【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及高压电力系统的智能安全保护，尤其涉及一种智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法及系统。
技术介绍
1、随着电力行业的蓬勃发展及电网规模的日益扩大，高压电力系统的安全稳定运行成为了支撑社会经济持续发展的关键基石。高压断路器，作为电力系统的核心组件，其运行状态直接关乎电网的整体安全与稳定。然而，随着电网互联性的增强及电力需求的不断增长，高压断路器及其控制系统所面临的运行环境日益复杂多变，这对设备的运维管理和故障预防提出了更高的要求。在此背景下，智能化技术的应用显得尤为重要，它不仅能够提升系统的运维效率，还能通过实时监测与智能分析，有效预防并快速响应故障，从而确保电网的安全稳定运行。
2、当前，尽管智能化技术在高压电力系统中的应用潜力巨大，但传统的高压断路器控制系统在故障运维方面仍暴露出诸多问题。首先，故障发现不及时是一大痛点。传统的人工巡检方式受限于时间、人力等因素，难以实现对设备状态的实时监测，导致故障往往在系统出现明显异常后才被察觉，此时故障已对电网运行造成不利影响。其次，故障定位不准确也是一大挑战。由于缺乏高效的实时数据监测与智能分析手段，故障定位往往依赖于运维人员的经验判断与试错法，不仅过程繁琐且容易出错，增加了故障处理的难度与成本。此外，专家知识的传递受限与运维成本高昂也是不容忽视的问题。电力系统中积累的宝贵专家知识难以快速普及至一线运维人员，而传统的人工巡检模式则伴随着高昂的人力成本，这些都在不同程度上制约了高压电力系统运维水平的提升。因此，开发智能化高压断路器控制系统及其器件安全保护方法，对
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。因此，本专利技术提供了一种智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法解决传统高压开关设备故障发现不及时、定位不准确、处理效率低的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术提供了一种智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，包括：
5、获取断路器历史故障数据，根据所述断路器历史故障数据建立故障研判智能模型库；
6、利用集成学习方法提取所述断路器历史故障数据的时域典型故障特征，构建典型故障特征数据集；
7、利用随机森林算法对所述典型故障特征数据集进行故障诊断，建立断路器故障诊断模型；
8、将断路器实时运行数据输入至所述断路器故障诊断模型中进行检测获取诊断结果，将所述诊断结果与所述故障研判智能模型库进行比对，获取故障维修方案。
9、作为本专利技术所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法的一种优选方案，其中：利用集成学习方法提取所述断路器历史故障数据的时域典型故障特征，构建典型故障特征数据集包括，
10、采样阶段，有放回从所述断路器历史故障数据中提取n个样本，抽取n轮得到n个训练集；
11、训练阶段，使用机器学习算法对所述训练集进行训练，获取多个基学习器，根据基学习器的特征重要性评估结果，筛选获取对分类故障类别至关重要的时域典型故障特征；
12、集中阶段，利用平均投票策略将多个基学习器的特征重要性评估结果，获取典型故障特征数据集。
13、作为本专利技术所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法的一种优选方案，其中：基学习器包括，
14、计算所述基学习器的错误率，根据所述错误率选择和调整基学习器，计算计算所述基学习器的错误率表示为：
15、h(yi(x)≠f(x))＝α
16、其中，yi为基学习器，α为基分类器错误率，f为真是函数，x为输入特征。
17、作为本专利技术所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法的一种优选方案，其中：利用随机森林算法对所述典型故障特征数据集进行故障诊断，建立断路器故障诊断模型包括，
18、采用自助采样方法从所述典型故障特征数据集中有放回地随机抽取n个样本；
19、构建随机森林算法中每棵树的每个节点时，随机选择一个包含m个特征的故障特征子集，从所述故障特征子集中选择最优故障特征进行节点分裂；
20、根据随机选取的样本和特征子集，以递归的方式构建决策树，若达到设定深度，停止构建决策树，根据所述决策树判断故障类别。
21、作为本专利技术所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法的一种优选方案，其中：还包括，
22、设置所述随机森林算法多个参数组合，利用交叉验证策略计算每个参数组合下的随机森林算法的准确率，根据所述准确率选择最佳的参数组合作为随机森林算法的最终参数；
23、计算随机森林算法的精确率与召回率的调和平均数，调整随机森林算法参数或重新筛选时域典型故障特征。
24、作为本专利技术所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法的一种优选方案，其中：将断路器实时运行数据输入至所述断路器故障诊断模型中进行检测包括，
25、获取断路器实时运行数据，若所述实时运行数据超过预设阈值，则判定为断路器发生故障，将发生故障的断路器数据输入至断路器故障诊断模型，获取诊断结果。
26、作为本专利技术所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法的一种优选方案，其中：故障研判智能模型库包括故障类别、故障典型特征、故障原因、故障维修方案。
27、第二方面，本专利技术提供了一种智能化高压断路器控制系统器件安全保护的系统，包括，
28、数据获取模块，用于获取断路器历史故障数据；
29、故障判断模型库生成模块，用于根据所述断路器历史故障数据建立故障研判智能模型库；
30、特征提取模块，用于利用集成学习方法提取所述断路器历史故障数据的时域典型故障特征，构建典型故障特征数据集；
31、诊断模块建立模块，用于利用随机森林算法对所述典型故障特征数据集进行故障诊断，建立断路器故障诊断模型；
32、故障诊断模块，用于将断路器实时运行数据输入至所述断路器故障诊断模型中进行检测获取诊断结果；
33、故障调整方案获取模块，用于将所述诊断结果与所述故障研判智能模型库进行比对，获取故障维修方案。
34、第三方面，本专利技术提供了一种计算设备，包括：
35、存储器和处理器；
36、所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法的步骤。
37、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，其特征在于，利用集成学习方法提取所述断路器历史故障数据的时域典型故障特征，构建典型故障特征数据集包括，
3.如权利要求1或2所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，其特征在于，基学习器包括，
4.如权利要求3所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，其特征在于，利用随机森林算法对所述典型故障特征数据集进行故障诊断，建立断路器故障诊断模型包括，
5.如权利要求4所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，其特征在于，还包括，
6.如权利要求5所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，其特征在于，将断路器实时运行数据输入至所述断路器故障诊断模型中进行检测包括，
7.如权利要求1所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，其特征在于，故障研判智能模型库包括故障类别、故障典型特征、故障原因、故障维修方案。
8.一种智能化高压断路器控制系统器件安全
9.一种电子设备，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，其特征在于，利用集成学习方法提取所述断路器历史故障数据的时域典型故障特征，构建典型故障特征数据集包括，
3.如权利要求1或2所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，其特征在于，基学习器包括，
4.如权利要求3所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，其特征在于，利用随机森林算法对所述典型故障特征数据集进行故障诊断，建立断路器故障诊断模型包括，
5.如权利要求4所述的智能化高压断路器控制系统器件安全保护方法，其特征在于，还包...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵科，尹泽，高山，李洪涛，杨景刚，孙蓉，王静君，李玉杰，肖焓艳，庄添鑫，连兴旺，马丽娟，付严伟，丛士博，范乃元，张亦炫，陈松，刘建林，张建峰，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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