一种基于状态识别的GCB控制柜内元器件监测方法及系统与流程

本发明涉及电力系统的监控和维护，具体为一种基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测方法及系统。

背景技术：

1、随着电力系统的不断发展和电力需求的持续增长，高压开关柜(gcb)作为电力系统中关键的组成部分，其安全运行和高效维护的重要性日益凸显，传统的gcb监测和维护技术主要依赖于定期的人工检查和维护，这种方法不仅效率低下，而且无法及时发现潜在的故障隐患，因此，基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测技术应运而生，成为当前电力系统监测和维护技术的发展趋势，目前，基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测技术已经取得了显著的进展，这些技术通常包括状态信息的采集、传输、存储和预处理，以及基于决策单元的异常识别算法，能够实时监测和分析设备状态，从而实现对故障的早期预警和预防，通过智能分析为设备维护提供决策支持，提高设备的运行效率和可靠性。

2、然而，尽管现有技术在某些方面取得了进展，但现有的技术方法在状态信息的采集和传输、异常识别算法以及异常告警和处理方面存在不足，传统的监测系统往往只能采集有限的元器件状态信息，无法全面了解gcb控制柜内的设备状态，现有技术无法满足对设备状态的实时监测需求，传统的异常识别算法往往依赖于固定的参数和阈值，无法适应设备状态的变化和复杂运行环境，现有的算法无法及时准确地发现潜在的故障隐患，传统的告警系统往往无法提供准确的故障定位和处理建议，导致故障发生时无法及时采取有效的处理措施，现有的处理策略往往依赖于人工干预，无法实现自动化和智能化的故障处理。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的基于状电力系统的监控和维护方法存在对复杂运行环境适应性差、异常识别不及时和告警不准确的问题，以及如何对gcb控制柜内元器件状态的全面监测和高效故障处理的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测方法，包括采集gcb控制柜内元器件的状态信息，将采集的所有状态信息传输至服务器进行存储和预处理；基于决策单元的异常识别算法，对gcb控制柜内元器件及环境状态进行分析；基于异常状态阈值和告警单元，进行异常告警并制定调整策略。

4、作为本发明所述的基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测方法的一种优选方案，其中：所述采集gcb控制柜内元器件的状态信息包括采集柜内元器件的声学信号、可见光图像、安装位置信息、红外图像数据，形成多模态数据，针对不同工况采集同一控制回路、关联元器件的关联动作状态信息；不同工况包括设备正常运行状态、设备维护状态、设备异常状态。

5、作为本发明所述的基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测方法的一种优选方案，其中：所述存储和预处理包括配置wifi网络，构建信号采集设备与服务器之间的数据传输通道，设置数据传输的加密和认证机制，在服务器端建立元器件特征数据库、动作模型数据库和环境模型数据库；在服务器端对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换和标准化处理，对采集的数据进行标准化处理表示为：

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7、其中，表示第i个元器件在时间t的标准化数据，xi(t)表示第i个元器件在时间t的原始数据，和分别为原始数据xi(t)的均值和标准差。

8、作为本发明所述的基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测方法的一种优选方案，其中：所述异常识别算法包括结合多模态数据对gcb控制柜内元器件的状态进行识别，基于深度信念网络构建gcb控制柜内元器件异常状态识别模型，表示为：

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10、其中，p(vi)表示第i个gcb控制柜内元器件的状态概率分布，表示第i个gcb控制柜内元器件从隐藏层到可见层的权重矩阵的转置，表示第i个gcb控制柜内元器件从可见层到隐藏层的权重矩阵的转置，vi表示第i个gcb控制柜内元器件的状态，hi表示第i个gcb控制柜内元器件的隐藏层变量，表示第i个gcb控制柜内元器件的多模态标准化数据，表示第i个gcb控制柜内元器件的隐藏层偏置项，表示第i个gcb控制柜内元器件的可见层偏置项。

11、作为本发明所述的基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测方法的一种优选方案，其中：所述异常识别算法还包括对采集到的环境声学信号es(t)和环境可见光信号ev(t)进行标准化处理，得到标准化后的信号和使用卷积核kj对标准化后的信号进行卷积操作，构建环境异常识别模型，表示为：

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13、其中，y(t)为时间t时刻的输出值，表示环境状态的预测结果，n表示时间延迟的最大步数，kj(k)为第j个卷积核在第k个位置的权重值，用于对信号进行加权求和，m表示卷积核的大小，即卷积操作中使用的权重矩阵的长度，βs为环境声学信号的权重参数，为第j个时间延迟和第k个位置的环境声学信号，βv为环境可见光信号的权重参数，为第j个时间延迟和第k个位置的环境可见光信号。

14、作为本发明所述的基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测方法的一种优选方案，其中：所述异常告警包括基于gcb控制柜内元器件异常状态识别模型的输出结果和环境异常识别模型的输出结果，设定异常状态阈值，通过告警单元进行异常告警；当0<p(vi)<0.2时，表示gcb控制柜内元器件存在异常，告警单元生成告警信息；当0.2≤p(vi)<0.8时，gcb控制柜内元器件状态处于维护状态，对元器件状态进行进一步分析，基于环境状态的预测结果判断元器件实时状态，若y(t)大于等于环境正常状态的上限阈值θnormal，则元器件状态判定为异常状态，告警单元生成告警信息，若y(t)小于环境正常状态的上限阈值θnormal，则元器件状态判定为正常状态；当0.8≤p(vi)<1时，表示gcb控制柜内元器件处于正常状态。

15、作为本发明所述的基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测方法的一种优选方案，其中：所述制定调整策略包括当系统接收到告警信息时，立即触发紧急停机程序，对出现异常的元器件进行隔离，若异常状态通过重启或复位解决，则对元器件进行复位操作，若异常状态无法通过重启或复位解决，则安排维护人员对异常元器件进行现场检查，排除异常故障。

16、本发明的另外一个目的是提供一种基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测系统，其能通过采集gcb控制柜内元器件的状态信息，将采集的所有状态信息传输至服务器进行存储和预处理，解决了目前的电力系统的监控和维护技术含有对复杂运行环境适应性差的问题。

17、作为本发明所述的基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测系统的一种优选方案，其中：包括数据采集模块，状态分析模块，异常告警模块；所述数据采集模块用于采集gcb控制柜内元器件的状态信息，将采集的所有状态信息传输至服务器进行存储和预处理；所述状态分析模块用于基于决策单元的异常识别算法，对gcb控制柜内元器件及环境状态进行分析；所述异常告警模块用于基于异常状态阈值和告警单元，进行异常告警并制定调整策略。

18、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序是实现基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测方法的步骤。

19、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测方法的步骤。

20、本发明的有益效果：本发明提供的基于状态识别的gcb控制柜内元器件监测方法通过采集gcb控制柜内元器件的状态信息，实现了对设备状态的全面监测，多模态数据的采集方式能够提供更为丰富的设备状态信息，从而提高监测的准确性和可靠性，能够实时监控gcb控制柜内元器件的状态，及时发现潜在的故障隐患，从而保障电力系统的安全运行，通过基于决策单元的异常识别算法，实现了对gcb控制柜内元器件及环境状态的深入分析。这种算法能够对采集到的多模态数据进行有效处理，实现对设备状态的准确识别。通过深度信念网络构建异常状态识别模型，可以进一步提高算法的准确性和鲁棒性。此外，结合环境声学信号和环境可见光信号，可以全面考虑环境因素对设备状态的影响，从而提高异常识别的准确性，通过异常状态阈值和告警单元进行异常告警并制定调整策略，能够及时发现gcb控制柜内元器件的异常状态，并通过告警单元进行异常告警，及时制定调整策略，可以有效应对异常状态，保障电力系统的安全运行，提高故障处理的效率和准确性，减少故障对电力系统的影响，本发明在gcb控制柜内元器件状态的全面监测、异常状态识别以及故障处理方面都取得更加良好的效果。