【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力故障检测系统，尤其涉及基于大数据的电力产品运行故障检测系统。
技术介绍
1、随着电力行业的迅速发展，电力产品在发电、输电、变电、配电和用电等各个环节广泛应用，其运行的稳定性和可靠性对于保障电力系统安全、高效运行至关重要。然而，电力产品在复杂的运行环境下，受到多种因素影响，容易出现各类故障。
2、传统的电力产品故障检测方法主要依赖人工巡检和定期维护，这种方式存在诸多局限性。人工巡检效率低下，难以实现对众多电力产品的实时、全面监测。检测人员的经验和技能水平参差不齐，可能导致故障漏检或误判。而且，定期维护周期往往固定，无法及时响应电力产品运行状态的动态变化，在两次维护间隔期间可能出现故障而未被察觉。
3、近年来，随着信息技术和传感器技术的飞速发展，电力产品运行过程中产生了海量的数据。但现有的故障检测技术在处理这些大数据时面临挑战。一方面，数据采集手段不够智能，部分传感器精度有限、稳定性差，采集的数据准确性和完整性难以保证。另一方面，对于采集到的大数据，缺乏有效的处理和分析方法。数据预处理过程中，噪声去除、异常值处理和数据归一化等操作不够精准，影响后续分析结果。特征提取方法不够高效，难以从海量数据中挖掘出关键特征，导致故障检测模型的准确性和可靠性不高。
4、在故障检测模型构建方面，传统机器学习算法在处理复杂非线性关系时存在局限性，深度学习算法虽然有较强的学习能力，但在电力领域的应用还不够成熟，模型训练时间长、对硬件要求高。而且，现有的检测系统缺乏系统性的知识库管理，故障模式库、专家经
技术实现思路
1、本专利技术提出的基于大数据的电力产品运行故障检测系统及方法，以解决上述现有技术中提到的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于大数据的电力产品运行故障检测系统，包括：
3、数据采集模块，通过多种类型传感器和监控设备实时采集电力产品运行数据，所述电力产品包括发电设备、输电设备、变电设备、配电设备和用电设备；运行数据涵盖电气参数如电压、电流、电阻、功率因数、频率，设备状态参数如温度、湿度、振动幅度、压力、转速、绝缘电阻，以及环境参数如环境温度、环境湿度、大气压力；采集的数据带有精确时间戳，且具备数据缓存功能，在网络异常时临时存储数据，并在网络恢复后自动上传；数据采集模块还能根据电力产品类型和运行状态动态调整采集频率，对关键参数高频采集，对稳定参数低频采集；
4、数据预处理模块，与数据采集模块相连，对采集到的数据进行预处理操作，具体包括：采用基于统计学原理的异常值检测方法识别并修正明显错误数据点，如超出均值一定倍数标准差的数据视为异常；运用滑动平均滤波法和卡尔曼滤波法相结合的方式去除数据中的噪声干扰；通过数据归一化将不同量级的数据映射到特定区间，便于后续处理；依据电力产品运行规律和专家经验建立数据合理性检查规则，对数据进行完整性和逻辑一致性检查，补全缺失数据；
5、特征提取模块，利用主成分分析pca、线性判别分析lda多种降维算法对预处理后的数据进行特征提取，得到关键特征向量；同时采用小波变换、经验模态分解emd时频分析方法提取数据的时频域特征，包括频率分布、能量分布；根据电力产品故障模式库，选取对故障敏感的特征，如对于变压器故障选择油中溶解气体含量相关特征，对于输电线路故障选择零序电流、零序电压特征；还能自动识别新增故障特征，通过机器学习算法分析新数据与历史故障数据的差异，发现潜在重要特征；
6、故障检测模型构建模块，基于机器学习算法和深度学习算法构建故障检测模型，具体步骤为：将提取的特征分为训练集和测试集，其中训练集占比70%-85%；利用支持向量机svm、决策树、随机森林机器学习算法以及卷积神经网络cnn、循环神经网络rnn及其变体如长短期记忆网络lstm和门控循环单元gru深度学习算法对训练集进行训练，在训练过程中采用交叉验证法评估模型性能，调整模型超参数；引入注意力机制，使模型聚焦于关键特征；通过集成学习方法如投票法、加权平均法融合多个基模型的结果，提高模型的准确性和泛化能力；
7、故障诊断与预测模块，接收实时数据经特征提取后的特征向量，输入故障检测模型进行故障诊断和预测，输出故障类型、故障位置、故障严重程度以及剩余使用寿命信息；当检测到故障时，采用基于案例推理cbr的方法，在历史故障案例库中查找相似案例，为维修提供参考；基于隐马尔可夫模型hmm对电力产品未来一段时间的运行状态进行预测，提前预警潜在故障；
8、可视化展示模块，将采集到的数据、预处理结果、特征提取结果、故障诊断与预测结果以直观的图表形式展示，包括实时数据曲线、故障分布热力图、预测趋势折线图；提供交互式操作界面，用户可通过点击、缩放操作查看详细数据；支持多维度数据对比展示，便于分析不同因素对电力产品运行的影响；
9、知识库管理模块，内置电力产品故障模式库、专家经验规则库和历史故障案例库，故障模式库记录各类故障的特征表现，专家经验规则库存储专家总结的故障判断规则，历史故障案例库包含详细故障案例信息；建立知识更新机制，当检测到新故障类型或获取新的专家经验时，及时更新知识库；具备知识查询和检索功能，方便用户快速获取相关知识；
10、通信模块，负责系统各模块之间以及与外部设备之间的数据通信，支持有线通信如以太网、rs-485和无线通信如wi-fi、4g/5g、蓝牙多种通信方式；通信模块具备数据加密功能，采用aes、rsa加密算法保障数据传输安全；具备通信协议转换功能，能够兼容不同设备的通信协议；还具有通信状态监测和自动重连机制，确保数据传输的稳定性。
11、进一步的，所述数据采集模块中的传感器和监控设备具备自动校准功能，定期根据标准信号源对测量精度进行校准；采集的数据在传输前进行压缩处理，采用无损压缩算法如lz77、lz78减少数据传输量，同时不损失数据精度。
12、进一步的，所述数据预处理模块在数据归一化时，根据不同类型电力产品和参数特性选择合适的归一化方法，如对于电压、电流参数采用最大最小归一化，对于功率因数在特定区间内有意义的参数采用均值归一化；在数据完整性检查中，根据电力产品运行周期和数据关联关系，采用插值法、均值填充法补全缺失数据。
13、进一步的，所述特征提取模块在进行主成分分析pca时，通过计算特征值和贡献率确定主成分，保留累计贡献率达到85%以上的主成分；在采用小波变换提取时频域特征时，根据信号特点选择合适的小波基函数，如对于突变信号选择daubechies小波基，对于平稳信号选择haar小波基。
14、进一步的，所述故障检测模型构建模块在使用深度学习算法时，采用迁本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述数据采集模块中的传感器和监控设备具备自动校准功能，根据标准信号源对测量精度进行校准；采集的数据在传输前进行压缩处理，采用无损压缩算法如LZ77、LZ78减少数据传输量，同时不损失数据精度。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述数据预处理模块在数据归一化时，根据不同类型电力产品和参数特性选择合适的归一化方法，包括对于电压、电流参数采用最大最小归一化，对于功率因数在特定区间内有意义的参数采用均值归一化；在数据完整性检查中，根据电力产品运行周期和数据关联关系，采用插值法、均值填充法补全缺失数据。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述特征提取模块在进行主成分分析PCA时，通过计算特征值和贡献率确定主成分，保留累计贡献率达到85%以上的主成分；在采用小波变换提取时频域特征时，根据信号特点选择合适的小波基函数，包括对于突变信号选择D
5.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述故障检测模型构建模块在使用深度学习算法时，采用迁移学习方法，利用预训练模型在电力领域数据集上进行微调，加快模型训练速度；在模型评估时，除准确率、召回率指标外，还采用F1-score、均方根误差RMSE综合评估模型性能。
6.一种运用权利要求1-5任意一项所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于大数据的电力产品运行故障检测方法，其特征在于，在数据采集步骤中，根据电力产品的重要性和运行状态动态调整采集频率，对于处于故障预警状态或关键节点的电力产品提高采集频率至原来的2-5倍。
8.根据权利要求6所述的基于大数据的电力产品运行故障检测方法，在数据预处理步骤中，采用基于密度的聚类算法如DBSCAN检测异常值，对于少量孤立异常值进行修正，对于大量聚集异常值进行报警提示可能存在的故障隐患；在数据归一化后，对归一化后的数据再次进行合理性检查，防止归一化过程中引入新的异常。
9.根据权利要求6所述的基于大数据的电力产品运行故障检测方法，在特征提取步骤中，对于高维数据先进行相关性分析，去除相关性高的冗余特征，再进行降维处理；在提取时频域特征时，结合希尔伯特-黄变换HHT进一步提高时频分辨率。
10.根据权利要求6所述的基于大数据的电力产品运行故障检测方法，在模型构建步骤中，定期对故障检测模型进行更新训练，当电力产品运行状态发生重大变化或出现新的故障类型时，及时触发模型更新；在模型训练过程中，采用自适应学习率策略，根据模型收敛情况动态调整学习率，提高训练效率。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述数据采集模块中的传感器和监控设备具备自动校准功能，根据标准信号源对测量精度进行校准；采集的数据在传输前进行压缩处理，采用无损压缩算法如lz77、lz78减少数据传输量，同时不损失数据精度。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述数据预处理模块在数据归一化时，根据不同类型电力产品和参数特性选择合适的归一化方法，包括对于电压、电流参数采用最大最小归一化，对于功率因数在特定区间内有意义的参数采用均值归一化；在数据完整性检查中，根据电力产品运行周期和数据关联关系，采用插值法、均值填充法补全缺失数据。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述特征提取模块在进行主成分分析pca时，通过计算特征值和贡献率确定主成分，保留累计贡献率达到85%以上的主成分；在采用小波变换提取时频域特征时，根据信号特点选择合适的小波基函数，包括对于突变信号选择daubechies小波基，对于平稳信号选择haar小波基。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的电力产品运行故障检测系统，其特征在于，所述故障检测模型构建模块在使用深度学习算法时，采用迁移学习方法，利用预训练模型在电力领域数据集上进行微调，加快模型训练速度；在...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴宝良，郑霞，徐银，刘润贤，
申请(专利权)人：北安变压器天津股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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