[发明专利]一种基于神经网络的配网设备状态评估方法

说明书

技术领域

本发明属于配网设备技术领域，尤其是一种基于神经网络的配网设备状态评估方法。

背景技术

随着配网设备检修工作的深入开展，对配网设备状态的评价和评估越来越重要。目前对配网设备的状态评价大多基于设备本身的状态量信息，如红外测温、例行巡视检查等。传统的配网设备状态评价面临两个困难：一是由于配网设备种类多、数量大、分布范围广，在获取所用配网设备状态量信息时，工作量很大，在有限的运维人员条件下，这一工作几乎无法完成；二是配网设备例行试验周期较长，在相当一段时间内，无法获取到有效的设备状态信息量。综上所述，现有的配网设备状态评估方法普遍存在着设备众多而状态信息量较少的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、准确性高且便于实现的基于神经网络的配网设备状态评估方法

本发明解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于神经网络的配网设备状态评估方法，包括以下步骤：

步骤1、根据配网设备相关信息建立配网设备神经元模型，该模型涵盖能够表征配网设备健康状况的配网设备状态信息；

步骤2、通过对配网设备状态信息进行聚类分析，得到配网设备神经网络；

步骤3、根据配网设备神经网络采用数据挖掘的方法建立配网设备关系型数据库，将所有需要状态评估的配网设备状态信息及配网设备神经网络信息存入数据库；

步骤4、采集配网设备状态信息并将配网设备新的状态信息量输入系统，利用神经与之相关联的设备在同一维度的状态信息进行更新；

步骤5、根据配网设备关系型数据库和更新后的配网设备状态信息量并采用神经网络算法输出配网设备状态评估结果。

而且，所述配网设备状态信息包括发生故障信息、缺陷信息和状态检测信息。

本发明的优点和积极效果是：

1、本发明不仅充分利用了丰富的配网故障和缺陷信息，在大数据的基础上分析个体设备，设备状态量信息得到了充分利用；而且，反映了配网设备的整体性，不同于高压输变电设备，配网设备更具有“网络性”和“整体性”，基于神经网络的评估方法充分考虑了某一配网设备与相邻设备或同类型设备的关联性。

2、本发明充分利用了配网设备本身及与之相关设备的状态量信息，可以对配网设备进行更准确的健康状况评估。

附图说明

图1是发明的处理流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施例做进一步详述。

一种基于神经网络的配网设备状态评估方法，是将具有某一共同特征的配网设备的健康状态视为一个系统，并通过这一系统内不断发生的设备故障和缺陷信息来评估整个系统内设备的运行状态，强调配网设备的整体性和因果性。上述共同特征是指：配网设备处于同一运行环境或者由同一厂家制造等因素。

如图1所示，基于神经网络的配网设备状态评估方法包括以下步骤：

步骤1、根据配网设备相关信息建立配网设备神经元模型，该模型涵盖能够表征配网设备健康状况的配网设备状态信息，这些配网设备状态信息可以看作每个“神经元”的“触突”，即该配网设备的状态特征量。

步骤2、通过对配网设备状态信息进行聚类分析，得到反映配网设备健康状态的不同维度，这些维度就是配网设备之间相互影响的通道，即：配网设备神经网络。

步骤3、根据配网设备神经网络采用数据挖掘的方法建立配网设备关系型数据库，将所有需要状态评估的配网设备状态信息及配网设备神经网络信息存入数据库。

步骤4、根据配网设备发生故障信息、缺陷信息和状态检测信息等状态信息量，将配网设备新的状态信息量输入系统，利用神经与之相关联的设备在同一维度的状态信息进行更新。

步骤5、根据配网设备关系型数据库和更新后的配网设备状态信息量并采用神经网络算法输出配网设备状态评估结果。

需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。