【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电气设备性能监测，具体是一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测系统及方法。
技术介绍
1、高压电压互感器作为机车高压电气设备之一，主要实现接触网电压测量、功率计量和保护功能。高压电压互感器内外部采用的树脂及硅橡胶材料具有较高的绝缘性和可靠性，互感器在恶劣环境下长期使用或材料老化受潮等会使上述材料绝缘性能大幅降低，从而引发绝缘性能下降，导致互感器相关部位烧损、开裂，甚至炸裂。
2、目前离线的检修对判断复杂环境接触网下长期运行的高压电压互感器的健康状态存在着局限性，离线检测手段无法模拟复杂的现场实际环境，也无法实时监控现场运行状态。使用传统离线状态检测方法通过的电压互感器在现场使用时仍旧存在发生故障的风险。
3、开发出一种能够在线监测诊断高压电压互感器的运行状况，并能在高压电压互感器发生异常之前，提前介入，保障机车行驶安全的系统，成为了当前迫在眉睫的工作。具有高精度的传感器是在线监测系统最为重要的部件之一，其性能、质量、作业状态直接影响了高压电压互感器监测参数的测量效果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测系统及方法，以解决现有技术中提出的的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测方法，方法包括：
3、步骤s1：通过对机车的高压电压互感器布设若干传感器装置，对作业中的高压电压互感器的各运行参数项进行参数值采集；通过对各运
4、步骤s2：梳理每一运行参数项在相应传感器装置按照相应采样频率进行参数值采样时所呈现出的数值变化情况，对每一运行参数项的特征波动值进行识别提取；
5、步骤s3：遍历每一运行参数项所对应的特征波动值以及标准运行区间，通过各运行参数项的特征波动值，对各运行参数项在相应的标准运行区间中进行相对运行区间的提取，同时根据相对运行区间与相应标准运行区间所呈现的数值包含分布现象，对各运行参数项进行安全运行指数的评估计算；
6、步骤s4：采集历史故障监测预警记录，获取在每一历史故障监测预警记录中，以相应的标准运行区间为判断标准，反馈存在异常的运行参数项；
7、若某运行参数项为在某历史故障监测预警记录中反馈存在异常的运行参数项，则判断某历史故障监测预警记录为某运行参数项的目标记录；
8、步骤s5：依次在各运行参数项的每一条目标记录中，通过梳理各运行参数项在相应目标记录生成前后的参数值与相应的标准运行区间或者相对运行区间所呈现的数值分布现象，判断是否对相应目标记录作特征标记处理；
9、步骤s6：根据各运行参数项相应被作特征标记的目标记录的数量分布情况，调整各运行参数项的安全运行指数，同时结合各运行参数项被反馈存在异常的频率，对各运行参数项计算稳定指数，识别对稳定指数小于指数阈值的运行参数项进行参数值采样的传感器装置，向管理人员终端发送对相应传感器装置进行采样频率调整的信息提示。
10、优选的，步骤s2包括：
11、步骤s2-1：分别对各传感器装置，在按照相应采样频率对相应运行参数项采集得到的按时间先后顺序分布的参数值变化序列中，随机构建n个参数值组，其中，每一个参数值组由相邻两次采样得到的参数值所构成；
12、步骤s2-2：设在某参数值组中，对应采样时间在先的参数值为y1，对应采样时间在后的参数值为y2，计算在某参数值组中呈现的波动数值β=｜y2-y1｜；分别对每一运行参数项，获取从相应n个参数值组中提取得到的波动数值的平均值，将平均值，设为每一运行参数项在相应传感器装置按照相应采样频率进行参数值采样时所呈现出的特征波动值。
13、优选的，步骤s3包括：
14、步骤s3-1：若某运行参数项所对应的标准运行区间为[a,b]，特征波动值为α，其中a为标准运行区间中的最小阈值，b为标准运行区间中的最大阈值；在标准运行区间[a,b]中捕捉第一数值端点r(a)=a+α,第二数值端点r(b)=b-α；对某运行参数提取第一数值范围p1=[a，r(a)]，提取第二数值范围p2=[r(b)，b]；
15、步骤s3-2：当p1∩p2=∅，判断某运行参数项存在相对运行区间g=[r(a),r(b)]，同时对某运行参数项计算安全运行指数δ=[r(b)-r(a)]/[b-a]，其中0<δ<1；当p1∩p2≠∅，判断某运行参数项不存在相对运行区间，同时将某运行参数项的安全运行指数δ赋值为0；
16、其中，相对运行区间g=[r(a),r(b)]是在参考了从相应传感器装置端采样得到的参数值的波动情况，即是根据相应运行参数项的特征波动值所分析得到的，按照从相应传感器装置端呈现出的采样参数值的波动规律，若对上述运行参数项在一次采样中得到的参数值正处于其相对运行区间g=[r(a),r(b)]内，因为下一次采样得到的参数值与当前得到的参数值之间的数值偏差会满足与其的特征波动值相近的规律的可能性较高，因此对该运行参数项在下一次采样中采样得到参数值也处于标准运行区间内的可能性越高；
17、δ=[r(b)-r(a)]/[b-a]的值越大，说明相对运行区间g=[r(a),r(b)]在标准运行区间[a,b]中的占比越大，也即说明相应运行参数项的参数值的安全波动范围越大。
18、优选的，步骤s5包括：
19、步骤s5-1：提取各运行参数项所对应的目标记录，同时将判定存在相对运行区间的各运行参数项，设为第一特征参数项，将判定不存在相对运行区间的各运行参数项，设为第二特征参数项；
20、步骤s5-2：若在某第一特征参数项所对应的某目标记录中，提取到对某第一特征参数项进行参数值采样的传感器装置，在某目标记录生成前对某第一特征参数项最近一次采样得到的参数值d，与某第一特征参数项所对应的相对运行区间d，满足d∈d，对某目标记录作特征标记；
21、步骤s5-3：若在某第二特征参数项所对应的某目标记录中，提取到某第二特征参数项在某目标记录生成时所对应的异常参数值，与某第二特征参数项对应的标准运行区间之间所呈现的最小参数偏差值，这边的最小参数偏差值为将上述异常参数值与标准运行区间的最小值或者最大值进行偏差计算后得到的数值偏差结果；满足大于偏差阈本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测方法，其特征在于：所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测方法，其特征在于：所述步骤S5包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测方法，其特征在于：所述步骤S6包括：
6.一种高压电压互感器性能监测系统，用于执行权利要求1-5中任意一项所述的一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测方法，其特征在于：所述系统包括：监测平台构建管理模块、特征波动值提取模块、安全运行指数评估模块、目标记录判断模块、特征标记处理模块、监测设备提示管理模块；
7.根据权利要求6所述的一种高压电压互感器性能监测系统，其特征在于：所述安全运行指数评估模块包括：相对运行区间提取单元、安全运行指数计算单元；
8.根据权
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测方法，其特征在于：所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测方法，其特征在于，所述步骤s2包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测方法，其特征在于，所述步骤s3包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测方法，其特征在于：所述步骤s5包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的高压电压互感器性能监测方法，其特征在于：所述步骤s6包括：
6.一种高压电压...
【专利技术属性】
技术研发人员：王旭敏，王庭，
申请(专利权)人：常州顺创电气科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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