申请/专利权人：广东一业建设股份有限公司

申请日：2023-11-30

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117668751B

主分类号：G06F18/25

分类号：G06F18/25;G06F18/213;G06F18/15;G06F18/243;G06N5/01;G01R31/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种高低压电力系统故障诊断方法及装置，包括实时获取系统数据；对系统数据进行特征提取，得到时域特征、频域特征及时频特征；判断时域特征、频域特征及时频特征是否为故障数据；当时域特征、频域特征及时频特征中出现任意一个特征超出预设的阈值范围，则判定系统数据为故障数据；将故障数据的电流、电压及功率进行预处理，并将已预处理后的电流、电压及功率输出故障诊断模型中；通过故障诊断模型输出诊断结果发送至管理端。根据预设的阈值范围，判断时域、频域和时频特征是否超出正常范围。若任意一个特征超出阈值范围，则判断该系统数据为故障数据，通过量化特征参数，简化故障诊断问题，提高诊断准确性。

主权项：1.一种高低压电力系统故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：实时获取系统数据，所述系统数据包括电流、电压及功率；对所述系统数据进行特征提取，得到时域特征、频域特征及时频特征；判断所述时域特征、频域特征及时频特征是否为故障数据；当所述时域特征、频域特征及时频特征中出现任意一个特征超出预设的阈值范围，则判定所述系统数据为故障数据；将所述时域特征、频域特征及时频特征进行预处理，并将已预处理后的时域特征、频域特征及时频特征输入故障诊断模型中；通过所述故障诊断模型输出诊断结果，得到故障分类；根据所述电力系统的原理生成故障树，将所述故障数据输入所述故障树中分析所述故障数据的传播路径；标注所述电流、电压及功率在所述传播路径中的异常变化参数，根据所述异常变化参数确定故障定位；基于所述故障分类和故障定位，发送至管理端；所述对所述系统数据进行特征提取，得到时域特征、频域特征及时频特征，包括：获取所述系统数据在每个时间序列的第一统计参数，所述第一统计参数包括均值、均方根值、标准差；提取所述第一统计参数中的波形因子、峰值因子及脉冲因子；基于所述波形因子、峰值因子及脉冲因子的提取结果，得到所述时域数据；将所述时域数据转换成频谱成分，分析所述频谱成分的能量分布数据；提取所述能量分布数据的频率分量和幅值，得到频域数据；结合所述时域数据和频域数据，将所述时域数据和频域数据按照随时间变化的频率转换成时频数据；将所述时域数据、频域数据及时频数据进行归一化处理，使所述时域数据、频域数据及时频数据分布在相同的区间内；将所述时域数据、频域数据及时频数据的极端值和异常值进行去除，并对所述时域数据、频域数据及时频数据进行加权融合，得到处理后的时域特征、频域特征及时频特征；所述提取所述第一统计参数中的波形因子、峰值因子及脉冲因子，包括：构建时域信号矩阵，将所述第一统计参数输入所述时域信号矩阵中，通过计算波形因子公式计算输出波形因子；通过计算峰值因子公式计算输出峰值因子；通过计算脉冲因子的公式计算输出脉冲因子；基于输出的结果，得到波形因子、峰值因子及脉冲因子；所述波形因子计算公式为：Kw＝σμ×μ^2+σ^2μ^2，其中，σ和μ分别代表信号的均方根值和均值，波形因子的取值范围为0-1，当Kw越接近1时，信号波形越宽；当Kw越接近0时，信号波形越窄；所述峰值因子计算公式为：Kp＝maxy-μσ，其中，maxy代表信号的最大值，μ代表信号的均值，σ代表信号的标准差，峰值因子的取值范围没有限制，越大表示信号峰值相对于均值的偏离程度越大；所述脉冲因子计算公式为：Kr＝σμ×μ^2+2σ^2μ^2+σ^2，其中，σ和μ分别代表信号的均方根值和均值，脉冲因子的取值范围为0-1，当Kr越接近1时，信号脉冲则越为尖锐，当Kr越接近0时，信号脉冲越宽。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东一业建设股份有限公司 一种高低压电力系统故障诊断方法及装置

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