一种电力系统安全自动装置智能报告系统及安全防护方法与流程

文档序号:37383432发布日期:2024-03-22 10:35阅读:18来源:国知局
一种电力系统安全自动装置智能报告系统及安全防护方法与流程

本申请涉及智能化电力系统,并且更具体地,涉及一种电力系统安全自动装置智能报告系统及安全防护方法。


背景技术:

1、随着电力系统的复杂性和规模的增加,确保电力系统的安全运行变得越来越重要。电力系统安全自动装置起着关键作用,它们能够在检测到电力系统故障时迅速采取行动,以保护设备和人员安全。

2、安全自动装置动作时,会将动作报文以及录波数据发送至智能报告系统,该系统能及时地将这些信息传递给电网调度、管理部门。然而,其只能提供简单的动作报文和录波数据,不能对这些数据进行更加深入的分析与挖掘,对于电力系统的故障分析和处理还是需要依赖于人工经验与规则。

3、因此,期待一种优化的方案。


技术实现思路

1、为了解决上述技术问题,提出了本申请。本申请的实施例提供了一种电力系统安全自动装置智能报告系统及安全防护方法,其获取由电力系统安全自动装置提供的动作报文和录波数据;对所述动作报文和所述录波数据进行联合分析以得到波形-动作波纹语义交互特征向量;以及,基于所述波形-动作波纹语义交互特征向量,确定电力系统故障类型。这样,通过对这些数据的分析和挖掘以准确地判别故障类型。

2、第一方面,提供了一种电力系统安全自动装置智能报告系统,其包括:

3、数据获取模块,用于获取由电力系统安全自动装置提供的动作报文和录波数据;

4、联合分析模块,用于对所述动作报文和所述录波数据进行联合分析以得到波形-动作波纹语义交互特征向量;

5、故障类型确定模块,用于基于所述波形-动作波纹语义交互特征向量,确定电力系统故障类型;

6、其中,所述联合分析模块,包括:

7、语义编码单元,用于对所述动作报文进行语义编码以得到动作报文语义编码特征向量;

8、特征提取单元,用于对所述录波数据进行波形特征提取以得到录波语义特征向量;以及

9、融合单元,用于融合所述动作报文语义编码特征向量和所述录波语义特征向量以得到所述波形-动作波纹语义交互特征向量。

10、第二方面,提供了一种电力系统安全自动装置智能报告系统的安全防护方法,其包括:

11、获取由电力系统安全自动装置提供的动作报文和录波数据;

12、对所述动作报文和所述录波数据进行联合分析以得到波形-动作波纹语义交互特征向量;

13、基于所述波形-动作波纹语义交互特征向量,确定电力系统故障类型;

14、其中,对所述动作报文和所述录波数据进行联合分析以得到波形-动作波纹语义交互特征向量,包括:

15、对所述动作报文进行语义编码以得到动作报文语义编码特征向量;

16、对所述录波数据进行波形特征提取以得到录波语义特征向量;以及

17、融合所述动作报文语义编码特征向量和所述录波语义特征向量以得到所述波形-动作波纹语义交互特征向量。



技术特征:

1.一种电力系统安全自动装置智能报告系统,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的电力系统安全自动装置智能报告系统,其特征在于,所述特征提取单元,用于:

3.根据权利要求2所述的电力系统安全自动装置智能报告系统,其特征在于,所述融合单元,用于:

4.根据权利要求3所述的电力系统安全自动装置智能报告系统,其特征在于,所述故障类型确定模块,用于:

5.根据权利要求4所述的电力系统安全自动装置智能报告系统,其特征在于,还包括用于对所述基于一维卷积层的时序编码器、所述基于转换器模块的时序模式特征上下文编码器和所述分类器进行训练的训练模块;

6.根据权利要求5所述的电力系统安全自动装置智能报告系统,其特征在于,在所述训练的每一轮迭代中,对所述分类器的权重矩阵进行基于基准注释的外部边界约束迭代,包括:以如下迭代公式对所述分类器的权重矩阵进行基于基准注释的外部边界约束迭代;

7.一种电力系统安全自动装置智能报告系统的安全防护方法,其特征在于,包括:

8.根据权利要求7所述的电力系统安全自动装置智能报告系统的安全防护方法,其特征在于,对所述录波数据进行波形特征提取以得到录波语义特征向量,包括:

9.根据权利要求8所述的电力系统安全自动装置智能报告系统的安全防护方法,其特征在于,融合所述动作报文语义编码特征向量和所述录波语义特征向量以得到所述波形-动作波纹语义交互特征向量,包括:

10.根据权利要求9所述的电力系统安全自动装置智能报告系统的安全防护方法,其特征在于,基于所述波形-动作波纹语义交互特征向量,确定电力系统故障类型,包括:


技术总结
本申请公开了一种电力系统安全自动装置智能报告系统及安全防护方法,其获取由电力系统安全自动装置提供的动作报文和录波数据;对所述动作报文和所述录波数据进行联合分析以得到波形‑动作波纹语义交互特征向量;以及,基于所述波形‑动作波纹语义交互特征向量,确定电力系统故障类型。这样,通过对这些数据的分析和挖掘以准确地判别故障类型。

技术研发人员:贺晓,李怀强,高齐利,黄莹,胡勇,张健康,任龙飞,王康达,孙立文,丁希亮,张奕,仉杰,张旭丰,孙玉杨,韩辉,韩凯伦
受保护的技术使用者:国家电网有限公司西北分部
技术研发日:
技术公布日:2024/3/21
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