【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种电容式电压互感器运维决策方法及系统，属于电力互感器运维。
技术介绍
1、电容式电压互感器（cvt）由于具有绝缘性能好、制造成本低、抗铁磁谐振等明显优势，在110kv及以上电力工程中得到了广泛应用。传统的互感器维护方式通常是基于固定周期的预防性维护或者是在出现明显故障后的修复性维护，并且通过人工决策运维方案存在一定的主观性。这种方式要么可能导致过度维护，增加了不必要的成本；要么可能因未能及时发现潜在问题而导致设备失效，影响电力系统的稳定运行。
2、公开号为“cn114626769a”的专利技术专利申请公开了一种电容式电压互感器运维方法及系统，该专利综合了电容式电压互感器的稳定性、重要性、故障程度等多个指标，并根据其计算运维系数和确定运维策略，有效指导了电容式电压互感器运维管理，大大降低了运维的盲目性、节约了人力资源成本。
3、但是上述方案中未考虑电容式电压互感器的寿命，对于长期运维管理，剩余寿命预测是至关重要的，这能够帮助运维人员制定长期规划，避免不必要的停机和过度维护。
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术提出了一种电容式电压互感器运维决策方法及系统。
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一方面，本专利技术提供了一种电容式电压互感器运维决策方法，包括以下步骤：
4、采集电容式电压互感器的历史运行数据，并进行预处理；
5、构建多任务模型，所述多任务模型包括编码层、共享特
6、基于多任务模型输出的电容式电压互感器的剩余寿命以及故障类别，对该电容式电压互感器进行运维决策。
7、作为本专利技术的优选实施方式，所述历史运行数据包括：电容式电压互感器二次电压、环境参量数据、电容式电压互感器剩余寿命、电容式电压互感器历史误差评估数据及其对应的故障类别。
8、作为本专利技术的优选实施方式，所述历史运行数据的预处理步骤为：将连续数据进行归一化处理，将类别数据进行标签化处理。
9、作为本专利技术的优选实施方式，所述编码层用于将预处理后的历史运行数据进行向量编码，将编码后的数据进行拼接，形成综合输入向量，具体如下式所示：
10、；
11、其中：表示预处理后的历史运行数据；表示编码操作；为综合输入向量中的第个向量值，取；表示综合输入向量的总长度。
12、作为本专利技术的优选实施方式，所述共享特征提取层用于提取综合输入向量中对于剩余寿命预测任务以及故障分类任务均相关的共享特征，具体步骤为：
13、构建综合输入向量与其对应特征值相互映射的共享特征提取单元进行共享特征提取，具体如下式所示：
14、；
15、其中：为共享特征；为共享特征提取单元；为特征映射参数；
16、将预处理后的历史运行数据中向量编码后的电容式电压互感器二次电压、环境参量数据作为剩余寿命预测任务的输入向量，并将与共享特征进行相似度计算，得到剩余寿命预测任务的共享特征分配权重，具体如下式所示：
17、；
18、；
19、其中：表示电容式电压互感器二次电压；表示环境参量数据；表示剩余寿命预测任务输入向量的第个向量值，取；表示的总长度；为剩余寿命预测任务的共享特征分配权重；
20、基于剩余寿命预测任务的共享特征分配权重计算得到剩余寿命预测任务的总输入特征，具体如下式所示：
21、；
22、其中：表示用于剩余寿命预测任务的总输入特征；
23、将预处理后的历史运行数据中向量编码后的电容式电压互感器历史误差评估数据作为故障分类任务的输入向量，并将与共享特征进行相似度计算，得到故障分类任务的共享特征分配权重，具体如下式所示：
24、；
25、；
26、其中：表示电容式电压互感器历史误差评估数据中的比差数据；表示电容式电压互感器历史误差评估数据中的角差数据；表示故障分类任务输入向量的第个向量值，取；表示的总长度；为故障分类任务的共享特征分配权重；
27、基于故障分类任务的共享特征分配权重计算得到故障分类任务的总输入特征，具体如下式所示：
28、；
29、其中：表示用于故障分类任务的总输入特征。
30、作为本专利技术的优选实施方式，所述子任务特征提取层基于改进的lstm-resnet特征提取网络构建，该网络结构通过多层次的lstm网络和resnet网络堆叠而成，其中lstm部分用于剩余寿命预测任务的特征提取，resnet部分用于故障分类任务的特征提取，同时，每层lstm网络在特征提取过程中所输出的隐藏状态结果将平行送入当前层级对应resnet网络的恒等映射部分进行融合；
31、所述改进的lstm-resnet特征提取网络提取特征的具体步骤为：
32、将用于剩余寿命预测任务的总输入特征输入第一层lstm-resnet中的lstm网络提取特征，具体如下式所示：
33、；
34、其中：为第一层lstm-resnet中的lstm网络输出的特征；表示lstm网络；
35、将用于故障分类任务的总输入特征输入第一层lstm-resnet中的resnet网络提取特征，具体如下式所示：
36、；
37、其中：为第一层lstm-resnet中的resnet网络输出的特征；表示resnet网络；
38、再将作为第二层lstm-resnet中lstm网络的输入，作为第二层lstm-resnet中resnet网络的输入，进行第二层lstm-resnet的特征提取，以此类推，将最后一层lstm-resnet中lstm网络以及resnet网络提取的特征作为最终输出。
39、作为本专利技术的优选实施方式，所述输出层由全连接层构成，用于输出剩余寿命预测任务以及故障分类任务的结果，其过程如下式所示：
40、；
41、；
42、其中：为剩余寿命预测任务输出值；为lstm-resnet输出的剩余寿命预测任务特征；为全连接层中进行剩余寿命预测任务输出结果计算时的权重矩阵；为全连接层中进行剩余寿命预测任务输出结果计算时的偏置项；为全连接层中进行剩余寿命预测任务输出结果计算时的激活函数；为故障分类任务输出值；为lstm-resnet输出的故障分类任务特征；为全连接层中进行故障分类任务输出结果计算时的权重矩阵；为全连接层中进行故障分类任务输出结果计算时的偏置项；表示全连接层中进行故障分类任务输出结果计算时的归一化指数激活函数。
43、作为本专利技术的优选实施方式，所述电容式电压互感器进行运维决策的具体步骤为：
44、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，所述历史运行数据包括：电容式电压互感器二次电压、环境参量数据、电容式电压互感器剩余寿命、电容式电压互感器历史误差评估数据及其对应的故障类别。
3.根据权利要求1所述的一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，所述历史运行数据的预处理步骤为：将连续数据进行归一化处理，将类别数据进行标签化处理。
4.根据权利要求1所述的一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，所述编码层用于将预处理后的历史运行数据进行向量编码，将编码后的数据进行拼接，形成综合输入向量，具体如下式所示：
5.根据权利要求4所述的一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，共享特征提取层用于提取综合输入向量中对于剩余寿命预测任务以及故障分类任务均相关的共享特征，具体步骤为：
6.根据权利要求5所述的一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，所述子任务特征提取层基于改进的LSTM-ResNet特征提取网络构建，该网
7.根据权利要求6所述的一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，所述输出层由全连接层构成，用于输出剩余寿命预测任务以及故障分类任务的结果，其过程如下式所示：
8.根据权利要求7所述的一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，所述电容式电压互感器进行运维决策的具体步骤为：
9.一种电容式电压互感器运维决策系统，其特征在于，包括数据采集模块、多任务处理模块以及运维决策模块；
...【技术特征摘要】
1.一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，所述历史运行数据包括：电容式电压互感器二次电压、环境参量数据、电容式电压互感器剩余寿命、电容式电压互感器历史误差评估数据及其对应的故障类别。
3.根据权利要求1所述的一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，所述历史运行数据的预处理步骤为：将连续数据进行归一化处理，将类别数据进行标签化处理。
4.根据权利要求1所述的一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，所述编码层用于将预处理后的历史运行数据进行向量编码，将编码后的数据进行拼接，形成综合输入向量，具体如下式所示：
5.根据权利要求4所述的一种电容式电压互感器运维决策方法，其特征在于，共享特征提取层用于提取综合输入向量中对于剩余寿命预测任务以及故障分类任务均相关的共享特征，具体步骤为：
【专利技术属性】
技术研发人员：黄天富，吴志武，张颖，黄汉斌，林彤尧，王春光，涂彦昭，余鸿晖，曹舒，王文静，胡晓旭，林雨欣，陈子琳，童承鑫，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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