一种基于机器学习的故障原因研判分析系统的制作方法

本发明涉及电力系统故障诊断，尤其涉及一种基于机器学习的故障原因研判分析系统。

背景技术：

1、在电力系统领域，变电设备的稳定运行对保障电网的可靠性和安全性至关重要。然而，传统的变电设备故障诊断方法主要依赖人工经验和简单的数据处理技术，这些方法在处理大规模、异构数据和复杂故障模式时存在效率低下、实时性不足、准确度有限等问题。

2、随着大数据和机器学习技术的发展，利用这些先进技术对变电设备运行数据进行深度分析和智能诊断已成为可能。尽管已有研究将机器学习算法应用于电力变压器故障诊断，但大多集中在故障分类上，对于故障原因的精准研判和定位尚显不足。

3、因此，亟需研发一种基于机器学习的故障原因研判分析系统，用以对故障原因进行精准研判和定位。

技术实现思路

1、为了克服背景技术中的缺点，本发明提出了一种基于机器学习的故障原因研判分析系统，旨在实现变电设备跳闸故障的快速、准确诊断，该系统能够自动从海量设备运行数据中挖掘故障信息，快速准确地诊断故障原因，并提供相应的处理建议，提升故障处理的自动化和智能化水平，从而减少故障对电网运行的影响，提高供电企业的服务质量和效率。

2、本发明采用的技术方案为：

3、一种基于机器学习的故障原因研判分析系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、特征工程模块、机器学习研判核心、故障原因判断模块和用户界面与交互模块；数据采集模块与变电设备连接，数据预处理模块与数据采集模块连接，特征工程模块与数据预处理模块连接，机器学习研判核心与特征工程模块连接，故障原因判断模块与机器学习研判核心连接，用户界面与交互模块与故障原因判断模块连接；

4、数据采集模块实时采集变电设备的soe告警信息、遥信遥测数据、操作票和工作票数据；

5、数据预处理模块对采集的数据进行清洗、时间同步和归一化处理；

6、特征工程模块提取时序数据特征，并进行特征选择；

7、机器学习研判核心利用算法对大量数据进行分析，基于采集数据获取故障的预测结果；

8、故障原因判断模块基于机器学习研判核心的预测结果，故障原因判断模块对故障原因进行分析判断，得到故障研判结果和风险评估信息；

9、用户界面与交互模块对故障原因判断模块的故障研判结果和风险评估信息进行展示，实现用户交互性操作。

10、进一步，所述数据采集模块在数据采集过程中使用如下公式，对数据进行时间同步处理：

11、，

12、其中，是同步后的时间戳；是原始数据的时间戳；是时间校准偏移量。

13、进一步，数据预处理模块采用z-score标准化方法对数据进行归一化处理，消除不同数据源之间的量纲和量级差异；

14、z-score标准化计算公式如下：

15、，

16、其中，是标准化后的数据；是原始数据点；是数据集的均值；是标准差。

17、进一步，所述特征工程模块利用时序数据分析方法，从soe告警信息、遥信遥测、操作票和工作票中提取关键特征；使用语义识别算法识别变电设备soe告警中的关键信息，并构建故障信号分类识别模型；通过机器学习算法，包括卷积神经网络cnn、关联规则学习和分层聚类，训练设备跳闸故障原因的特征分析模型。

18、进一步，所述特征工程模块针对特征提取，利用卷积神经网络cnn自动提取设备视频图像的特征，使用激活函数relu增强特征的非线性表达能力；

19、激活函数如下：

20、，

21、其中，为输入数据；代表激活函数。

22、进一步，所述特征工程模块通过互信息方法选择与故障原因最相关的特征，计算特征与故障类型之间的互信息量；

23、互信息法计算公式如下：

24、，

25、其中，是特征集a与故障类型b之间的互信息量；a代表特征集；b代表故障类型；是联合概率分布；是特征a的边缘概率分布；特征b的边缘概率分布。

26、进一步，所述机器学习研判核心包括：从视频图像数据中提取特征的卷积神经网络单元，挖掘数据中的潜在关联规则的关联规则学习单元，对设备状态进行分类的分层聚类算法单元；

27、机器学习研判核心通过综合在线监测、预防性试验、状态评价、家族性缺陷和环境灾害数据，对变电设备跳闸原因进行智能研判。

28、进一步，所述机器学习研判核心使用机器学习算法进行故障原因研判；

29、首先，进行模型构建，使用长短期记忆网络lstm进行时序预测筛选跳闸的故障设备清单；

30、筛选计算公式如下：

31、，

32、其中，是在时间步t的隐藏状态；为输入；是前一时间步的单元状态；是前一时间步的隐藏状态；是lstm单元的函数；是模型参数；

33、其次，使用随机森林分类器对可能的故障类型进行分类：

34、分类计算公式如下：

35、，

36、其中，是最终的分类结果；是第t棵树的分类结果；t是树的总数。

37、进一步，所述故障原因判断模块包括故障信号分类识别模型，故障信号分类识别模型识别关键告警信息；

38、故障原因判断模块将故障按照风险系数划分三类：

39、低风险故障：对系统运行影响较小，仅需要记录和监控；

40、中风险故障：需要立即响应，需要部分系统调整或临时措施；

41、高风险故障：对系统安全构成严重威胁，需要立即采取措施以避免潜在的严重后果；

42、故障原因判断模块将故障按照严重性划分三类：

43、轻微故障：不影响设备正常运行，但可能降低效率或性能；

44、一般故障：需要一定的维护或调整，会暂时影响设备运行；

45、严重故障：导致设备完全停止运行，需要紧急维修或更换部件。

46、进一步，所述用户界面与交互模块对故障原因判断模块的故障研判结果和风险评估信息进行展示过程中：数据可视化交互，使用数据可视化技术展示故障研判结果和风险评估，用热力图表示设备状态；

47、，

48、其中，是热力图在坐标处的颜色值；是在坐标处的函数值；n是函数值的总数；表示从1到n对所有的函数值进行求和。

49、相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：

50、1.精准故障原因分析

51、该系统通过丰富的数据采集和深度的特征工程处理，能够提取变电设备在运行过程中产生的多维数据特征，从而实现对故障原因的精准判定。这相比于单纯的故障分类方法，提供了更为细致的故障分析。

52、2.多层次故障评估

53、系统不仅能够识别故障类型，还能基于风险系数和严重性对故障进行多层次的评估。这种分级管理方式使运营人员能够快速判断故障的危害程度，从而采取适当的应急措施，最大程度降低风险。

54、3.智能预测与预防

55、通过集成多种机器学习算法（如卷积神经网络、关联规则学习和分层聚类），该系统能够进行故障预测，识别潜在的故障模式，从而提前采取预防措施，减少产品和设备停机时间。

56、4.实时监控与反馈

57、系统中的实时数据采集与分析模块，使得操作人员可以在第一时间获取设备状态和故障研判结果，对设备运行状态进行动态监控，及时响应突发故障。

58、5.改善决策支持

59、结合来自数据分析的洞察，系统能为设备维护和管理提供数据驱动的决策支持，帮助管理者进行更为科学的设备运维计划，提高设备的可靠性和安全性。

60、6.用户友好的交互界面

61、通过用户界面与交互模块，操作人员可以直观地获取故障分析和风险评估信息，辅助日常的运维工作，提高响应效率。

62、综上所述，该基于机器学习的故障原因研判分析系统通过集成和分析海量设备运行数据，利用时序数据分析方法，构建模型，实现设备跳闸的实时预警。系统进一步采用卷积神经网络、关联规则学习、分层聚类等先进的机器学习算法，结合专业知识和专家经验，对故障录波数据进行深入分析，以识别和研判设备跳闸的具体原因，提供更为全面和精准的故障原因研判与定位，为电力变压器的安全运行和管理提供有效支持。