[发明专利]变电站状态评估模型的训练方法、变电站状态评估方法

说明书

本发明提供了一种变电站状态评估模型的训练方法、变电站状态评估方法，应用于电力系统评估领域，所述训练方法获取变电站设备的设备信息，然后根据设备信息确定训练样本，再利用训练样本训练变电站状态评估模型。其中，变电站设备包括：变压器、开关设备、互感器、母线和防雷设备，设备信息包括：设备缺陷、设备故障和设备运行状态，训练样本包括：变电站设备对应的评估指标和评估结果，评估指标包括：时间性能、稳态性能和电气性能。本发明通过获取变电站设备信息并利用处理后的设备信息训练得到变电站状态评估模型，该模型可以用于对变电站设备进行评估，快速准确的评估变电站的状态，及时排除变电站中的安全隐患，为日常维护提供数据支撑。

技术领域

本发明涉及电力系统评估领域，尤其涉及一种变电站状态评估模型的训练方法、变电站状态评方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

变电站是输配电网络中的重要组成部分，用于控制电流以及根据负载的需要进行升高或降低电压。变电站中通常有多种设备协同工作，如断路器、隔离开关、电流互感器、电压互感器、避雷器等。

虽然新建高压变电站是满足日益增长的电力需求的关键，但是如何维护好现有的变电站也是非常重要的。变电站运行的健康状况直接关系到电力系统的安全稳定经济可靠运行，变电站聚集了许多设备，包括一次以及二次设备，每一个设备都包含多项性能指标，如何了解各个设备的健康状况，对于电力系统运行管理部门及时发现潜在问题、迅速安排设备检修维护、尽快恢复失效功能等工作至关重要。目前大部分通过人工检查或者出了故障之后再进行维修，这样会导致变电站出现很大的安全隐患以及电力系统的运行不稳定性，因此如何快速准确的预防变电站的故障，做好变电站的维护工作，变得至关重要。

发明内容

本发明提供了一种变电站状态评估模型的训练方法、变电站状态评估方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取变电站设备信息并利用处理后的设备信息训练得到变电站状态评估模型，该模型可以用于对变电站设备进行评估，快速准确的评估变电站的状态，及时排除变电站中的安全隐患，为日常维护提供数据支撑。

第一方面，本发明的实施例提供了一种变电站状态评估模型的训练方法，包括：

获取变电站设备的设备信息；变电站设备包括：变压器、开关设备、互感器、母线和防雷设备，设备信息包括：设备缺陷、设备故障和设备运行状态；

根据设备信息确定训练样本；训练样本包括：变电站设备对应的评估指标和评估结果，评估指标包括：时间性能、稳态性能和电气性能；

利用训练样本训练变电站状态评估模型。

上述技术方案，通过获取变电站设备信息并利用处理后的设备信息训练得到变电站状态评估模型，该模型可以用于对变电站设备进行评估，快速准确的评估变电站的状态，及时排除变电站中的安全隐患，为日常维护提供数据支撑。

可选地，根据设备信息确定训练样本，包括：

对设备信息中的结构化数据进行数据清洗；结构化数据包括：实时状态数据、定时状态数据和静态状态数据，数据清洗包括:删除错误数据、补充不完整的数据和删除重复冗余数据；

对设备信息中的非结构化数据进行数据处理，转化为结构化数据；数据处理包括：图像识别和文本分析。

可选地，利用训练样本训练变电站状态评估模型，包括：

将训练样本分为多组样本；多组样本包括：训练样本和测试样本；

使用多组样本训练多个子评估模型；

将测试样本输入到多个子评估模型中，得到多个评估结果；

使用多个评估结果训练变电站状态评估模型。

第二方面，本发明的实施例提供了一种变电站状态评估方法,包括：