一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法及系统技术方案

技术编号：44832187 阅读：9 留言：0更新日期：2025-04-01 19:33

本发明专利技术公开了一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法及系统，包括：通过传感器采集数据，利用机器学习算法动态调整传感器的数据采集频率和参数；利用处理后的数据，构建故障识别预警模型，识别出潜在的故障；基于识别出的潜在故障，结合高精度时空定位技术，构建故障相定位模型；利用分析出的故障和故障位置，建立智能化决策模型，提供最优的故障处理方案。实现了故障的精准定位。显著提升了故障预警的准确性和及时性，减少了漏检和误检，提高了水电站的安全运行水平和经济效益。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统监测与维护，具体为一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法及系统。

技术介绍

1、随着电力需求的不断增长和电力系统的复杂化，水电站作为重要的清洁能源生产单位，其安全可靠运行显得尤为重要。传统的水电站故障检测和预警方法主要依赖于人工巡检和定期维护，这种方法不仅效率低下，而且容易出现漏检和误检问题。近年来，随着物联网、传感器技术以及大数据分析技术的快速发展，水电站的智能化监控和故障预警成为研究热点。通过传感器实时监测水电站的各种运行参数，如电压、电流、振动、温度等，并结合大数据分析和机器学习算法，对设备运行状态进行实时分析和预测，已经成为一种有效的故障预警手段。然而，现有技术在数据采集、故障识别和预警准确性方面仍存在诸多不足，亟须进一步优化和改进。

2、现有的水电站故障预警技术主要存在以下几个方面的不足：首先，数据采集频率和参数的设定往往是固定的，缺乏动态调整能力，导致在设备运行状态发生变化时，采集的数据可能不够准确或不及时，影响故障识别的准确性。其次，现有的故障识别模型通常只考虑单一数据源，未能充分利用多源数据的互补性和相关性，导致故障识别的效果有限。再次，故障定位技术主要依赖于传统的地理信息系统(gis)，其定位精度和实时性难以满足水电站复杂环境下的需求。最后，现有技术在故障处理方案的决策上，缺乏智能化和自动化手段，主要依赖于人工经验和判断，无法充分发挥大数据和机器学习技术的优势。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术解决的技术问题是：数据采集不够动态、故障识别模型单一、故障定位精度不足以及决策方案智能化程度低的问题。

3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法，包括：

4、通过传感器采集数据，利用机器学习算法动态调整传感器的数据采集频率和参数；

5、利用处理后的数据，构建故障识别预警模型，识别出潜在的故障；

6、基于识别出的潜在故障，结合高精度时空定位技术，构建故障相定位模型；

7、利用分析出的故障和故障位置，建立智能化决策模型，提供最优的故障处理方案。

8、作为本专利技术所述的一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法的一种优选方案，其中：通过传感器采集数据包括，通过电压传感器和电流传感采集水电站的电压和电流数据，监测电力系统的运行状态；

9、通过振动传感器监测发电机、涡轮机和其他机械部件的振动情况；

10、利用位移传感器监测关键部件的位移；

11、通过温度传感器采集设备及周围环境的温度数据；

12、利用湿度传感器监测设备所在环境的湿度；

13、通过压力传感器监测水电站的水压和气压数据；

14、利用油质传感器监测润滑油、变压器油等的质量；

15、通过气体传感器监测发电机和变压器周围的气体成分；

16、通过gps传感器对移动设备和关键部件进行定位；

17、利用噪声传感器监测设备运行时的噪声水平；

18、通过水电站数据库收集历史数据。

19、作为本专利技术所述的一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法的一种优选方案，其中：利用机器学习算法动态调整传感器的数据采集频率和参数包括，选用随机森林模型作为机器学习算法的基础，并且设计多源数据融合机制，将不同传感器的数据融合成综合值，并且引入指数衰减函数表示数据的采集随着时间变化，公式表示为：

20、

21、其中，wi表示数据融合中的权重，f(x,t)表示动态调整后的数据采集频率和参数函数，t表示随机森林模型中的树的数量，xi(t)表示时间t时第i个数据源的数据，f0e-λt表示数据采集频率的指数衰减函数，gk(x)表示传感器的参数动态调整函数，k表示拉普拉斯变换中的参数，f(x,t)表示数据处理函数。

22、作为本专利技术所述的一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法的一种优选方案，其中：利用处理后的数据，构建故障识别预警模型，识别出潜在的故障包括，基于处理后的数据，通过强化学习和生成对抗网络方法，构建故障识别预警模型，公式表示为：

23、

24、设计一个结合生成对抗网络的判别器输出和状态-动作值函数，进行预警结果验证，公式表示为：

25、

26、其中，s表示系统的当前状态，a表示在状态s下采取的动作，r(s,a)表示在状态s下采取动作a的奖励，γ表示折扣因子，p(s′|s,a)表示在状态s下采取动作a转移到状态s′的概率，g表示生成器，d表示判别器，z表示生成器的输入噪声，x表示真实数据，e表示期望，wi表示权重，xi(t)表示时间t时刻的第i个输入数据，f0表示初始值，λ表示指数衰减系数，gk(x)表示函数g对数据x的作用，k为衰减常数，表示预警后的状态-动作值函数，α表示状态-动作值函数的权重系数，β表示预警后状态-动作值函数的权重系数，η表示判别结果的权重系数；

27、q(s,a)的值域为-1到1，越接近1表示发生故障的概率越高；

28、v的值域为负无穷到正无穷，值越大表示预警结果的准确性越高。

29、作为本专利技术所述的一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法的一种优选方案，其中：基于识别出的潜在故障，结合高精度时空定位技术，构建故障相定位模型包括，结合时空卷积网络和高精度时空定位技术，构建故障相定位模型，公式表示为：

30、时间卷积操作：

31、ht＝σ(wt*x)

32、空间卷积操作：

33、hst＝σ(ws*ht)

34、高精度时空定位公式表示为：

35、l(t)＝f(gps(t),imu(t))

36、

37、设计一个验证公式，对故障向定位结果进行验证，公式表示为：

38、l＝e[(y-ytrue)2]

39、其中，x表示时空数据矩阵，wt表示时间卷积核，ws表示空间卷积核，σ表示激活函数，l(t)表示高精度时空定位函数，gps(t)表示时间t时刻的gps数据，imu(t)表示时间t时刻的imu数据，ht表示时间卷积特征，hst表示时空卷积特征，θ表示模型参数，y表示故障相定位结果，表示故障相定位预测值，ytrue表示实际故障位置，l表示损失函数，e表示期望；

40、y的值域为-1到1，越接近1表示故障位置的确定性越高；

41、l的值域为0到正无穷，越接近0表示定位结果的准确性越高。

42、作为本专利技术所述的一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法的一种优选方案，其中：利用分析出的故障和故障位置，建立智能化决策模型，提供最优的故障处理方案包括，结合分析出的q(s,a)、v、y和l的值阈，并利用知识图谱和自然语言处理(nlp)技术，实现专家知识的自动化提取与应用，同时本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法，其特征在于：通过传感器采集数据包括，通过电压传感器和电流传感采集水电站的电压和电流数据，监测电力系统的运行状态；

3.如权利要求2所述的一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法，其特征在于：利用机器学习算法动态调整传感器的数据采集频率和参数包括，选用随机森林模型作为机器学习算法的基础，并且设计多源数据融合机制，将不同传感器的数据融合成综合值，并且引入指数衰减函数表示数据的采集随着时间变化，公式表示为：

4.如权利要求3所述的一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法，其特征在于：利用处理后的数据，构建故障识别预警模型，识别出潜在的故障包括，基于处理后的数据，通过强化学习和生成对抗网络方法，构建故障识别预警模型，公式表示为：

5.如权利要求4所述的一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法，其特征在于：基于识别出的潜在故障，结合高精度时空定位技术，构建故障相定位模型包括，结合时空卷积网络和高精度时空定

6.如权利要求5所述的一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法，其特征在于：利用分析出的故障和故障位置，建立智能化决策模型，提供最优的故障处理方案包括，结合分析出的Q(s,a)、V、y和L的值阈，并利用知识图谱和自然语言处理(NLP)技术，实现专家知识的自动化提取与应用，同时引入关联规则挖掘和因果推理算法，利用历史数据实现故障根因的自动化分析与推断，公式表示为：

7.如权利要求6所述的一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法，其特征在于：利用分析出的故障和故障位置，建立智能化决策模型，提供最优的故障处理方案还包括，利用Q(s,a)和y识别和定位故障，利用V和L验证预警结果，利用知识图谱K和NLP技术提取专家知识，生成初步故障处理方案，公式表示为：

8.一种采用如权利要求1-7任一所述方法的基于大数据分析的水电站远程故障预警系统，其特征在于：

9.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法的步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法，其特征在于，包括：

5.如权利要求4所述的一种基于大数据分析的水电站远程故障预警方法，其特征在于：基于识别出的潜在故障，结合高精度时空定位技术，构建故障相定位模型包括，结合时空卷积网络和高精度时空定位技术，构建故障相定位模型，公式表示为：

6.如权利要求5所述的一种基于大数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶应彬，叶应前，黄第荣，梁莉敏，雍敏，
申请(专利权)人：广州鑫凌耀科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

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