【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，尤其涉及一种基于人工智能的电网系统智能运维系统。
技术介绍
1、随着经济的发展和人口的增长，电网的负荷不断增大，传统的电力系统运维方式已经无法满足现代电网的复杂性和高效性要求。因此，基于人工智能的电网系统智能运维系统应运而生，成为了现代电网运维的重要发展方向。
2、现有技术存在的技术问题：
3、1.数据收集和处理效率低下：
4、数据采集局限性：传统电网系统依赖于人工监测和分散的传感器进行数据收集，导致数据采集覆盖范围有限，采集频率低，无法全面、实时地监控电网各节点的运行状态。
5、数据处理能力不足：由于电网运行数据量巨大且复杂，传统的数据处理方法难以高效地对海量数据进行清洗、存储和分析，数据处理效率较低，无法及时提供电网运行状态的准确反馈。
6、2.无法实时监测和预测潜在故障：
7、监测不及时：传统电网系统的监测手段主要依赖于定期检查和突发事件报告，难以做到对电网运行状态的实时监测和快速反应，往往只能在故障发生后进行被动处理。
8、缺乏智能预测：现有系统缺乏先进的故障预测手段，无法利用历史数据和实时数据进行潜在故障模式的识别和预测，导致无法提前预警和预防故障发生。
9、3.故障隔离与恢复能力不足：
10、故障隔离滞后：当故障发生时，传统电网系统需要人工介入进行故障排查和隔离，响应速度慢，容易导致故障范围扩大，影响供电稳定性。
11、恢复手段单一：现有系统在故障恢复方面手段有限，往往依赖于
12、4.运维成本高昂：
13、人工依赖度高：传统电网系统运维方式高度依赖人工操作和监测，运维人员需要频繁巡检和手动调整电网参数，导致人力资源消耗大，运维成本高。
14、设备利用率低：由于缺乏智能化的运维手段，电网设备的运行状态和故障情况难以及时掌握，设备利用率低，维修和更换成本高。
15、综上所述，现有技术在电网运维方面存在着数据收集和处理效率低、无法实时监测和预测故障、故障隔离与恢复能力不足、运维成本高等问题。这些问题制约了电网系统的稳定性和高效性，亟需通过引入人工智能技术进行改进和优化。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于人工智能的电网系统智能运维系统。
2、本专利技术是这样实现的，一种基于人工智能的电网系统智能运维方法，包括以下步骤：
3、数据采集：利用部署在变电站、输电线路、配电设备上的传感器，实时收集电网各节点的电压、电流、功率、温度等运行数据；通过安装在用户端的智能电表，收集用电量和用电时段信息；通过环境监测设备，收集外部环境数据，如气温、湿度、风速等；
4、数据传输：通过无线传输技术和物联网技术，将收集到的数据实时传输至中央处理单元；
5、数据处理与分析：利用中央处理单元接收数据采集模块传输的数据，并发送至数据处理与分析模块；数据处理与分析模块利用大数据技术对收集到的海量数据进行清洗、存储和预处理，采用深度学习算法对处理后的数据进行特征提取和模式识别，分析电网运行状态；
6、故障预测：构建基于历史数据和实时数据的故障预测模型，通过训练模型识别潜在故障模式；当系统检测到潜在故障时，预测模型输出故障预警信号；
7、故障隔离与恢复：根据故障预测结果，自动触发故障隔离机制，通过断路器和重合器将故障区域隔离，防止故障扩散；同时，系统启动故障恢复机制，尝试通过备用线路或分布式电源恢复供电，保证电网的持续运行；
8、自动化控制：集成scada系统，实现对电网设备的远程监控和控制；利用自动化控制算法，动态调整电网运行参数，优化电网运行状态。
9、进一步，包括以下步骤：
10、1.传感器数据处理：从部署在变电站、输电线路、配电设备上的传感器收集电压、电流、功率、温度等实时数据，利用智能电表收集用户端的用电量和用电时段信息，以及环境监测设备收集的气温、湿度、风速等外部环境数据；
11、2.数据清洗和预处理：数据处理与分析模块对收集到的海量数据进行清洗，包括去除噪声和异常数据，填补缺失值等；对清洗后的数据进行预处理，包括数据归一化、降维等操作；
12、3.特征提取与模式识别：采用深度学习算法(如卷积神经网络、递归神经网络)对预处理后的数据进行特征提取，通过分析电压、电流、功率等特征值，识别电网运行中的模式和异常情况，评估电网运行状态。
13、进一步，包括以下步骤：
14、1.故障预测与预警：故障预测模块利用历史数据和实时数据，构建故障预测模型，通过训练模型识别电网潜在的故障模式；当系统检测到潜在故障时，预测模型输出故障预警信号，并将预警信息发送至故障隔离与恢复模块；
15、2.故障隔离与恢复：故障隔离与恢复模块根据故障预测结果，自动触发故障隔离机制，通过断路器和重合器将故障区域隔离，防止故障扩散；同时，启动故障恢复机制，通过备用线路或分布式电源恢复供电，确保电网的持续运行；
16、3.运行参数优化：自动化控制模块利用scada系统实现对电网设备的远程监控和控制，应用自动化控制算法，动态调整电网运行参数，如电压、电流、功率等，优化电网运行状态，提高电网运行效率和稳定性。
17、进一步，所述数据处理与分析模块包括：
18、大数据技术：用于对收集到的海量数据进行清洗、存储和预处理，确保数据的完整性和准确性；
19、深度学习模型：采用卷积神经网络(cnn)和递归神经网络(rnn)对处理后的数据进行特征提取和模式识别，cnn用于提取电压、电流等数据的空间特征，rnn用于捕捉时间序列数据的时序特征，通过对这些特征的综合分析，准确评估电网运行状态和识别异常情况。
20、进一步，所述故障预测模块包括：
21、故障预测模型：利用历史数据和实时数据，构建基于深度学习的故障预测模型，通过训练模型识别潜在的故障模式，采用长短期记忆网络(lstm)或双向长短期记忆网络(bilstm)处理电网运行数据，预测出现的故障；
22、故障预警系统：当故障预测模型检测到潜在故障时，输出故障预警信号，并根据预警信息触发故障隔离与恢复模块的自动化处理流程，通过断路器和重合器隔离故障区域，并尝试通过备用线路或分布式电源恢复供电，确保电网的稳定运行。
23、本专利技术提供了一种基于人工智能的电网系统智能运维系统，该系统包括包括：
24、数据采集模块，利用各种传感器、智能电表和环境监测设备实时收集电网各节点的电压、电流、频率、温度等运行数据；通过无线传输技术和物联网技术将收集到的数据传输至中央处理单元；
25、中央处理单元，与数据采集模块连接，用于接收数据采集模块传输的数据，并发送给数据处理与分析模块；
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【技术保护点】
1.一种基于人工智能的电网系统智能运维方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的电网系统智能运维方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的基于人工智能的电网系统智能运维方法，其特征在于，包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的基于人工智能的电网系统智能运维方法，其特征在于，所述数据处理与分析模块包括：
5.如权利要求1所述的基于人工智能的电网系统智能运维方法，其特征在于，所述故障预测模块包括：
6.一种基于人工智能的电网系统智能运维系统，其特征在于，该系统包括包括：
7.如权利要求1所述基于人工智能的电网系统智能运维系统，其特征在于，所述传感器部署在变电站、输电线路、配电设备上的传感器，收集电压、电流、功率、温度实时数据；所述智能电表：安装在用户端，收集用电量、用电时段信息；所述环境监测设备：收集外部环境数据；所述无线传输技术是利用5G、WiFi、LoRa、NBIoT等无线技术将数据传输到数据中心；在数据传输前对部分数据进行预处理，减少网络带宽需求，提高响应速度；>
8.如权利要求1所述基于人工智能的电网系统智能运维系统，其特征在于，所述特征提取是利用自动编码器等深度学习技术从原始数据中提取重要特征；采用特征选择算法选择关键特征，减少数据维度，提高模型效率。
9.如权利要求1所述基于人工智能的电网系统智能运维系统，其特征在于，所述自动化控制模块，集成SCADA系统，实现对电网设备的远程监控和控制；利用自动化控制算法，动态调整电网运行参数，优化电网运行状态，具体包括：
10.一种实施如权利要求19任意一项所述基于人工智能的电网系统智能运维系统的基于人工智能的电网系统智能运维方法，其特征在于，该方法包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电网系统智能运维方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的电网系统智能运维方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的基于人工智能的电网系统智能运维方法，其特征在于，包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的基于人工智能的电网系统智能运维方法，其特征在于，所述数据处理与分析模块包括：
5.如权利要求1所述的基于人工智能的电网系统智能运维方法，其特征在于，所述故障预测模块包括：
6.一种基于人工智能的电网系统智能运维系统，其特征在于，该系统包括包括：
7.如权利要求1所述基于人工智能的电网系统智能运维系统，其特征在于，所述传感器部署在变电站、输电线路、配电设备上的传感器，收集电压、电流、功率、温度实时数据；所述智能电表：安装在用户端，收集用电量、用电...
【专利技术属性】
技术研发人员：王敬靖，廖荣涛，郭岳，王逸兮，贺兰菲，黄超，李想，庄严，柯旺松，梁源，罗弦，李磊，王博涛，祝为，于金玉，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司信息通信公司，
类型：发明
国别省市：
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