用于确定开关故障类型的方法、装置、处理器及配电设备制造方法及图纸

本申请实施例提供一种用于确定开关故障类型的方法、装置、处理器及配电设备。方法包括：获取开关的实时运行数据；对所述实时运行数据进行预处理；将预处理后的实时运行数据输入至故障识别模型；通过所述故障识别模型确定所述开关的故障类型。该方法基于深度学习技术构建深度神经网络模型，通过神经网络模型输出智能开关的故障类型并对智能开关执行进行相应的保护动作，实现对保护线路及用电设备以精准、可靠的保护，还能够及时发现电气线路的超温、过载、短路和接地等安全隐患，并快速动作，实现保护智能化。实现保护智能化。实现保护智能化。

【技术实现步骤摘要】
用于确定开关故障类型的方法、装置、处理器及配电设备


[0001]本申请涉及计算机
，具体地涉及一种用于确定开关故障类型的方法、装置、处理器及配电设备。

技术介绍

[0002]智能开关作为电力系统中最重要的设备之一，肩负着控制和保护的双重任务，其性能的可靠性关系到电力系统的安全运行。智能开关可用来分配电能，对电源线路及电动机等实行保护，当电力系统发生严重的过载或者短路及欠压等故障时能自动切断电路，其功能相当于熔断器式开关与过欠热继电器等的组合。智能开关被广泛应用于配电系统、电力输送系统以及用电设备中，用来保护用电设备和电缆等。
[0003]传统的开关设备是利用某些物理效应，通过机械动作来实现电路的闭合与断开，因此体积普遍比较大、功耗大、温升高、准确率低、速度慢，保护针对性太强，不能随被保护设备的改变而改变，给具体应用带来不便。最大的缺点是不具有智能化，对开关性能的检查主要是在停电状况下进行预防性检测，检查其机械和电气性能。但这种方法不能及时发现事故的异常状况，且过度拆卸检修反而会影响开关的正常运行。而传统的配电保护依赖各连接点的终端设备实现线路的就地保护，需要各终端设备将采集到的电力信息上传至配电主站，由主站进行决策并下发控制命令。随着现代电力系统综合自动化和调动自动化的兴起，电网保护不再是一个孤立的、任务单一的、“消极待命”的装置，而应该是积极参与，共同维护电力系统整体安全稳定运行的计算机自动控制系统。电网保护不仅要能实现被保护设备的切除，或自动重合，还可作为自动控制系统的终端，接收调度命令实现跳、合闸等操作，以及故障识别，状态预测，安全监视，负荷控制等，同时为了有效地提高输配电系统的可靠性和稳定性，必须实时地了解开关设备的运行状况，加强对开关设备状态的在线监测，传统的开关设备已经远远不能满足电力系统的要求。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的是提供一种用于确定开关故障类型的方法、装置、处理器及配电设备。
[0005]为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种用于确定开关故障类型的方法，包括：
[0006]获取开关的实时运行数据；
[0007]对所述实时运行数据进行预处理；
[0008]将预处理后的实时运行数据输入至故障识别模型；
[0009]通过所述故障识别模型确定所述开关的故障类型。
[0010]本申请第二方面提供一种处理器，被配置成执行上述的用于确定开关故障类型的方法。
[0011]本申请第三方面提供一种用于确定开关故障类型的装置，包括上述的处理器。
[0012]本申请第四方面提供一种配电设备，包括上述的用于确定开关故障类型的装置。
[0013]本申请第五方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行上述的用于确定开关故障类型的方法。
[0014]通过上述技术方案，用于确定开关故障类型的方法通过获取开关的实时运行数据，对实时运行数据进行预处理，将预处理后的实时运行数据输入至故障识别模型，通过故障识别模型确定开关的故障类型。该方法基于深度学习技术构建深度神经网络模型，通过神经网络模型输出智能开关的故障类型并对智能开关执行进行相应的保护动作，实现对保护线路及用电设备以精准、可靠的保护，还能够及时发现电气线路的超温、过载、短路和接地等安全隐患，并快速动作，实现保护智能化。
[0015]本申请实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0016]附图是用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本申请实施例，但并不构成对本申请实施例的限制。在附图中：
[0017]图1示意性示出了根据本申请实施例的用于确定开关故障类型的方法的应用环境示意图；
[0018]图2示意性示出了根据本申请一实施例的用于确定开关故障类型的方法的流程示意图；
[0019]图3示意性示出了根据本申请另一实施例的用于确定开关故障类型的方法的流程示意图；
[0020]图4示意性示出了根据本申请实施例的BP神经网络的结构示意图；
[0021]图5示意性示出了根据本申请实施例的BP神经网络的步骤过程示意图；
[0022]图6示意性示出了根据本申请实施例的计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0023]以下结合附图对本申请实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本申请实施例，并不用于限制本申请实施例。
[0024]本申请实施例提供的用于确定开关故障类型的方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。如图1所示，智能开关102通过网络与处理器104通过网络进行通信。智能开关102可以通过网络，将其在实际运行过程中所对应的实时运行数据上传至处理器104，处理器104可以对实时运行数据进行预处理，再将预处理后的实时运行数据输入至故障识别模型，以确定出该智能开关102的故障类型。智能开关102是电力系统中重要的设备之一，具有控制和保护电力系统的双重功能，可用于分配电能，对电源线路及电动机等进行保护。
[0025]图2示意性示出了根据本申请实施例的用于确定开关故障类型的方法的流程示意图。如图2所示，在本申请一实施例中，提供了一种用于确定开关故障类型的方法，包括以下步骤：
[0026]步骤201，获取开关的实时运行数据。
[0027]步骤202，对实时运行数据进行预处理。
[0028]步骤203，将预处理后的实时运行数据输入至故障识别模型。
[0029]步骤204，通过故障识别模型确定开关的故障类型。
[0030]开关可以是智能开关，具备通信功能，具有控制和保护电力系统的双重功能，可用于分配电能，对电源线路及电动机等进行保护。当电力系统发生严重的过载或者短路、欠压及断路等故障时能自动切断电路，其功能相当于熔断器式开关与过欠热继电器等的组合。智能开关被广泛应用于如配电系统、电力输送系统以及用电设备中，用来保护用电设备和电缆等。本申请中的智能开关具备通信功能，可将自身在使用过程中的实时运行数据传输至处理器。具体地，实时运行数据可以包括智能开关获取到的电流、电压、电流谐波、电压谐波和接头温度中的至少一者。其中，接头温度是指开关的温度，可以通过温度传感器采集得到，温度传感器可以安装在开关上，以便可以实时采集到开关的温度。
[0031]处理器在获取到智能开关的实时运行数据后，可以对实时运行数据进行预处理，通过预处理的过程可以将实时运行数据中包括的多个运行参数进行归一化。
[0032]在一个实施例中，对实时运行数据进行预处理包括：将实时运行数据中包含的运行参数进行归一化处理，以将运行参数缩放至预设范围内。
[0033]智能开关在实际运行中，可能发生的故障类型有多种，如过载、短路、欠压、断路等。在发生每种故障类型时，智能开关所对应的实时运行数据会有对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于确定开关故障类型的方法，其特征在于，所述方法包括：获取开关的实时运行数据；对所述实时运行数据进行预处理；将预处理后的实时运行数据输入至故障识别模型；通过所述故障识别模型确定所述开关的故障类型。2.根据权利要求1所述的用于确定开关故障类型的方法，其特征在于，所述通过所述故障识别模型确定所述开关的故障类型包括：获取所述故障识别模型输出的故障类型和与每个故障类型对应的预测概率；将最大的预测概率对应的故障类型确定为所述开关的故障类型。3.根据权利要求2所述的用于确定开关故障类型的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述故障类型的预测概率与预设概率阈值进行比较；在所述故障类型的预测概率大于所述预设概率阈值的情况下，执行与所述故障类型对应的保护动作。4.根据权利要求3所述的用于确定开关故障类型的方法，其特征在于，所述执行与所述故障类型对应的保护动作包括：在数据库中查找与所述故障类型对应的保护动作；在查找到与所述故障类型对应的保护动作的情况下，对所述开关执行对应的保护动作。5.根据权利要求4所述的用于确定开关故障类型的方法，其特征在于，所述执行与所述故障类型对应的保护动作还包括：在数据库中未查找到与所述故障类型对应的保护动作的情况下，将所述实时运行数据上传至远程控制中心，以通过所述远程中心对所述开关进行监测和/或控制。6.根据权利要求1所述的用于确定开关故障类型的方法，其特征在于，所述对所述实时运行数据进行预处理包括：将所述实时运行数据中包含的运行参数进行归一化处理，以将所述运行参数缩放至预设范围内。7.根据权利要求6所述的用于确定开关故障类型的方法，其特征在于，所述对所述实时运行数据进行预处理包括：根据公式(1)将所述实时运行数据缩放到预设范围内：其中，x为实时运行数据，x
′
为预处理后的数据，A
min
和A
max
分别是x中的最小值和最大值。8.根据权利要求1所述的用于确定开关故障类型的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取多个开关的历史运行数据；对所述历史运行数据进行预处理；将预处理后的历史运行数据输入至故障识别模型中，以对所述故障识别模型进行训
练。9.根据权利要求8所述的用于确定开关故障类型的方法，其特征在于，所述将预处理后的历史运行数据输入至故障识别模型中，以对所述故障识别模型进行训练包括：通过所述故障识别模型的权重向量矩阵对所述历史运行数据进行加权计算，以得到更新后的历史运行数据；通过更新后的历史运行数据调整所述故障识别模型的权值；确定所述故障识别模型的误差值；在所述误差值低于预设误差阈值的情况下，确定所述故障识别模型训练完毕。10.根据权利要求9所述的用于确定开关故障类型的方法，其特征在于，所述故障识别模型包括输入层、隐藏层以及输出层；所述通过更新后的历史运行数据调整所述故障识别模型的权值包括：根据公式(2)和公式(3)调整所述故障识别模型的每个网络层的权值：Δw
jk
＝ηy
j
(d
j
‑
y
j
)(1
‑
y
j
)y
k
公式(2)；其中，w
jk

【专利技术属性】
技术研发人员：尹志斌，霍超，程显明，甄岩，陈文彬，郑利斌，陈静，孙海鹏，
申请(专利权)人：国网信息通信产业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：