【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力管理，具体为一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统。
技术介绍
1、柔性直流控制保护系统在现代电力系统中起着至关重要的作用，其主要功能是保证电网的稳定性与可靠性。然而，随着电力系统复杂性的增加，传统的控制保护系统在处理快速变化的动态环境、非线性故障检测和大数据分析时面临诸多挑战。
2、现有技术中存在以下不足之处：
3、智能故障诊断的局限性：传统故障诊断系统依赖于预设规则和人工知识库，无法适应柔性直流系统复杂的动态行为，对于多变的故障类型识别存在较大局限性。
4、动态仿真与预测精度不足：大部分现有仿真工具仅支持线性或近似非线性模型，缺乏实时性和对系统复杂非线性特性的精确描述，导致仿真结果与实际系统状态之间存在较大偏差。
5、异常事件追踪的低效性：当前的异常事件链路追踪方法多采用静态分析技术，无法有效捕捉事件发展的动态过程，容易忽略系统中潜在的因果关系，降低了故障定位与分析的精确度。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，包括智能故障诊断与分类模块、动态仿真与预测模块、异常事件链路追踪模块、故障恢复路径优化模块以及系统健壮性评估模块；
3、智能故障诊断与分类模块，自动识别和分类柔性直流系统中发生的各种故障，通过
4、动态仿真与预测模块，用于模拟柔性直流系统在不同运行状态下的行为，以预测系统在未来特定时间段内的可能变化，通过对不同运行场景的仿真，如负荷变化、设备故障以及系统切换，评估各种情况下系统的稳定性和可靠性；
5、异常事件链路追踪模块，对异常事件发展过程进行链路追踪和分析，快速定位问题根源，基于时间序列分析和关联规则挖掘技术，重现异常事件发生的全过程，包括事件触发条件、关联设备行为以及最终故障影响的范围；
6、故障恢复路径优化模块，通过对故障发生后的恢复路径进行智能优化，以最短的时间和资源恢复系统正常运行，使用最短路径算法和资源调度算法，结合网络拓扑图和设备健康状态，生成最优恢复方案；
7、系统健壮性评估模块，用于柔性直流控制保护系统的稳定性和可靠性分析。
8、进一步优化本技术方案，所述智能故障诊断与分类模块，基于柔性直流系统，结合深度学习和时间序列分析的优势，构建故障分类模型，用于处理柔性直流系统的非线性和动态特性；
9、故障分类模型包括卷积层特征提取公式、lstm时序特征整合公式、故障分类输出公式；
10、故障分类模型通过周期性地将最新的故障数据反馈到模型中，利用增量式学习算法对模型参数进行微调，持续提高故障分类模型的诊断精度，并提升模型在不同运行工况下的鲁棒性。
11、进一步优化本技术方案，所述故障分类模型中：
12、卷积层特征提取公式如下所示：
13、；
14、其中，
15、表示在时间步的特征图；
16、是卷积核，即权重矩阵；
17、是输入信号在时间步的原始数据；
18、是卷积层的偏置项；
19、是激活函数，如relu；
20、lstm时序特征整合公式如下所示：
21、；
22、其中，
23、是在时间步的隐藏状态；
24、是隐藏层的权重矩阵；
25、是单元状态；
26、、、分别是遗忘门、输入门和候选状态；
27、是当前特征和上一个隐藏状态的联合输入；
28、是双曲正切函数，用于引入非线性特征；
29、故障分类输出公式如下所示：
30、；
31、其中，
32、是故障分类的预测概率分布；
33、是输出层的权重矩阵；
34、是来自lstm的隐藏状态；
35、是输出层的偏置项。
36、进一步优化本技术方案，所述故障分类模型在使用时，包括以下具体流程：
37、数据预处理与特征提取：对柔性直流系统的原始数据进行预处理，包括归一化、噪声去除以及分割成固定时间步长的输入片段，然后，将处理后的数据输入到卷积层，通过卷积层特征提取公式提取时间步长上的局部特征；
38、时序建模与动态特征整合：接着，将卷积层提取到的特征输入到lstm网络中，lstm网络利用lstm时序特征整合公式来整合时间序列信息，并根据当前和过去的系统状态来预测未来的状态；
39、故障分类与结果输出：最后，lstm网络的输出被输入到softmax层，通过故障分类输出公式将其转换为故障类型的概率分布。
40、进一步优化本技术方案，所述动态仿真与预测模块，在动态仿真中预测柔性直流系统的行为，内置有非线性状态空间模型（nl-ssm），并结合自适应预测控制算法（apc），用于实时调整系统仿真和预测的参数，非线性状态空间模型公式如下所示：
41、；
42、其中，
43、是系统在时间的状态向量，如电压、电流、设备状态；
44、是控制输入向量，如负荷变化、调度策略；
45、是状态转移的非线性函数，描述系统状态随时间的变化；
46、是观测方程的非线性函数，用于将状态映射到观测数据；
47、和分别是系统过程噪声和观测噪声，被建模为随机变量；
48、非线性状态空间模型（nl-ssm）用于描述柔性直流系统在不同时间步长中的状态变化，通过非线性函数和，模型捕捉到系统的动态行为以及输入对系统状态的影响。
49、进一步优化本技术方案，所述自适应预测控制算法内置有调整公式，调整公式如下所示：
50、；
51、其中，
52、是时间的控制输入向量；
53、是增益矩阵，用于调节控制输入的幅度；
54、是观测值之间的差异，用于自适应调整控制策略；
55、自适应预测控制算法通过不断调整控制输入向量来优化系统的动态仿真过程，根据当前观测值与之前观测值之间的变化来实时调节控制策略，使得系统在动态环境中快速响应，保持仿真结果的高精度和相关性。
56、进一步优化本技术方案，所述动态仿真与预测模块在使用时，包括以下流程：
57、初始条件设定与状态空间建模：在进行仿真之前，首先根据柔性直流系统的运行情况设定初始条件，包括系统初始状态和控制输入，将这些初始条件代入非线性状态空间模型公式中，通过和函数计算出系统在初始时间点的状态和观测值；
58、动态仿真过程中的自适应预测控制：根据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，包括智能故障诊断与分类模块、动态仿真与预测模块、异常事件链路追踪模块、故障恢复路径优化模块以及系统健壮性评估模块；
2.根据权利要求1所述的一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，所述智能故障诊断与分类模块，基于柔性直流系统，结合深度学习和时间序列分析的优势，构建故障分类模型，用于处理柔性直流系统的非线性和动态特性；
3.根据权利要求2所述的一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，所述故障分类模型中：
4.根据权利要求2所述的一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，所述故障分类模型在使用时，包括以下具体流程：
5.根据权利要求1所述的一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，所述动态仿真与预测模块，在动态仿真中预测柔性直流系统的行为，内置有非线性状态空间模型（NL-SSM），并结合自适应预测控制算法（APC），用于实时调整系统仿真和预测的参数，非线性状态空间模型公式如下所示：
6.根据权利要求5所述的
7.根据权利要求5所述的一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，所述动态仿真与预测模块在使用时，包括以下流程：
8.根据权利要求1所述的一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，所述异常事件链路追踪模块，内置有链路追踪模型，所述链路追踪模型将事件发展过程视为一个多节点的因果网络，并利用关联规则挖掘技术分析不同事件之间的关系，追踪和重建事件链路；
9.根据权利要求8所述的一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，所述链路追踪模型中：
10.根据权利要求1所述的一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，所述系统健壮性评估模块，通过分析系统在不同运行工况下的响应行为，评估系统抵抗异常事件和突发故障的能力；
...【技术特征摘要】
1.一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，包括智能故障诊断与分类模块、动态仿真与预测模块、异常事件链路追踪模块、故障恢复路径优化模块以及系统健壮性评估模块；
2.根据权利要求1所述的一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，所述智能故障诊断与分类模块，基于柔性直流系统，结合深度学习和时间序列分析的优势，构建故障分类模型，用于处理柔性直流系统的非线性和动态特性；
3.根据权利要求2所述的一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，所述故障分类模型中：
4.根据权利要求2所述的一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，所述故障分类模型在使用时，包括以下具体流程：
5.根据权利要求1所述的一种柔性直流控制保护系统的试验结果分析系统，其特征在于，所述动态仿真与预测模块，在动态仿真中预测柔性直流系统的行为，内置有非线性状态空间模型（nl-ssm），并结合自适应预测控制算法（apc），用于实时调整系统仿真...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚兵，胡生辉，姚其新，黄瑶玲，王喆，万泉，饶洪林，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司直流公司，
类型：发明
国别省市：
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