[发明专利]基于神经网络的输变电数据突变分析方法

说明书

本发明属于输变电技术领域，提供了基于神经网络的输变电数据突变分析方法，包括：对输变电设备不同类型参数数据进行实时采集；按照输变电设备参数的不同类型设定标准值；计算当前输出的参数数据与上一次输出的单参数数据的差值；将差值与设定的标准值进行比较，如果差值大于标准值，则判定输变电设备参数发生一次突变并记录发生突变的次数，否则，返回继续计算差值；判断输变电设备参数发生突变的次数是否大于等于三次，如果是，发出预告警信息，如果否，返回继续记录发生突变次数；运检人员根据收到的预告警信息进行设备消缺处理。本发明的基于神经网络的输变电数据突变分析方法，简化了数据突变分析过程，具有快速响应的特点。

技术领域

本发明涉及输变电技术领域，具体涉及基于神经网络的输变电数据突变分析方法。

背景技术

随着社会的发展和人们日常生活中电子设备的广泛应用，对于用电量的需求也越来越高，因此，电网承受的供电压力也越来越大。在电网的日常监控和维护过程中，应做到全面高效解决电网线路及设备出现的故障，以节省时间，减少因停电给人们带来的不便。其中，输变电是电网的一部分，输变电设备参数出现异常不仅影响输变电设备自身的正常工作，还会降低电网供电的稳定性。

在输变电网络中，输变电设备通常包括导线、变压器、隔离开关、接地开关以及高压绝缘子等，输变电的保护设备通常包括互感器、继电保护器、避雷器电流互感器、电压互感器以及电抗器等，因此，在为目标电器进行供电时，需要实时监控输变电设备以及输变电保护设备的参数，判断输变电设备以及输变电保护设备是否正常运行，杜绝潜在的故障因素。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供的基于神经网络的输变电数据突变分析方法，简化了数据突变分析过程，提高数据突变分析的速度，具有快速响应的特点。

为了解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

基于神经网络的输变电数据突变分析方法，包括如下步骤：

S01：对输变电设备不同类型参数数据进行实时采集；

S02：按照输变电设备参数的不同类型设定标准值；

S03：步骤S01中采集的输变电设备不同类型参数作为神经网络模型的输入，将神经网络模型的不同类型的输出参数作为数据突变分析对象，计算当前神经网络模型输出的单参数数据与上一次输出的单参数数据的差值；

S04：将步骤S03中的差值与步骤S02中设定的标准值进行比较，如果差值大于标准值，则判定输变电设备参数发生一次突变并记录发生突变的次数，否则，返回步骤S03；

S05：判断输变电设备参数发生突变的次数是否大于等于三次，如果是，发出预告警信息，如果否，返回步骤S04；

S06：运检人员根据收到的预告警信息进行设备消缺处理。

进一步地，所述S01中输变电设备的参数包括输变电设备的电流和输变电设备的电压，输变电设备的电流通过电流传感器测量不同输变电设备的电流值而获得，输变电设备的电压通过电压互感器进行测量输变电设备的电压值。

进一步地，所述输变电设备包括导线、变压器、隔离开关、互感器、继电保护器以及避雷器中的一种或多种。

进一步地，所述步骤S03中的神经网络模型为BP神经网络模型。

进一步地，所述步骤S06包括如下步骤：

S0601：运检人员收到预告警信息；

S0602：将预告警信息与现场设备运行情况进行核查比对，确定设备出现问题的原因；

S0603：进行设备维护或更换；

S0604：设备数据恢复正常，设备消缺完成。