本發(fā)明涉及數(shù)字攣生，具體涉及基于數(shù)字攣生的變電站智能監(jiān)控系統(tǒng)及其方法。

背景技術(shù)：

1、變電站監(jiān)控系統(tǒng)是針對電力行業(yè)用戶設(shè)計的一種綜合安保管理系統(tǒng)，它結(jié)合了工業(yè)控制、安防管理以及數(shù)字視頻等技術(shù)，利用電網(wǎng)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)資源，集成了遙視系統(tǒng)、門禁系統(tǒng)、消防系統(tǒng)、環(huán)境和動力監(jiān)測系統(tǒng)等多功能子系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測變電站內(nèi)各種電力設(shè)備的運行狀態(tài)和參數(shù)，包括電壓、電流、功率、溫度等，以及變電站的環(huán)境條件，如氧氣含量、濕度等。通過數(shù)據(jù)采集裝置和傳感器收集這些信息，并將其傳輸?shù)奖O(jiān)控中心進行處理和分析。一旦檢測到異常情況或故障，系統(tǒng)會立即發(fā)出報警信號，并通知操作人員進行處理。此外，變電站監(jiān)控系統(tǒng)還具備遠程控制操作功能，可以對變電站內(nèi)的設(shè)備進行遠程調(diào)度和控制，提高電力系統(tǒng)的自動化水平。同時，系統(tǒng)還提供友好的人機交互界面，方便運維人員查看設(shè)備狀態(tài)、操作設(shè)備和查詢數(shù)據(jù)等。

2、為了解決變電站監(jiān)控系統(tǒng)在故障預(yù)警與診斷的精準性與實時性方面還有待提升的問題，現(xiàn)有技術(shù)是采用傳統(tǒng)的基于閾值判斷和簡單數(shù)據(jù)分析的方式進行處理。然而，這種方式往往依賴于固定的預(yù)警閾值和人工設(shè)定的規(guī)則，難以準確捕捉變電站設(shè)備故障的復(fù)雜特征和潛在風險，還會出現(xiàn)誤報、漏報以及預(yù)警滯后的情況。進而導(dǎo)致運維人員無法及時獲得準確的故障信息，難以做出迅速有效的應(yīng)對措施，這不僅增加了電網(wǎng)運行的風險，還可能造成設(shè)備損壞、停電事故等嚴重后果。為了克服這一缺陷，故提出了基于數(shù)字攣生的變電站智能監(jiān)控系統(tǒng)及其方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的在于提供基于數(shù)字攣生的變電站智能監(jiān)控系統(tǒng)及其方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：第一方面，基于數(shù)字攣生的變電站智能監(jiān)控系統(tǒng)，包括變電站信息交換樞紐，所述變電站信息交換樞紐通信連接有運行參數(shù)監(jiān)測模塊、故障預(yù)警模塊和數(shù)據(jù)可視化模塊；

3、所述運行參數(shù)監(jiān)測模塊，通過溫度傳感器，采集變電站設(shè)備表面的溫度數(shù)據(jù)，通過電流互感器，采集變電站電路中的電流數(shù)據(jù)；

4、所述故障預(yù)警模塊，引入變電站物理仿真模型，模擬變電站內(nèi)各組件行為特征，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)評估變電站設(shè)備健康狀況，構(gòu)建lstm模型，實現(xiàn)變電站故障預(yù)警；

5、所述數(shù)據(jù)可視化模塊，通過可視化界面展示變電站主要性能指標、趨勢圖及告警信息，調(diào)用lstm模型實現(xiàn)變電站負荷預(yù)測，借助混合整數(shù)線性規(guī)劃算法最小化能耗和成本，結(jié)合強化學(xué)習算法實時調(diào)整變電站負載分配。

6、本發(fā)明技術(shù)方案的進一步改進在于：所述運行參數(shù)監(jiān)測模塊中，通過溫度傳感器，采集變電站設(shè)備表面的溫度數(shù)據(jù)的過程包括：

7、于變壓器、斷路器、開關(guān)柜、母線排、電纜接頭和電容器組設(shè)備表面部署溫度傳感器，溫度傳感器通過感知設(shè)備表面的溫度變化，將物理量轉(zhuǎn)換為電信號；

8、對從溫度傳感器獲取的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述預(yù)處理操作包括通過低通濾波器和滑動平均濾波技術(shù)去除溫度數(shù)據(jù)中的高頻噪聲，采用線性插值填補缺失值，并進行z-score標準化處理；

9、對從預(yù)處理后的溫度數(shù)據(jù)中進行特征提取，所述特征提取過程包括計算平均值、最大最小值、偏度、峰度和自相關(guān)系數(shù)以提取時域特征，評估溫度變化趨勢，應(yīng)用小波變換提取頻域特征，將時域信號分解為頻率分量，捕捉周期性和非周期性成分，以反映設(shè)備的工作狀態(tài)；

10、將溫度數(shù)據(jù)打包分段，采用無損壓縮技術(shù)減小數(shù)據(jù)量，使用加密協(xié)議和身份驗證，并通過tcp/ip傳輸協(xié)議發(fā)送數(shù)據(jù)包至故障預(yù)警模塊，記錄每次成功傳輸?shù)娜罩尽?/p>

11、本發(fā)明技術(shù)方案的進一步改進在于：所述運行參數(shù)監(jiān)測模塊中，通過電流互感器，采集變電站電路中的電流數(shù)據(jù)的過程包括：

12、于主變壓器的輸入輸出回路、饋線回路、母線連接點、斷路器、開關(guān)柜內(nèi)部和電容器組回路部署電流互感器，電流互感器基于電磁感應(yīng)原理，將一次側(cè)的大電流按比例縮小為二次側(cè)的小電流，當一次側(cè)電路中電流流過時，在電流互感器的鐵芯中產(chǎn)生磁場，該磁場在二次繞組中感應(yīng)出相應(yīng)的電流；

13、對從溫度傳感器獲取的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述預(yù)處理操作包括通過低通濾波器和滑動平均濾波技術(shù)去除電流數(shù)據(jù)中的高頻噪聲，采用線性插值填補缺失值，并進行z-score標準化處理；

14、對從預(yù)處理后的電流數(shù)據(jù)中進行特征提取，所述特征提取過程包括計算平均值、最大最小值和方差，以描述電流隨時間的變化趨勢，應(yīng)用小波變換從時域信號中提取頻域特征，捕捉電流變化中的周期性和非周期性成分，以反映電路的工作狀態(tài)；

15、將電流數(shù)據(jù)打包為包含電流信息和時間戳的數(shù)據(jù)包，進行編碼壓縮和加密處理，發(fā)送至故障預(yù)警模塊。

16、本發(fā)明技術(shù)方案的進一步改進在于：所述故障預(yù)警模塊中，引入變電站物理仿真模型，模擬變電站內(nèi)各組件行為特征的過程包括：

17、構(gòu)建變電站物理仿真模型，所述變電站物理仿真模型包括變壓器仿真模型、斷路器仿真模型和綜合電力系統(tǒng)仿真模型；

18、變壓器仿真模型利用麥克斯韋方程組和熱傳導(dǎo)方程，模擬變壓器繞組、鐵芯及油溫的變化，將變壓器設(shè)備表面溫度數(shù)據(jù)和主變壓器輸入輸出回路的電流數(shù)據(jù)輸入到仿真模型中，與變壓器仿真模型預(yù)測的結(jié)果進行對比，通過分析溫度和電流變化趨勢，評估變壓器的負載能力和健康狀況，其計算過程如下：

19、熱傳導(dǎo)方程：

20、電磁感應(yīng)定律：

21、其中，t為溫度，t為時間，α為熱擴散系數(shù)，為拉普拉斯算子，q(x,t)表示熱源項，v為感應(yīng)電動勢，l為自感系數(shù)，i為電流；

22、斷路器仿真模型構(gòu)建斷路器觸頭間的電弧動態(tài)模型，將斷路器設(shè)備表面溫度數(shù)據(jù)和斷路器內(nèi)部的電流數(shù)據(jù)輸入到仿真模型中，與斷路器仿真模型預(yù)測的結(jié)果進行對比，監(jiān)測斷路器的操作溫度，預(yù)測開合閘瞬間的電弧形成與熄滅過程，優(yōu)化斷路器的設(shè)計參數(shù)，其計算過程如下：

23、觸頭間電弧電壓：uarc＝rarci；

24、其中，uarc為電弧電壓，rarc為電弧電阻；

25、整合變壓器仿真模型和斷路器仿真模型形成綜合電力系統(tǒng)仿真模型，該模型利用采集的溫度數(shù)據(jù)和電流數(shù)據(jù)，評估全網(wǎng)級別的負荷分配、穩(wěn)定性及事故響應(yīng)，優(yōu)化負荷分配策略，模擬極端條件下的變電站智能監(jiān)控系統(tǒng)響應(yīng)，評估電網(wǎng)穩(wěn)定性，并定期進行事故預(yù)演，測試保護措施。

26、本發(fā)明技術(shù)方案的進一步改進在于：所述故障預(yù)警模塊中，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)評估變電站設(shè)備健康狀況的過程包括：

27、若溫度傳感器顯示變壓器表面溫度持續(xù)上升，超出變壓器仿真模型預(yù)測值，則認為變壓器內(nèi)部繞組和鐵芯過熱，導(dǎo)致變壓器內(nèi)部過載，若溫度傳感器顯示變壓器表面溫度低于變壓器仿真模型預(yù)測值，則認為低溫導(dǎo)致變壓器油流動性變差，發(fā)出警報，提醒運維人員使用加熱裝置使變壓器正常運行，若電流互感器檢測到主變壓器輸入輸出回路的電流超過變壓器仿真模型預(yù)測值，則認為變壓器處于過載狀態(tài)，有發(fā)熱風險，導(dǎo)致絕緣材料老化和損壞，變電站智能監(jiān)控系統(tǒng)生成警報，減少負荷并檢查是否存在短路情況，若電流互感器檢測到主變壓器輸入輸出回路的電流低于變壓器仿真模型預(yù)測值，則認為變壓器存在負載不足和電路開路問題；

28、斷路器仿真模型中，若溫度傳感器顯示斷路器表面溫度超出斷路器仿真模型預(yù)測值，則認為斷路器存在觸頭磨損和接觸不良的問題，電阻增加導(dǎo)致發(fā)熱，變電站智能監(jiān)控系統(tǒng)生成警報，提醒運維人員更換觸頭，若溫度傳感器顯示斷路器表面溫度低于斷路器仿真模型預(yù)測值，則認為低溫導(dǎo)致斷路器油流動性變差，發(fā)出警報，提醒運維人員使用加熱裝置使斷路器正常運行，若電流互感器檢測到斷路器內(nèi)部電流超過斷路器仿真模型預(yù)測值，則認為電路斷路，提醒運維人員立即排查電路，以防止斷路器過熱和損壞，若電流互感器檢測到斷路器內(nèi)部電流低于斷路器仿真模型預(yù)測值，則認為斷路器存在負載不足和電路開路問題；

29、綜合電力系統(tǒng)仿真模型中，若溫度傳感器顯示開關(guān)柜、母線排、電纜接頭和電容器組設(shè)備表面溫度超出綜合電力系統(tǒng)仿真模型預(yù)測值，則認為變電站存在負荷過大和局部短路問題，若溫度傳感器顯示開關(guān)柜、母線排、電纜接頭和電容器組設(shè)備表面溫度低于綜合電力系統(tǒng)仿真模型預(yù)測值，則認為低溫導(dǎo)致導(dǎo)體收縮和潤滑劑凝固，若電流互感器檢測到饋線回路電流超過綜合電力系統(tǒng)仿真模型預(yù)測值，則認為饋線回路處于過載狀態(tài)，若電流互感器檢測到饋線回路電流低于綜合電力系統(tǒng)仿真模型預(yù)測值，則認為饋線回路存在負載不足和電路開路問題。

30、本發(fā)明技術(shù)方案的進一步改進在于：所述故障預(yù)警模塊中，訓(xùn)練lstm模型的過程包括：

31、構(gòu)建lstm模型，所述lstm模型包括輸入層、隱藏層和輸出層；

32、輸入層接收經(jīng)過預(yù)處理和特征提取的溫度與電流時間序列數(shù)據(jù)和物理仿真模型的預(yù)測結(jié)果，將時間序列數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果分割為包含過去t個時間步和包含溫度、電流和預(yù)測結(jié)果特征的時間窗口，形成多維數(shù)組x＝[x1,x2,…,xt]，其中xt表示第t個時間步的數(shù)據(jù)向量，對每個特征進行歸一化處理，使不同特征間的數(shù)值范圍一致，其計算過程如下：

33、

34、其中，x′t表示歸一化后的特征值，μ表示特征均值，σ表示標準差；

35、將每個時間窗口的數(shù)據(jù)向量映射到lstm模型的輸入空間，形成三維張量xinput∈rt×f，其中，t表示時間窗口長度，f表示特征數(shù)量，對于每個新的時間窗口，初始化lstm單元的隱藏狀態(tài)h0和細胞狀態(tài)c0為零向量；

36、隱藏層利用其內(nèi)部長短期記憶單元狀態(tài)中的門控機制捕捉其隨時間變化的長期依賴關(guān)系，所述門控機制包括遺忘門、輸入門、細胞狀態(tài)更新和輸出門；

37、遺忘門根據(jù)歷史隱藏狀態(tài)ht-1和當前時間步xt的輸入，評估并決定是否保留過去的狀態(tài)信息，若溫度數(shù)據(jù)與電流數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常波動，則遺忘門選擇保留歷史異常信息，若溫度數(shù)據(jù)與電流數(shù)據(jù)為規(guī)律性的周期變化，則遺忘門選擇丟棄歷史異常信息，其計算過程如下：

38、ft＝σ(wf·[ht-1；xt]+bf)；

39、其中，xt表示當前時間步的輸入向量，包括溫度、電流和物理仿真模型預(yù)測結(jié)果，ht-1表示上一時間步的輸出狀態(tài)，wf為遺忘門對應(yīng)的權(quán)重矩陣，bf為偏置項，σ為sigmoid激活函數(shù)，將結(jié)果映射到0至1之間，表示保留和丟棄程度，若ft接近1，則保留信息，若ft接近0，則丟棄信息；

40、輸入門評估當前時間步的輸入xt是否包含溫度和電流突變，并允許該變化進入細胞狀態(tài)ct，其計算過程如下：

41、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)；

42、

43、其中，it表示輸入因子，使用sigmoid激活函數(shù)決定每個元素是否被添加到細胞狀態(tài)中，使用tanh激活函數(shù)生成范圍在-1到1之間的候選細胞狀態(tài)，wi和bi決定輸入門的選擇機制，wc和bc控制候選細胞狀態(tài)的生成；

44、結(jié)合遺忘門和輸入門的結(jié)果，將上一時刻的細胞狀態(tài)按位乘以遺忘門輸出的結(jié)果，再加上輸入門產(chǎn)生的候選狀態(tài)，若出現(xiàn)溫度和電流突變時，通過更新存儲長期信息的細胞狀態(tài)反映異常情況，其計算過程如下：

45、

46、輸出門從細胞狀態(tài)中提取并輸出包含與溫度和電流突變相關(guān)的信息作為隱藏狀態(tài)ht，評估變電站各設(shè)備工作狀態(tài)，若設(shè)備的溫度和電流數(shù)據(jù)均顯示正常，則輸出門傳遞隱藏狀態(tài)給下一個時間步，其計算過程如下：

47、ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)；

48、ht＝ot⊙tanh(ct)；

49、其中，ot為輸出因子，使用sigmoid激活函數(shù)決定每個元素是否輸出，tanh(ct)使輸出值落在-1到1之間，反映當前細胞狀態(tài)的變化；

50、對于每個時間窗口中的每一個時間步t，重復(fù)遺忘門、輸入門和輸出門的計算過程，逐步更新隱藏狀態(tài)ht和細胞狀態(tài)ct，捕捉時間序列中的動態(tài)變化；

51、輸出層接收來自隱藏層輸出的隱藏狀態(tài)ht，通過輸出層內(nèi)部的全連接層將其映射到目標輸出維度，輸出變電站故障發(fā)生概率，通過最小化二元交叉熵激活函數(shù)，衡量預(yù)測概率與實際故障標簽之間的差異，調(diào)整lstm模型參數(shù)，其計算過程如下：

52、p(故障)＝σ(wy·h(t)+by)；

53、

54、其中，p(故障)表示時間t處故障發(fā)生的概率，wy表示連接隱藏狀態(tài)到輸出層的權(quán)重矩陣，by為偏置項，n為樣本數(shù)量，y(t)為實際故障標簽，若發(fā)生故障，則y(t)＝1，若未發(fā)生故障，則為y(t)＝0，l為損失函數(shù)值，反映預(yù)測概率與真實故障標簽之間的平均差異。

55、本發(fā)明技術(shù)方案的進一步改進在于：所述故障預(yù)警模塊中，基于lstm模型，實現(xiàn)變電站故障預(yù)警的過程包括：

56、若計算得到的故障概率值達到0.8，則認為即將發(fā)生故障，提醒運維人員及時檢查和處理，若故障概率值低于0.8，則認為變電站處于正常工作狀態(tài)，結(jié)合仿真模型進行校正，基于熱傳導(dǎo)方程建立的變壓器仿真模型預(yù)測的溫度曲線，學(xué)習變壓器溫度變化模式，依據(jù)電弧動態(tài)模型生成的標準操作條件下的電流特征，學(xué)習斷路器電流變化模式。

57、本發(fā)明技術(shù)方案的進一步改進在于：所述數(shù)據(jù)可視化模塊中，通過可視化界面展示變電站主要性能指標、趨勢圖及告警信息的過程包括：

58、構(gòu)建可視化界面，將變電站設(shè)備表面溫度和回路電流值實時顯示于該界面中，并與物理仿真模型預(yù)測結(jié)果進行對比；

59、通過趨勢圖觀察溫度數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)及其時域和頻域特征的周期性和非周期性成分，評估物理仿真模型預(yù)測結(jié)果的準確性，監(jiān)測長時間跨度內(nèi)的負荷分配情況，輔助優(yōu)化電網(wǎng)運行策略；

60、當故障概率達到0.8時，可視化界面顯示包含具體故障位置、類型及其嚴重程度的告警提示，并提出應(yīng)對措施。

61、本發(fā)明技術(shù)方案的進一步改進在于：所述數(shù)據(jù)可視化模塊中，調(diào)用lstm模型實現(xiàn)變電站負荷預(yù)測，借助混合整數(shù)線性規(guī)劃算法最小化能耗和成本，結(jié)合強化學(xué)習算法實時調(diào)整變電站負載分配的過程包括：

62、調(diào)用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，基于歷史溫度、電流數(shù)據(jù)及物理仿真模型預(yù)測結(jié)果，捕捉長期依賴關(guān)系以實現(xiàn)變電站負荷預(yù)測，評估設(shè)備運行狀態(tài)，利用混合整數(shù)線性規(guī)劃算法，定義目標函數(shù)和約束條件，所述約束條件包括負荷平衡約束、設(shè)備容量限制和運行規(guī)則約束，在滿足負荷需求的同時最小化能耗和成本，求解最優(yōu)負載分配方案，引入強化學(xué)習算法進行實時調(diào)整，根據(jù)當前電網(wǎng)狀態(tài)和歷史經(jīng)驗優(yōu)化調(diào)度決策，通過累積獎勵機制改進調(diào)度策略。

63、第二方面，基于數(shù)字攣生的變電站智能監(jiān)控方法，用于實現(xiàn)上述所述基于數(shù)字攣生的變電站智能監(jiān)控系統(tǒng)，由以下步驟組成：

64、s1、通過溫度傳感器，采集變電站設(shè)備表面的溫度數(shù)據(jù)；

65、s2、通過電流互感器，采集變電站電路中的電流數(shù)據(jù)；

66、s3、引入變電站物理仿真模型，模擬變電站內(nèi)各組件行為特征，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)評估變電站設(shè)備健康狀況；

67、s4、構(gòu)建lstm模型，實現(xiàn)變電站故障預(yù)警；

68、s5、通過可視化界面展示變電站主要性能指標、趨勢圖及告警信息；

69、s6、調(diào)用lstm模型實現(xiàn)變電站負荷預(yù)測，借助混合整數(shù)線性規(guī)劃算法，在滿足負荷需求的前提下最小化能耗和成本，結(jié)合強化學(xué)習算法實時調(diào)整變電站負載分配。

70、由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明相對現(xiàn)有技術(shù)來說，取得的技術(shù)進步是：

71、1、本發(fā)明提供基于數(shù)字攣生的變電站智能監(jiān)控系統(tǒng)及其方法，顯著提升了故障預(yù)警的精準性和實時性。通過引入變電站物理仿真模型和lstm模型，系統(tǒng)能夠模擬變電站內(nèi)各組件的行為特征，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行綜合分析，實現(xiàn)對設(shè)備健康狀況的準確評估，從而及時預(yù)警潛在故障，降低設(shè)備損壞和停電事故的風險。

72、2、本發(fā)明提供基于數(shù)字攣生的變電站智能監(jiān)控系統(tǒng)及其方法，增強了數(shù)據(jù)可視化和智能化管理能力。系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)可視化模塊，將變電站的主要性能指標、趨勢圖及告警信息等以直觀的方式展示給運維人員，便于他們快速了解電網(wǎng)運行狀態(tài)。同時，結(jié)合lstm模型進行負荷預(yù)測，利用混合整數(shù)線性規(guī)劃算法和強化學(xué)習算法進行能耗和成本優(yōu)化及負載分配調(diào)整，提高了電網(wǎng)運行的效率和經(jīng)濟性。

73、3、本發(fā)明提供基于數(shù)字攣生的變電站智能監(jiān)控系統(tǒng)及其方法，提高了運維工作的效率和質(zhì)量。系統(tǒng)實現(xiàn)了對變電站設(shè)備的實時監(jiān)測和智能診斷，為運維人員提供了全面的故障信息和診斷結(jié)果，減少了人工巡檢和數(shù)據(jù)分析的工作量。同時，精準的故障預(yù)警和負荷預(yù)測能力，使得運維人員能夠提前制定應(yīng)對措施，提高了運維工作的主動性和靈活性。