进行实时预处理，并与云协同单元内的云端大数据分析平台协同工作，系统响应速度；

9、所述系统测试与验证模块基于边缘计算与云协同模块的数据进行系统测试与验证，系统将不断优化深度强化学习预警模块、基于图神经网络的故障诊断模块、集成多任务学习的自适应诊断模块和边缘计算与云协同模块。

10、本发明技术方案的进一步改进在于：所述多模态数据采集单元包括电力传感器、智能电表和气象站实时采集电网的多源数据，所述电力传感器包括电压传感器、电流传感器、频率传感器和温度传感器，采集的数据包括电压、电流、频率和温度分别记录为u(t)、i(t)、f(t)、t(t)；所述智能电表记录用户用电数据记录为s(t)，分析负载波动，集风速和湿度影响电力供应的外部环境参数并记录为v(t)和φ(t)；

11、其中t表示时间，u(t)、i(t)、f(t)、t(t)、s(t)、v(t)和φ(t)为各个参数随时间变化的自变量。

12、本发明技术方案的进一步改进在于：所述多模态数据融合单元包括深度自编码器模型，所述多模态数据融合单元将采集的数据利用模态数据融合单元内的深度自编码器模型对采集的数据进行降维和特征融合，生成统一的特征表示，输入{x1、x2、x3、x4......xn}分别来自不同的数据源，即将上述采集数据表示为一个多维状态向量x(t)，如下所示：

13、

14、通过深度自编码器降维后得到统一的低维表示：

15、h＝ξ(w·x+b)

16、其中x＝{x1、x2、x3、x4......xn}为输入的多模态特征向量，w为权重矩阵，b为偏置项，ξ为激活函数。

17、本发明技术方案的进一步改进在于：所述智能代理与强化学习模型构建基于深度q网络的智能代理，通过与电网运行环境进行交互，动态调整预警策略，代理系统根据目前状态选择最优动作，更新q值，更新的q值具体公式如下：

18、

19、其中q(st,at)表示在状态st下采取动作at的q值，α表示学习率，rt表示当前奖励，γ表示折扣因子，st表示当前状态，at表示当前动作，st+1表示下一个状态，a表示所有可能的动作。

20、本发明技术方案的进一步改进在于：所述自适应阈值调整单元，所述自适应调整故障预警的阈值表示为：

21、

22、其中vmin表示电压预警阈值，表示初始电压阈值，δv表示根据气象变化幅度自适应调整的电压值。

23、本发明技术方案的进一步改进在于：所述图神经网络的故障诊断模块包括电网拓扑建模单元、图卷积神经网络模型单元和故障定位与诊断单元，所述电网拓扑建模单元将电网表示为一个图g＝(j,e)，其中j表示电网中的节点，e表示节点之间的传输线路，且每个节点的特征向量为当前的电压、电流、频率和温度；

24、所述图卷积神经网络模型单元利用图卷积网络处理电网的图结构数据，学习节点特征之间的关系，识别潜在的故障位置，图卷积网络的层更新公式为：

25、

26、其中表示为图的邻接矩阵、表示为度矩阵、h(l)表示为第l层的节点特征矩阵、w(l)表示为权重矩阵、σ为激活函数；

27、所述故障定位与诊断单元基于图卷积神经网络模型对电网的每个节点进行分类，输出对应的故障类型和故障发生的节点位置。

28、本发明技术方案的进一步改进在于：所述集成多任务学习的自适应诊断模块包括多任务学习模型单元和自适应学习率调整单元，所述多任务学习模型单元利用共享的特征表示和任务特定的输出层，实现对不同类型故障的联合诊断，设定多个任务t1、t2、t3、......tk，k表示正整数，每个任务对应一个特定的故障模式，损失函数为所有任务损失的加权和：

29、

30、其中l表示为总损失函数、k表示为任务的数量、λi表示为任务ti的权重、表示任务ti的损失函数。

31、本发明技术方案的进一步改进在于：所述自适应学习率调整单元基于多任务学习模型单元内的学习进展，动态调整各任务的学习率，自适应学习率更新公式为：

32、

33、其中ηt表示当前学习率，表示任务ti在第t次迭代时的损失、表示任务ti在第t-1次迭代时的损失。

34、本发明技术方案的进一步改进在于：所述边缘计算与云协同模块包括边缘计算实时预处理单元和云端大数据分析单元，所述边缘计算实时预处理单元在电网边缘节点进行实时数据预处理，包括数据清洗、降维和初步诊断，减少数据传输延迟，确保系统的实时性，所述云端大数据分析单元通过高性能计算资源对大量历史数据和实时数据进行复杂分析，提供更精细的故障预测和诊断结果，边缘与云协同工作，实现资源的高效利用；

35、所述系统测试与验证模块基于边缘计算与云协同模块的数据进行系统测试与验证，系统将不断优化深度强化学习预警模块、基于图神经网络的故障诊断模块、集成多任务学习的自适应诊断模块和边缘计算与云协同模块。

36、10.一种智慧电网故障预警与诊断方法，用于实现权利要求1-9任一项所述的一种智慧电网故障预警与诊断系统，包括以下步骤：

37、步骤一：通过模态数据采集与融合模块内的电力传感器、智能电表和气象站等设备实时采集多源数据，之后基于模态数据采集与融合模块内的深度自编码器模型对采集的多源数据进行降维和融合，用统一特征进行表示；

38、步骤二：将采集的数据导入深度强化学习预警模块，深度强化学习预警模块构建基于深度q网络的智能代理，通过与电网运行环境的交互动态调整预警策略，该代理能够根据实时数据自适应地调整故障预警阈值；

39、步骤三：基于深度强化学习预警模块预警策略，当系统检测到潜在故障时，系统会基于图神经网络的故障诊断模块会分析电网的拓扑结构，识别故障发生的位置；

40、步骤四：为应对多种故障模式，系统还集成了多任务学习模型，能够同时处理多种故障类型，提升了对复杂故障的识别能力；

41、步骤五：系统结合边缘计算与云端协同工作，边缘节点负责实时数据预处理，并将数据传输至云端进行更复杂的数据分析；

42、步骤六：系统测试与验证模块基于边缘计算与云协同模块的数据进行系统测试与验证，系统将不断优化深度强化学习预警模块、基于图神经网络的故障诊断模块、集成多任务学习的自适应诊断模块和边缘计算与云协同模块。

43、由于采用了上述技术方案，本发明相对现有技术来说，取得的技术进步是：

44、1、本发明提供了一种创新的智慧电网故障预警与诊断系统，通过集成多模态数据(包括电压、电流、温度、气象数据和历史故障记录等)，采用深度自编码器模型进行特征融合和降维，有效解决了传统单一数据源的问题。多源数据的协同分析不仅能够提供更全面的电网运行状态信息，还显著提高了故障诊断的精度，尤其在复杂电网环境下表现出更强的鲁棒性；

45、2、本发明所提供的智慧电网故障预警与诊断系统，引入了基于深度强化学习的智能代理系统，使故障预警机制能够自适应地调整阈值。通过与环境的实时交互，智能代理能够动态地根据外部条件(如气象变化、电网负载波动等)自适应调整故障预警策略，解决了传统固定阈值模型无法灵活应对复杂环境变化的问题，极大地提高了预警的及时性和准确性；

46、3、本发明所提供的智慧电网故障预警与诊断系统，通过构建电网图结构，利用图卷积网络(gcn)模型处理电网拓扑中的复杂关联数据，从而实现精确的故障定位。该方案克服了传统诊断模型在复杂电网中的不足，通过捕捉节点之间的深层次依赖关系，能够在大规模复杂电网中实现精确的故障定位和诊断，显著提高了系统的可靠性；

47、4、本发明所提供的智慧电网故障预警与诊断系统，采用了多任务学习模型，能够同时学习和诊断多种不同类型的故障模式，解决了传统系统无法应对多故障模式的缺陷，通过共享特征表示并联合学习不同任务，本系统显著提升了对多种故障并发或组合模式的识别能力，确保系统能够全面诊断电网故障，提供更可靠的解决方案；

48、5、本发明所提供的智慧电网故障预警与诊断系统，结合了边缘计算与云端协同工作，弥补了传统中心化计算处理延迟高、计算瓶颈的问题，在电网的边缘节点进行实时数据预处理，减少了传输延迟，并通过云端大规模数据分析提供高效的故障诊断服务，确保了系统的实时性和高效性，能够迅速应对电网故障，减少电网损害的扩散。