[发明专利]一种输配电网设备缺陷预警系统

权利要求书

1.一种输配电网设备缺陷预警系统，其特征在于，包括：

监控端，设置于输配电网处，用于监控并采集输配电网设备的运行情况；

交互式数据框架，连接至监控端，用于传输监控端采集的输配电网设备的运行情况、根据预警系统后台服务器反馈的仿真结果执行故障容错控制，并与使用者交互；

预警系统后台服务器，连接至交互式数据框架，用于接收监控端采集的输配电网设备的运行情况，使用网络动态仿真技术对输配电网设备进行仿真，获得并输出仿真结果。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述监控端包括：

直接信息设备，其监控并采的集输配电网设备的运行情况信息以文字形式表示；

间接信息设备，其监控并采的集输配电网设备的运行情况信息以图片或视频形式表示。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述交互式数据框架包括：

中间件平台，用于存放所述预警系统后台服务器需要调用的功能性模块，并将所述预警系统后台服务器与所述交互式数据框架建立连接；

客户端，连接至所述中间件平台，用于将输配电网设备的运行情况与预警系统后台服务器反馈的仿真结果显示给操作者。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述中间件平台存放的功能性模块包括：

仿真引擎，用于根据输入的进程标识与动作，使用环境仿真算法计算并输出其影响、影响范围与持续时间；

评估引擎，连接至监控端，用于根据输入的进程标识与动作，使用集输配电网设备的运行情况进行评估并输出其影响、影响范围与持续时间；

客户端接口，连接至客户端，用于将输配电网设备的运行情况与预警系统后台服务器反馈的仿真结果转化为可视化格式并发送给客户端。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述预警系统后台服务器包括：

适配器，连接至仿真引擎、评估引擎与客户端接口，用于将所述仿真引擎、评估引擎与客户端接口的与预警系统后台服务器相转接；

仿真会话池，通过适配器连接至仿真引擎，用于向所述仿真引擎发送进程标识与动作，并接收其影响、影响范围与持续时间；

消息与数据寄存器，通过适配器连接至评估引擎，用于向所述评估引擎发送进程标识与动作，并接收其影响、影响范围与持续时间；

客户端解释器，通过适配器连接至客户端接口，用于将输配电网设备的运行情况与预警系统后台服务器反馈的仿真结果发送到客户端并接收来自客户端的控制命令；

会话管理器，连接至仿真会话池、消息与数据寄存器与客户端解释器，用于根据所述仿真引擎与评估引擎的输出使用智能诊断方法识别输配电网设备的缺陷，并控制所述仿真会话池、消息与数据寄存器与客户端解释器的工作行为。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述会话管理器使用的智能诊断方法包括以下至少之一：模糊缺陷诊断法、灰色关联度缺陷诊断法、神经网络缺陷诊断法、信息融合缺陷诊断法。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述模糊缺陷诊断法为使用隶属函数和模糊关系矩阵判定缺陷与征兆之间的不确定关系,进而检测与诊断缺陷，其中，所述隶属函数和模糊关系矩阵选择具有代表性的特征值。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述灰色关联度缺陷诊断法根据不同对象之间的关联程度，在缺陷诊断中确定和实际模式关联最强的标准模式，其中，实测模式的特征向量序列与某一标准模式序列关联度最大时，认定该实测模式属于对应的标准模式。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述神经网络缺陷诊断法包括神经网络诊断知识库的建立、神经网络的诊断推理与神经网络的自学习，其中，神经网络诊断知识库的建立包括:分析诊断对象缺陷的知识结构，根据缺陷树分析法确定神经网络结构模型，然后确定网络的训练样本并进行训练，获得相应的连接权值，再存储连接权和阀值，形成知识库；神经网络的诊断推理为以并行计算方式完成推理过程，其推理过程只与神经网络自身的参数相关；神经网络的自学习为系统知识的再次获取。

10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述信息融合缺陷诊断法用于多个通道信号的融合和不同诊断途径的诊断结论之间的融合，包括：对每个检测信息分别进行预处理、特征提取，建立对所检测状态的初步结论；通过关联处理、决策层融合判决，得到联合推理结果，其中，所述信息融合的方法包括以下至少之一：基于神经网络的信息融合、基于模糊聚类的信息融合、基于DS证据理论的信息融合。