申请/专利权人：南京中鑫智电科技有限公司

申请日：2024-01-26

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117639282B

主分类号：H02J13/00

分类号：H02J13/00;G06F30/27;G06Q50/06;G01R31/00;H02J3/00;G06F119/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明公开了一种换流变阀侧套管末屏分压器频域响应处理方法及系统，涉及电力系统监控技术领域，包括：为分压器注入扫频信号，实时捕获分压器对于扫频信号的响应数据；实时采集与外部环境条件相关的数据，将实时响应数据频域响应基线进行比对；在设备的最优点位上进行相量测量，与异常频域响应结合，实现三维空间的异常定位；根据异常定位结果和分类信息，自动生成补偿策略，在设备上执行生成的自适应控制策略，调整设备运行参数。本发明提供的换流变阀侧套管末屏分压器频域响应处理方法提高换流变压器的实时监测和故障响应能力，增强预警系统的准确性，提升设备的稳定性和安全性。减轻人工操作的依赖，降低了维护成本，优化电力系统的整体效率。

主权项：1.一种换流变阀侧套管末屏分压器频域响应处理方法，其特征在于，包括：为分压器注入扫频信号，实时捕获分压器对于扫频信号的响应数据；实时采集与外部环境条件相关的数据与频域响应基线进行比对；在设备的最优点位上进行相量测量，与异常频域响应结合，实现三维空间的异常定位；根据异常定位结果和异常分类信息，自动生成补偿策略，在设备上执行生成的自适应控制策略，调整设备运行参数；预设点位包括分析设备的电气拓扑和历史故障数据，在历史数据中学习不同故障模式下的频域响应特征，分析设备拓扑和历史数据，利用深度学习中的LSTM网络分析模型，结合设备拓扑数据和历史故障数据，预测不同点位在各种异常状态下的响应，根据模型预测和分压器正常工作频率，选择初步点位，所述初步点位考虑环境传感器数据，预测环境数据对点位响应的影响，设定PSO的评价函数衡量点位在模拟各种异常状态下的响应，以及在实际环境变化下的稳定性，使用PSO算法迭代地寻找最优点位，根据PSO算法的结果，结合LSTM模型的预测，优化点位选择，确定相量测量的最优点位；所述进行比对包括部署环境传感器监测分压器周围的环境条件，实时环境数据应与频域响应基线进行比较，监测分压器在不同环境条件下的表现通过基线频域统计模型得到所述基线频域实时异常监测评分St，当St＞预设阈值时判断为正常状态，按照预设条件进行常规的监控与数据记录，当St≤预设阈值时判断为异常状态，使用深度学习技术，从历史数据中学习不同故障模式下的频域响应特征，自动识别并分类观测到的异常；所述基线频域统计模型表示为， St＝Γt·Rt-Bt2+ΔRt-1,Bt-1,St-1其中，Bt表示时间t时刻的预测基线频域响应，G表示LSTM动态递归函数，Bt-1表示时间t-1时刻的基线频域响应，分别表示经过预处理的时间t的频率、电压、电流、相位和环境数据的特征向量，θt表示时间t的模型参数，St表示时间t时刻的实时异常监测评分，Rt表示时间t时刻的实时频域响应，St-1表示时间t-1时刻实时异常监测与评分，Γt表示时间t时刻的时间依赖权重，Δ表示动态调整因子；所述确定相量测量的最优点位包括在最优点位通过点位优化算法优化模型参数，基于优化后的模型参数θt+1再次获取实时异常监测评分St’，当St’小于第一阈值时，判断为正常运行状态S1，当St’大于等于第一阈值且小于等于第二阈值时，判断为预警状态S2，当St’大于第二阈值时，判断为异常状态S3；所述点位优化算法表示为， 其中，θt+1表示时间t+1时刻的模型参数，η表示学习率,表示损失函数L关于模型参数θ的梯度，ζ表示调整率，Ψ表示自适应函数；所述实现三维空间的异常定位包括同步收集相量数据，通过安全加密的无线网络实时传输至中央处理单元，实时监控和分析数据流，并使用自适应傅里叶变换从中提取异常频域特征，利用预训练的CNN模型，自动对采集到的频域特征进行分类，使用决策支持系统对CNN识别出的异常模式进行分析，并评估其对设备健康状况的潜在影响，采用改进的多边测量法，结合信号的传播速度变化和多径效应，对异常源进行高精度三维定位，结合机器学习技术，优化多边测量法得到的初步定位结果，调整时差定位算法，自动生成补偿策略；所述自适应控制策略包括当运行状态为正常运行状态S1时，通过实时数据监测与LSTM模型的动态输出比较，识别模型预测与实际输出之间的微小偏差，自动执行微调控制命令，调整换流变压器的辅助控制环节，保持设备在最佳工作点运行，同时利用自适应算法对预测模型进行在线更新；当运行状态为预警状态S2时，激活高级异常检测模式，利用深度学习技术识别和区分频域响应中的异常特征，并与历史异常模式库进行匹配，以识别可能的异常类型，将自动计算并应用运行参数调整，尝试恢复到正常频域响应，若此措施未能立即纠正偏差，自动进入保护模式，减少设备负荷，并发出维护通知；当运行状态为异常状态S3时，立即启动应急预案，通过中央处理单元同步执行多点异常定位分析，以全局视角判断故障的影响范围和紧急程度，基于预训练的神经网络模型，自动生成设备参数的临时补偿策略，降低故障影响，并将故障区域隔离，紧急调用维护备援模块，并向操作员提供详细的故障信息和处理建议。

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