【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及变电站设备检测领域，更具体地说，本专利技术涉及一种变电站设备异常检测方法及其系统。
技术介绍
1、随着电力系统的不断发展，变电站作为电力系统的重要组成部分，其稳定运行对于整个电网的安全和稳定至关重要；在变电站设备中，变压器是实现电压转换的关键设备，其运行状态直接影响到电力系统的可靠性；然而，由于变压器工作环境复杂，长期承受电气、热力和机械等多种应力的作用，容易发生故障；一旦变压器发生故障，不仅会导致电力供应中断，还可能引发火灾等严重事故，造成巨大的经济损失和社会影响。
2、目前，现有的变电站设备异常检测方法及其系统主要包括两类：一是通过人为使用检测设备实现，不仅费时费力，且易出现漏检，二是通过检测电压、电流、温度和振动频率等实现对变压器的异常检测，例如，申请公开号cn116955895a的中国专利公开了一种变压器运行异常监测方法及系统，此类方法分析处理难以针对突发性的故障的变压器进行快速故障判断、定位和故障原因确定；另外，上述方法缺乏对异常伴随征兆的考虑，利用上述方法无法捕捉和分析变压器的异样征兆，进而难以针对非突发性的异样征兆对变压器进行及时异常预警。
3、鉴于此，本专利技术提出一种变电站设备异常检测方法及其系统以解决上述问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种变电站设备异常检测方法及其系统。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种变电
4、将变电站设备中变压器的全局目标区域根据预设划分标准划分，得到i个目标区域，i为大于等于1的正整数；
5、通过测控装置获取所述变压器的每个目标区域的特征训练数据；
6、基于所述特征训练数据生成所述变压器的状态评估系数，所述特征训练数据包括实测波动数据值与预设波动数据值；
7、对所述状态评估系数进行分析，判断变压器是否存在突发性运行故障；
8、根据变压器突发性运行故障并基于实测波动数据值与突发性故障信息的对应关系，确定对应的突发性故障信息；所述突发性故障信息包括m个突发性故障原因、故障基础信息以及每个故障原因对应的故障趋势图，m为大于零的正整数，所述故障趋势图包括故障负载趋势图和故障高次谐波趋势图；
9、提取第i个目标区域在预设时间段内的实测负载数据和实测高次谐波数据，基于所述实测负载数据和实测高次谐波数据生成实测负载趋势图和实测高次谐波趋势图；根据实测负载趋势图和实测高次谐波趋势图确定突发性运行故障原因，并记录突发性运行故障信息。
10、进一步地，所述实测波动数据值包括电压实测数据值、电流实测数据值、温度实测数据值和振动频率实测数据值；
11、基于所述特征训练数据生成所述变压器的状态评估系数，包括：
12、获取第i个目标区域的预设波动数据值，所述预设波动数据值包括预设电压波动数据值、预设电流波动数据值、预设温度波动数据值和预设振动频率波动数据值；
13、将所述电压实测数据值与预设电压波动数据值进行关联，计算电压评估系数；其计算公式为：式中：veci表示第i个目标区域的电压评估系数，表示第i个目标区域的电压实测数据值，表示第i个目标区域的预设电压波动数据值；
14、将所述电流实测数据值与预设电流波动数据值进行关联，计算电流评估系数；其计算公式为：式中：ceci表示第i个目标区域电流评估系数，第i个目标区域的电流实测数据值，表示第i个目标区域的预设电流波动数据值；
15、将所述温度实测数据值与预设温度波动数据值进行关联，计算温度评估系数；其计算公式为：式中：tempi表示温度评估系数，表示第i个目标区域的温度实测数据值，表示第i个目标区域的预设温度波动数据值；
16、将所述振动频率实测数据值与预设振动频率波动数据值进行关联，计算振动频率评估系数；其计算公式为：式中：vfi表示第i个目标区域振动频率评估系数，表示第i个目标区域的振动频率实测数据值，表示第i个目标区域的预设振动频率波动数据值；
17、基于所述电压评估系数、电流评估系数、温度评估系数和振动频率评估系数计算所述变压器的状态评估系数；其计算公式为：式中：absi表示第i个目标区域状态评估系数，∈i表示第i个目标区域的状态修正常数。
18、进一步地，对所述变压器的状态评估系数进行分析，包括：
19、设置第一评估阈值；
20、将所述状态评估系数与第一评估阈值比较；若所述状态评估系数小于等于第一评估阈值，则将所述变压器标记为突发性运行故障。
21、进一步地，根据变压器突发性运行故障并基于实测波动数据值与突发性故障信息的对应关系，确定对应的突发性故障信息；所述突发性故障信息包括m个突发性故障原因、故障基础信息以及每个故障原因对应的故障趋势图，m为大于零的正整数，所述故障趋势图包括故障负载趋势图和故障高次谐波趋势图；
22、所述故障基础信息包括每个故障原因对应故障的目标区域的名称和对应故障的目标区域在所述变压器中的区位编号；
23、提取第i个目标区域在预设时间段内的实测负载数据和实测高次谐波数据，基于所述实测负载数据和实测高次谐波数据生成实测负载趋势图和实测高次谐波趋势图，根据实测负载趋势图和实测高次谐波趋势图确定突发性运行故障原因，包括：
24、基于相似度算法比较所述实测负载趋势图和故障负载趋势图的第一相似度；
25、若所述第一相似度大于等于预设负载相似阈值，则提取对应故障负载趋势图的对应故障基础信息和对应突发性故障原因；
26、若所述第一相似度小于预设第一负载相似阈值，则基于相似度算法比较所述实测高次谐波趋势图与故障高次谐波趋势图的第二相似度；
27、若所述第二相似度大于等于预设高次谐波相似阈值，则提取对应故障高次谐波趋势图的对应故障基础信息和对应突发性故障原因；
28、若所述第二相似度小于预设高次谐波相似阈值，则判断出现外界干扰因素，则进行警报提醒。
29、进一步地，所述方法还包括：
30、基于所述状态评估系数进行第二次分析，包括：
31、基于预设时间段内的实测负载趋势图和实测高次谐波趋势图对所述非突发性运行故障进行异常预警。
32、第二方面，本专利技术提供一种变电站设备异常检测系统，包括：
33、数据采集模块，用于获取所述变压器的每个目标区域的特征训练数据；
34、状态评估模块，用于基于所述特征训练数据生成所述变压器的状态评估系数；
35、第一分析模块，用于对所述变压器的状态评估系数进行分析，判断变压器是否存在突发性运行故障；
36、故障匹配模块，用于根据变压器突发性运行故障并基于实测波动数据值与突发性故障信息的对应关系，确定对应的突发性故障信息；所述突发性故障信息包括m个突发性故障原因、故本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种变电站设备异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种变电站设备异常检测方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的一种变电站设备异常检测方法，其特征在于，对所述变压器的状态评估系数进行分析，包括：
4.根据权利要求3所述的一种变电站设备异常检测方法，其特征在于，根据变压器突发性运行故障并基于实测波动数据值与突发性故障信息的对应关系，确定对应的突发性故障信息；所述突发性故障信息包括M个突发性故障原因、故障基础信息以及每个故障原因对应的故障趋势图，M为大于零的正整数，所述故障趋势图包括故障负载趋势图和故障高次谐波趋势图；
5.根据权利要求4所述的一种变电站设备异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种变电站设备异常检测系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种变电站设备异常检测系统，其特征在于，所述系统还包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1
...【技术特征摘要】
1.一种变电站设备异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种变电站设备异常检测方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的一种变电站设备异常检测方法，其特征在于，对所述变压器的状态评估系数进行分析，包括：
4.根据权利要求3所述的一种变电站设备异常检测方法，其特征在于，根据变压器突发性运行故障并基于实测波动数据值与突发性故障信息的对应关系，确定对应的突发性故障信息；所述突发性故障信息包括m个突发性故障原因、故障基础信息以及每个故障原因对应的故障趋势图，m为...
【专利技术属性】
技术研发人员：王朝辉，周子龙，吴龙飞，郑存龙，黄大鹏，丁丽娟，田钧宇，周奕冰，孙浩，杨跃进，牛立本，崔成，杨泽栋，周建新，刘锐，
申请(专利权)人：国网吉林省电力有限公司建设分公司，
类型：发明
国别省市：
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