本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)監(jiān)測，具體為一種基于智能傳感器的電網(wǎng)健康管理系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、現(xiàn)代電網(wǎng)規(guī)模的擴大和復雜性增加，電網(wǎng)設備的可靠運行對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經濟性具有重要意義，而傳統(tǒng)的電網(wǎng)監(jiān)測和維護方式主要依賴于定期巡檢和簡單參數(shù)采集，其存在以下顯著不足：

2、傳統(tǒng)監(jiān)測手段多以單一物理量為主要監(jiān)測指標，忽略其他重要參數(shù)的綜合影響，導致對電網(wǎng)設備狀態(tài)的感知不全面，無法及時發(fā)現(xiàn)復雜故障；

3、電網(wǎng)設備運行環(huán)境復雜，數(shù)據(jù)傳輸過程易受電磁干擾的影響，導致信號傳輸不穩(wěn)定，同時，監(jiān)測點數(shù)量和采集數(shù)據(jù)量的增加，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸方法在帶寬和效率上無法滿足實時監(jiān)測需求；

4、當前診斷技術多集中于已發(fā)生故障的分析，而對潛在故障的預測能力較弱，且隱性故障在早期無法察覺，易演變?yōu)橹卮蠊收?，造成設備停機和電網(wǎng)中斷；

5、傳統(tǒng)運維依賴人工分析和判斷，信息展示缺乏直觀性，報警機制的智能性低下，無法及時提供有效的決策支持，導致故障擴散，進一步加大維護成本和風險。

6、因此，本領域技術人員提供一種基于智能傳感器的電網(wǎng)健康管理系統(tǒng)及方法，以解決上述提出的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供一種基于智能傳感器的電網(wǎng)健康管理系統(tǒng)及方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：一種基于智能傳感器的電網(wǎng)健康管理系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括：

3、智能傳感器模塊，用于對電網(wǎng)設備的運行狀態(tài)進行多物理量信號采集，且對采集的信號進行標準化處理以生成標準化信號矩陣；

4、數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊，用于接收標準化信號矩陣，且對數(shù)據(jù)進行壓縮與編碼處理后傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊；

5、數(shù)據(jù)處理模塊，用于對壓縮與編碼處理的數(shù)據(jù)進行去噪處理，且融合多物理量信號以生成多維特征數(shù)據(jù)矩陣；

6、邊緣計算模塊，用于對多維特征數(shù)據(jù)矩陣執(zhí)行初步的異常檢測，且對異常信號進行標記；

7、健康評估與故障診斷模塊，用于基于異常信號和融合后的多維特征數(shù)據(jù)矩陣對電網(wǎng)設備的健康狀態(tài)進行評估，且對設備的潛在故障進行診斷；

8、可視化與報警模塊，用于將電網(wǎng)設備的健康狀態(tài)通過圖形化界面實時展示，以根據(jù)健康狀態(tài)劃分報警級別，生成維護建議。

9、優(yōu)選的，所述智能傳感器模塊采用多物理量信號模型，其算法公式為：

10、，

11、其中，表示電網(wǎng)設備的多物理量信號集合，表示電壓信號，表示電流信號，表示振動信號，表示局部放電信號，表示溫度信號，表示濕度信號。

12、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊包括：

13、壓縮感知子模塊，用于接收智能傳感器模塊采集的原始信號向量，且對其進行降維壓縮，生成低維觀測信號，基于觀測矩陣進行信號壓縮處理，計算公式為：

14、，

15、其中，為原始信號向量，為壓縮后的低維觀測信號，為觀測矩陣；

16、抗干擾傳輸子模塊，用于接收壓縮感知子模塊生成的低維觀測信號，通過頻譜跳變技術生成動態(tài)載波頻率，實現(xiàn)信號的可靠傳輸和抗干擾功能，載波頻率的動態(tài)生成計算公式為：

17、，

18、其中，為當前載波頻率，為初始頻率，為頻率步長，為跳頻序列的當前索引和步數(shù)計數(shù)器。

19、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)處理模塊通過卷積自編碼器對信號進行去噪處理，去噪處理的算法公式為：

20、，

21、其中，為輸入信號矩陣，為編碼器提取的低維特征，為解碼器恢復的降噪信號，為降噪后的信號矩陣。

22、優(yōu)選的，所述健康評估與故障診斷模塊采用圖神經網(wǎng)絡建模設備間的關聯(lián)故障傳播關系，其模型為：，

23、其中，為節(jié)點v在第k+1層的特征向量，為節(jié)點v的鄰居節(jié)點集合，為節(jié)點u、v的度，為第k層的參數(shù)矩陣，為激活函數(shù)，

24、為節(jié)點u在第k層的特征向量。

25、優(yōu)選的，所述健康評估與故障診斷模塊通過長短期記憶網(wǎng)絡對設備時間序列狀態(tài)進行預測，其隱狀態(tài)更新公式為：

26、，

27、其中，為當前時刻的隱狀態(tài)，為上一時刻的隱狀態(tài)，為當前輸入，、為權重矩陣，為偏置項，為激活函數(shù)。

28、優(yōu)選的，所述健康評估與故障診斷模塊采用健康評分模型對電網(wǎng)設備的健康狀態(tài)進行評估，健康評分模型公式：

29、，

30、其中，為健康評分，為信號權重，為信號值，和為信號的最大值和最小值，決定納入健康評估計算的信號維度；

31、所述信號權重通過森林算法動態(tài)優(yōu)化，計算公式為：

32、，

33、其中，為信號權重，為傳感器信號集，為健康評分對應的歷史目標值，為森林回歸模型。

34、優(yōu)選的，所述可視化與報警模塊，將健康評分h映射到顏色梯度c，實現(xiàn)健康狀態(tài)實時展示，其映射公式為：，

35、其中，為顏色梯度，為健康評分，為顏色映射函數(shù)。

36、優(yōu)選的，所述可視化與報警模塊，基于健康評分h設置分級報警機制，其報警規(guī)則為：

37、,

38、其中，為報警級別，為健康評分。

39、一種基于智能傳感器的電網(wǎng)健康管理方法，包括：

40、步驟1、使用智能傳感器模塊采集電網(wǎng)設備運行狀態(tài)的多物理量信號，包括電壓信號、電流信號、振動信號、局部放電信號、溫度信號和濕度信號，采集完成后，通過歸一化和標準化算法對信號進行處理，消除物理量單位和量級差異，生成標準化信號矩陣，為后續(xù)數(shù)據(jù)處理提供一致化的輸入數(shù)據(jù)；

41、步驟2、接收標準化信號矩陣，利用壓縮感知算法對信號進行降維壓縮，將高維信號轉化為低維信號，后通過抗干擾機制對數(shù)據(jù)進行編碼處理，獲得低維壓縮信號；

42、步驟3、接收低維壓縮信號，首先，通過降噪算法對信號中的噪聲進行去除，后采用特征融合方法，將多物理量信號進行統(tǒng)一處理，生成多維特征數(shù)據(jù)矩陣，為設備健康評估和故障診斷提供高維特征輸入；

43、步驟4、接收多維特征數(shù)據(jù)矩陣，使用異常檢測算法對數(shù)據(jù)進行初步分析，識別異常信號且進行標記；

44、步驟5、基于多維特征數(shù)據(jù)矩陣和標記的異常信號，對電網(wǎng)設備的健康狀態(tài)進行綜合評估，確定設備當前的運行狀態(tài)，結合歷史數(shù)據(jù)和異常信號分析設備的潛在故障，此外，使用故障診斷算法對設備的未來風險進行預測，為設備運維提供依據(jù)；

45、步驟6、接收健康評分和故障診斷結果，通過圖形化界面實時展示電網(wǎng)設備的運行狀態(tài)，設備健康狀態(tài)通過顏色梯度直觀呈現(xiàn)，以根據(jù)健康評分劃分報警級別，生成具體的維護建議。

46、本發(fā)明提供一種基于智能傳感器的電網(wǎng)健康管理系統(tǒng)及方法。具備以下有益效果：

47、1、本發(fā)明采用智能傳感器模塊，對電網(wǎng)設備的電壓、電流、振動、局部放電、溫度和濕度的物理量信號進行實時采集，以進行標準化處理統(tǒng)一信號格式，解決傳統(tǒng)單一信號采集覆蓋范圍低下的問題，為后續(xù)健康管理提供全面可靠的數(shù)據(jù)輸入。

48、2、本發(fā)明利用壓縮感知算法對多維信號進行降維處理，降低數(shù)據(jù)傳輸帶寬需求，同時，利用頻譜跳變技術動態(tài)調整載波頻率，增強信號的抗干擾能力，有效保障復雜電磁環(huán)境中的數(shù)據(jù)傳輸質量，為電網(wǎng)狀態(tài)監(jiān)測提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)鏈路。

49、3.?本發(fā)明結合健康評分算法對設備運行狀態(tài)進行量化評估，且利用時間序列預測模型和異常檢測技術識別設備的潛在故障風險，解決傳統(tǒng)診斷方式中對隱性故障預測低下的問題，為電網(wǎng)設備的科學運維提供決策依據(jù)。

50、4、本發(fā)明通過將健康評分映射為可視化顏色梯度和報警分級，實時展示設備健康狀態(tài)，生成維護建議，提高運維工作的效率和響應速度，避免因延遲處理而引發(fā)的故障擴散，為智能化電網(wǎng)管理提供便捷的運維平臺。