【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统自动化，尤其涉及一种配电站房监控方法、装置及储存介质。
技术介绍
1、目前，配电站房自动化系统在实际运行中面临复杂电磁环境与多变工况的双重考验，传感器选型与布置需在强干扰条件下确保数据采集的可靠性，同时海量监测数据的实时传输与处理对通信协议、计算架构提出了严苛要求。
2、在一种现有技术中，分布式光纤传感与抗干扰通信技术被广泛应用于环境参数采集，边缘计算节点与云计算混合架构支撑着数据分级处理，基于小波变换和神经网络的行波特征提取方法已实现工程化应用。系统架构层面采用iec 61850标准协议实现设备互联，并通过遗传算法等启发式方法进行供电恢复优化。
3、现有技术中存在配电网故障的定位不够精确，导致配电网运行的可靠性和效率不高的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种配电站房监控方法、装置及储存介质，以实现配电网故障的快速精确定位和智能化供电恢复，并提高配电网运行的可靠性和效率。
2、第一方面，为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种配电站房监控方法，包括：
3、获取配电站房内的电磁干扰强度分布数据和各线路的实时状态数据；
4、根据所述电磁干扰强度分布数据，并结合设备运行工况参数，确定传感器选型方案；
5、获取故障行波的到达时间差数据，结合预设的线路模型参数与波速差异特征，计算故障行波传播路径，确定故障点位置，生成故障定位结果；
6、将所述传感器选型方案和所述故障定位结果进
7、根据所述实时状态数据，并结合所述故障定位结果，生成恢复路径候选方案；
8、将所述故障定位结果中的故障行波传播特征参数和所述恢复路径候选方案中的线路状态参数进行融合，建立综合评估模型，以供电恢复效率和负荷损失率为优化目标，确定最优恢复路径方案。
9、在一种可选的实施方式中，所述根据所述电磁干扰强度分布数据，并结合设备运行工况参数，确定传感器选型方案，包括：
10、根据所述电磁干扰强度分布数据，测量各干扰源强度值并生成电磁干扰强度分布图；
11、将所述电磁干扰强度分布图和设备运行工况数据库相关联，确定干扰强度值范围；
12、根据所述干扰强度值范围，确定传感器量程值，选择满足量程要求的传感器型号；
13、针对不同干扰源特性，判断所述传感器型号的灵敏度是否满足要求，从而确定传感器选型方案。
14、在一种可选的实施方式中，所述获取故障行波的到达时间差数据，结合预设的线路模型参数与波速差异特征，计算故障行波传播路径，确定故障点位置，生成故障定位结果，包括：
15、根据所述故障行波的到达时间差数据，提取行波数中的时间差特征值；
16、根据所述时间差特征值，从所述线路模型参数中提取线路模型特征，与波速差特征进行匹配，得到波速差异特征；
17、根据所述波速差异特征，计算故障行波传播路径，得到路径长数据；
18、根据所述路径长数据，结合所述线路模型参数，确定故障点位置数据；
19、根据所述故障点位置数据，生成故障定位结果，输出位置值信息；
20、若所述故障定位结果存在偏差，则重新计算所述波速差异特征，调整传播路径；
21、根据调整后的传播路径，重新确定故障点位置，生成最终故障定位结果。
22、在一种可选的实施方式中，所述将所述传感器选型方案和所述故障定位结果进行关联，判断故障点是否位于传感器布设区域内，得到故障类型的初步判断结果，包括：
23、获取故障定位系统输出的故障点位，通过地理信息系统，结合预先建立的传感器组的空间信息，进行空间拓扑关系运算，确定所述故障点位和传感器布设区域的空间包含关系；
24、若确定所述故障点位包含于所述传感器布设区域内，则根据所述传感器布设区域关联的传感器组，从数据库中检索出所述传感器组标识的全部传感器；
25、根据所述全部传感器，调取其在故障发生时间点前后一段时间内的运行参数数据形成时间序列数据，并设定时间序列长度阈值；
26、根据所述时间序列数据，计算各传感器运行参数间的相关系数并构建相关系数矩阵，将相关系数低于所述时间序列长度阈值的置零；
27、根据所述相关系数矩阵，通过社区发现算法，将传感器划分为不同的簇群，每个簇群代表一个紧密相关的传感器子集，从而确定每个传感器子集的中心传感器；
28、针对所述故障点位的所述传感器布设区域，若判断存在多个传感器簇群，则选取距离所述故障点位最近的中心传感器，提取其运行参数进行特征工程处理；
29、将特征工程处理后的数据，输入至预先训练的故障诊断模型，得到故障类型的初步判断结果；
30、所述故障诊断模型的训练过程：
31、获取所述传感器簇群的历史监测数据，包括振动波形频谱、红外热像图谱及局部放电声纹信号；
32、对所述历史监测数据进行多模态特征提取与归一化处理，生成标准化特征矩阵；
33、将所述标准化特征矩阵作为输入数据，基于支持向量机算法构建初始故障诊断模型，根据融合特征张量和故障类型标签对所述初始故障诊断模型进行训练，得到故障诊断模型。
34、在一种可选的实施方式中，所述根据所述实时状态数据，并结合所述故障定位结果，生成恢复路径候选方案，包括：
35、根据所述实时状态数据，计算得到各线路的实时有功功率和实时无功功率，并获取各线路的开关状态信息，从而确定线路通断状态；
36、通过以下公式计算所述实时有功功率：
37、
38、通过以下公式计算所述实时无功功率：
39、
40、根据预先建立的负荷等级划分规则和各线路连接的负荷类型，对各线路进行负荷重要性评估得分；
41、通过以下公式对各条线路的负荷重要性评估得分：
42、
43、根据所述负荷重要性评估得分，将负荷重要性等级划分为多个不同等级，并判断各条线路的重要程度，从而确定各条线路的负荷重要性等级；
44、通过所述故障定位结果，确定发生故障的具体线路区段，结合所述开关状态信息，得到故障线路的准确位置；
45、根据所述通断状态以及所述负荷重要性等级，选择不同类型的负荷转移策略，若故障线路为非重要性负荷线路，则根据实际情况进行负荷转移；
46、根据所述故障线路的拓扑结构，结合非故障线路的剩余容量信息，通过图论中的最短路径算法，计算得到从电源点到故障线路供电区域的全部可行路径；
47、对所述全部可行路径进行综合评分，并按照评分从高到低进行排序，生成恢复路径候选方案；
48、通过以下公式对所述全部可行路径进行综合评分：
49、
50、其中，表示实时有功功率，表示本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电站房监控方法，其特征在于，由计算机执行，包括：
2.根据权利要求1所述的配电站房监控方法，其特征在于，所述根据所述电磁干扰强度分布数据，并结合设备运行工况参数，确定传感器选型方案，包括：
3.根据权利要求1所述的配电站房监控方法，其特征在于，所述获取故障行波的到达时间差数据，结合预设的线路模型参数与波速差异特征，计算故障行波传播路径，确定故障点位置，生成故障定位结果，包括：
4.根据权利要求1所述的配电站房监控方法，其特征在于，所述故障诊断模型的训练过程，包括：
5.根据权利要求1所述的配电站房监控方法，其特征在于，所述根据所述实时状态数据，并结合所述故障定位结果，生成恢复路径候选方案，包括：
6.根据权利要求5所述的配电站房监控方法，其特征在于，所述根据所述故障线路的拓扑结构，结合非故障线路的剩余容量信息，通过图论中的最短路径算法，计算得到从电源点到故障线路供电区域的全部可行路径，包括：
7.根据权利要求1所述的配电站房监控方法，其特征在于，所述将所述故障定位结果中的故障行波传播特征参数和所述恢
8.一种配电站房监控装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的配电站房监控方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的配电站房监控方法。
...【技术特征摘要】
1.一种配电站房监控方法，其特征在于，由计算机执行，包括：
2.根据权利要求1所述的配电站房监控方法，其特征在于，所述根据所述电磁干扰强度分布数据，并结合设备运行工况参数，确定传感器选型方案，包括：
3.根据权利要求1所述的配电站房监控方法，其特征在于，所述获取故障行波的到达时间差数据，结合预设的线路模型参数与波速差异特征，计算故障行波传播路径，确定故障点位置，生成故障定位结果，包括：
4.根据权利要求1所述的配电站房监控方法，其特征在于，所述故障诊断模型的训练过程，包括：
5.根据权利要求1所述的配电站房监控方法，其特征在于，所述根据所述实时状态数据，并结合所述故障定位结果，生成恢复路径候选方案，包括：
6.根据权利要求5所述的配电站房监控方法，其特征在于，所述根据所述故障线路的拓扑结构，结合非故障线路的剩余容量信息，通过图论中...
【专利技术属性】
技术研发人员：张光儒，张家午，范迪龙，马振祺，廖斌，任浩栋，刘春，朱亮，于龙，陈杰，杨健，杨军亭，张亚林，刘彬煜，张艳丽，王晓龙，张宇，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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