本發(fā)明涉及電氣工程，具體涉及一種基于人工智能的電力故障診斷方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。
背景技術(shù)：
1、在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中，變壓供電網(wǎng)作為關(guān)鍵的電力傳輸與分配環(huán)節(jié)，其穩(wěn)定運(yùn)行對于保障電力供應(yīng)的可靠性和持續(xù)性至關(guān)重要，變壓供電網(wǎng)通常包含多個(gè)變壓器及各類負(fù)載設(shè)備。
2、傳統(tǒng)的電力故障診斷方法大多依賴于人工經(jīng)驗(yàn)和簡單的電氣參數(shù)監(jiān)測。在面對復(fù)雜的變壓供電網(wǎng)時(shí)，人工巡檢不僅效率低下，而且難以全面、及時(shí)地發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的主要目的是提供一種基于人工智能的電力故障診斷方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中人工巡檢效率低的技術(shù)問題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，第一方面，本申請實(shí)施例中提供了一種基于人工智能的電力故障診斷方法，應(yīng)用于變壓供電網(wǎng)，所述變壓供電網(wǎng)包括第一變壓器、第二變壓器以及負(fù)載設(shè)備，所述方法包括：
3、獲取電力故障診斷指令；
4、根據(jù)所述電力故障診斷指令獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)所述第一變壓器及第二變壓器的狀態(tài)數(shù)據(jù)得到第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集；
5、將所述第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集輸入故障診斷模型得到第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)，所述第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)表征所述第一變壓器對第二變壓器的影響程度；
6、在所述第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)絕對值小于預(yù)設(shè)值的情況下，對所述第一變壓器進(jìn)行變電控制處理，并獲取第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)所述第一變壓器及第二變壓器的狀態(tài)數(shù)據(jù)得到第二狀態(tài)數(shù)據(jù)集，其中，所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間段對應(yīng)的時(shí)長大于所述第一預(yù)設(shè)時(shí)間段對應(yīng)的時(shí)長；
7、將所述第二狀態(tài)數(shù)據(jù)集輸入故障診斷模型得到第二聯(lián)動(dòng)指數(shù)，所述第二聯(lián)動(dòng)指數(shù)表征變電處理后所述第一變壓器對第二變壓器的影響程度；
8、根據(jù)所述第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)及第二聯(lián)動(dòng)指數(shù)進(jìn)行電力故障診斷。
9、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對所述第一變壓器進(jìn)行變電控制處理，包括：
10、調(diào)整所述第一變壓器的輸出電壓，并控制所述第一變壓器的冷卻系統(tǒng)，調(diào)節(jié)冷卻介質(zhì)流量，以維持所述第一變壓器的運(yùn)行溫度不變。
11、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述調(diào)整所述第一變壓器的輸出電壓，并控制所述第一變壓器的冷卻系統(tǒng)，包括：
12、以預(yù)設(shè)頻率調(diào)整所述第一變壓器的輸出電壓使得所述第一變壓器的輸出電壓波動(dòng)大于初始狀態(tài)的電壓波動(dòng)；
13、獲取所述第一變壓器在所述輸出電壓波動(dòng)情況下的歷史溫度變化情況；
14、根據(jù)所述歷史溫度變化情況控制所述第一變壓器的冷卻系統(tǒng)，調(diào)節(jié)冷卻介質(zhì)流量。
15、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述歷史溫度變化情況控制所述第一變壓器的冷卻系統(tǒng)，包括：
16、在所述歷史溫度變化情況表征所述第一變壓器的溫度上升時(shí)，根據(jù)溫升速率提高所述冷卻介質(zhì)的流速以調(diào)節(jié)冷卻介質(zhì)流量。
17、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述電力故障診斷指令獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)所述第一變壓器及第二變壓器的狀態(tài)數(shù)據(jù)得到第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集，包括：
18、獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)所述第一變壓器的輸出電壓和/或電流數(shù)據(jù)得到第一狀態(tài)主數(shù)據(jù)集，其中，所述第一狀態(tài)主數(shù)據(jù)集表征所述第一變壓器在第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)輸出電壓和/或電流的波動(dòng)變化情況；
19、獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)所述第二變壓器的溫度數(shù)據(jù)得到第一狀態(tài)次數(shù)據(jù)集，其中，所述第一狀態(tài)次數(shù)據(jù)集表征所述第二變壓器在第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的溫度波動(dòng)變化情況。
20、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述將所述第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集輸入故障診斷模型得到第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)，包括：
21、根據(jù)所述第一狀態(tài)主數(shù)據(jù)集確定第一變壓器的電壓和/或電流在各個(gè)時(shí)間窗口的波動(dòng)系數(shù)得到第一主波動(dòng)系數(shù)集；
22、根據(jù)所述第一狀態(tài)次數(shù)據(jù)集確定第二變壓器的溫度在各個(gè)時(shí)間窗口的波動(dòng)系數(shù)得到第一次波動(dòng)系數(shù)集；
23、將所述第一主波動(dòng)系數(shù)集及第一次波動(dòng)系數(shù)集輸入故障診斷模型中的聯(lián)動(dòng)系數(shù)計(jì)算子模型得到第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)，其中，所述聯(lián)動(dòng)系數(shù)計(jì)算子模型滿足如下表達(dá)式：
24、
25、其中，k1為第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)；δvt為第一變壓器在時(shí)間窗口t的電壓/電流波動(dòng)系數(shù)，即第一主波動(dòng)系數(shù)集；δtt+τ為第二變壓器在時(shí)間窗口t+τ的溫度波動(dòng)系數(shù)，即第一次波動(dòng)系數(shù)集；τ為預(yù)設(shè)的延遲時(shí)間參數(shù)，用于表征第一變壓器波動(dòng)對第二變壓器影響的滯后效應(yīng)，t為第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的總時(shí)間窗口數(shù)。
26、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括：
27、實(shí)時(shí)獲取變壓供電網(wǎng)的環(huán)境溫度；
28、在所述變壓供電網(wǎng)的環(huán)境溫度大于或等于溫度閾值的情況下，根據(jù)第一變壓器與第二變壓器之間的電器距離對所述預(yù)設(shè)的延遲時(shí)間參數(shù)τ進(jìn)行校正。
29、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)及第二聯(lián)動(dòng)指數(shù)進(jìn)行電力故障診斷，包括：
30、確定所述第二聯(lián)動(dòng)指數(shù)大于第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)，判定所述第一變壓器存在電力故障；
31、確定所述第二聯(lián)動(dòng)指數(shù)小于或等于第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)，判定所述第二變壓器存在電力故障。
32、第二方面，本申請實(shí)施例中還提供了一種故障診斷裝置，包括：
33、第一獲取模塊，用于獲取電力故障診斷指令；
34、第二獲取模塊，用于獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)第一變壓器及第二變壓器的狀態(tài)數(shù)據(jù)得到第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集；以及獲取第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)第一變壓器及第二變壓器的狀態(tài)數(shù)據(jù)得到第二狀態(tài)數(shù)據(jù)集；
35、輸入計(jì)算模塊，用于將第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集輸入故障診斷模型得到第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)；以及將第二狀態(tài)數(shù)據(jù)集輸入故障診斷模型得到第二聯(lián)動(dòng)指數(shù)；
36、故障診斷模塊，用于根據(jù)第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)及第二聯(lián)動(dòng)指數(shù)進(jìn)行電力故障診斷。
37、第三方面，本申請實(shí)施例中還提供了一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)運(yùn)行如第一方面所述的方法的步驟。
38、區(qū)別于現(xiàn)有技術(shù)，本申請實(shí)施例提供的一種基于人工智能的電力故障診斷方法，首先根據(jù)電力故障診斷指令獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)第一變壓器及第二變壓器的狀態(tài)數(shù)據(jù)得到第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集；然后將第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集輸入故障診斷模型得到第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)；在第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)小于預(yù)設(shè)值的情況下，對第一變壓器進(jìn)行變電控制處理，并獲取第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)第一變壓器及第二變壓器的狀態(tài)數(shù)據(jù)得到第二狀態(tài)數(shù)據(jù)集；然后再將第二狀態(tài)數(shù)據(jù)集輸入故障診斷模型得到第二聯(lián)動(dòng)指數(shù)；最后再根據(jù)第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)及第二聯(lián)動(dòng)指數(shù)進(jìn)行電力故障診斷。也即，本申請通過兩次狀態(tài)數(shù)據(jù)采集與主動(dòng)干預(yù)的協(xié)同作用實(shí)現(xiàn)故障精準(zhǔn)定位，大大提高了電力故障檢測的效率及準(zhǔn)確性。
1.一種基于人工智能的電力故障診斷方法，其特征在于，應(yīng)用于變壓供電網(wǎng)，所述變壓供電網(wǎng)包括第一變壓器、第二變壓器以及負(fù)載設(shè)備，所述方法包括：
2.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的電力故障診斷方法，其特征在于，所述對所述第一變壓器進(jìn)行變電控制處理，包括：
3.如權(quán)利要求2所述的基于人工智能的電力故障診斷方法，其特征在于，所述調(diào)整所述第一變壓器的輸出電壓，并控制所述第一變壓器的冷卻系統(tǒng)，包括：
4.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的電力故障診斷方法，其特征在于，所述根據(jù)所述歷史溫度變化情況控制所述第一變壓器的冷卻系統(tǒng)，包括：
5.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的電力故障診斷方法，其特征在于，所述根據(jù)所述電力故障診斷指令獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)所述第一變壓器及第二變壓器的狀態(tài)數(shù)據(jù)得到第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集，包括：
6.如權(quán)利要求5所述的基于人工智能的電力故障診斷方法，其特征在于，所述將所述第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集輸入故障診斷模型得到第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)，包括：
7.如權(quán)利要求6所述的基于人工智能的電力故障診斷方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的電力故障診斷方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一聯(lián)動(dòng)指數(shù)及第二聯(lián)動(dòng)指數(shù)進(jìn)行電力故障診斷，包括：
9.一種故障診斷裝置，其特征在于，包括：
10.一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)運(yùn)行如權(quán)利要求1至8任一項(xiàng)所述的方法的步驟。