本發(fā)明涉及故障檢測，尤其是涉及一種隔離開關(guān)的故障檢測方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、在高壓隔離開關(guān)的運(yùn)行過程中，驅(qū)動電機(jī)的機(jī)械特性往往會通過電氣參數(shù)體現(xiàn)出來。然而，由于不同隔離開關(guān)的電機(jī)回路在電機(jī)設(shè)計和電路參數(shù)上存在差異，這導(dǎo)致同一故障引起的機(jī)械變化在不同電氣參數(shù)上的反映程度并不相同,例如某一故障在某些隔離開關(guān)上更容易通過功率反映，而在另一些隔離開關(guān)上則更容易通過電流反映，而這就會影響故障檢測的準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供隔離開關(guān)的故障檢測方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備，以解決因同一故障引起的機(jī)械變化在不同電氣參數(shù)上的反映程度并不相同，導(dǎo)致故障檢測的準(zhǔn)確性不足的問題。

2、一種隔離開關(guān)的故障檢測方法，所述方法包括：

3、獲取所述隔離開關(guān)預(yù)設(shè)的多個電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)，并對目標(biāo)電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換及累加處理，以得到對應(yīng)的非線性累加數(shù)據(jù)；其中，所述目標(biāo)電氣參數(shù)為所述多個電氣參數(shù)中的任意一個；

4、構(gòu)建非線性多元灰色系統(tǒng)模型；其中，所述非線性多元灰色系統(tǒng)模型包括多個子模型，所述多個子模型的模型結(jié)構(gòu)相同，每個子模型對應(yīng)一個電氣參數(shù)，所述非線性多元灰色系統(tǒng)模型用于描述所述多個電氣參數(shù)間的非線性關(guān)系，不同子模型中電氣參數(shù)的模型系數(shù)和偏置項(xiàng)不同；

5、根據(jù)所述目標(biāo)電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)和非線性累加數(shù)據(jù)估計所述非線性多元灰色系統(tǒng)模型中所述目標(biāo)電氣參數(shù)的模型系數(shù)和偏置項(xiàng)；

6、基于所述目標(biāo)電氣參數(shù)的模型系數(shù)和偏置項(xiàng)構(gòu)建參數(shù)預(yù)測模型，并基于所述參數(shù)預(yù)測模型獲取所述目標(biāo)電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)，以得到每個電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)；

7、獲取所述隔離開關(guān)所述多個電氣參數(shù)的實(shí)測數(shù)據(jù)，并計算每個電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)之間的誤差，若任一電氣參數(shù)的誤差大于對應(yīng)電氣參數(shù)預(yù)設(shè)的誤差閾值，則判定所述隔離開關(guān)存在故障。

8、在其中一個實(shí)施例中，所述對目標(biāo)電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換及累加處理，表示為：

9、

10、上式中，表示k時刻第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)；為時長t內(nèi)的非線性累加數(shù)據(jù)；p為用于控制非線性復(fù)雜度的參數(shù)；α為調(diào)節(jié)周期性振蕩的幅度參數(shù)；β為調(diào)節(jié)周期性振蕩的頻率參數(shù)。

11、在其中一個實(shí)施例中，所述非線性多元灰色系統(tǒng)模型中第i個電氣參數(shù)的子模型，表示為：

12、

13、上式中，表示時長t內(nèi)第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的非線性累加數(shù)據(jù)；ai表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的模型系數(shù)；bi表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的偏置相；p為用于控制非線性復(fù)雜度的參數(shù)。

14、在其中一個實(shí)施例中，所述根據(jù)所述目標(biāo)電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)和非線性累加數(shù)據(jù)估計所述非線性多元灰色系統(tǒng)模型中所述目標(biāo)電氣參數(shù)的模型系數(shù)和偏置項(xiàng)，表示為：

15、

16、上式中，ai表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的模型系數(shù)；n1表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的非線性累加數(shù)據(jù)的總數(shù)；表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的第n個非線性累加數(shù)據(jù)；bi表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的偏置相；n2表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)的總數(shù)；表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的第n個歷史數(shù)據(jù)。

17、在其中一個實(shí)施例中，所述基于所述參數(shù)預(yù)測模型獲取所述目標(biāo)電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)，以得到每個電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)，表示為：

18、

19、上式中，表示時長t+1內(nèi)第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的非線性累加數(shù)據(jù)；表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的第1個非線性累加數(shù)據(jù)；ai表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的模型系數(shù)；bi表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的偏置相；表示時長t內(nèi)第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的非線性累加數(shù)據(jù)；表示t+1時刻的預(yù)測數(shù)據(jù)。

20、在其中一個實(shí)施例中，所述計算每個電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)之間的誤差，表示為：

21、

22、上式中，ei(t)表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的誤差，xi,pred(t)表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)；xi,real(t)表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的實(shí)測數(shù)據(jù)；γ表示誤差調(diào)節(jié)系數(shù)。

23、在其中一個實(shí)施例中，所述判定隔離開關(guān)存在故障之后，還包括：

24、若所述目標(biāo)電氣參數(shù)的誤差大于對應(yīng)預(yù)設(shè)的誤差閾值，則根據(jù)所述目標(biāo)電氣參數(shù)的誤差調(diào)整所述目標(biāo)電氣參數(shù)的模型系數(shù)，表示為：

25、

26、上式中，ai,new表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)更新后的模型系數(shù)；ai,old表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)更新前的模型系數(shù)；ei(t)表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)的誤差；η表示學(xué)習(xí)率，用于控制參數(shù)更新的步長；α表示第i個目標(biāo)電氣參數(shù)非線性誤差的靈敏度系數(shù)。

27、一種隔離開關(guān)的故障檢測方法，所述裝置包括：

28、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取所述隔離開關(guān)預(yù)設(shè)的多個電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)，并對目標(biāo)電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換及累加處理，以得到對應(yīng)的非線性累加數(shù)據(jù)；其中，所述目標(biāo)電氣參數(shù)為所述多個電氣參數(shù)中的任意一個；

29、非線性多元灰色系統(tǒng)模型構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建非線性多元灰色系統(tǒng)模型；其中，所述非線性多元灰色系統(tǒng)模型包括多個子模型，所述多個子模型的模型結(jié)構(gòu)相同，每個子模型對應(yīng)一個電氣參數(shù)，所述非線性多元灰色系統(tǒng)模型用于描述所述多個電氣參數(shù)間的非線性關(guān)系，不同子模型中電氣參數(shù)的模型系數(shù)和偏置項(xiàng)不同；根據(jù)所述目標(biāo)電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)和非線性累加數(shù)據(jù)估計所述非線性多元灰色系統(tǒng)模型中所述目標(biāo)電氣參數(shù)的模型系數(shù)和偏置項(xiàng)；

30、預(yù)測模塊，用于基于所述目標(biāo)電氣參數(shù)的模型系數(shù)和偏置項(xiàng)構(gòu)建參數(shù)預(yù)測模型，并基于所述參數(shù)預(yù)測模型獲取所述目標(biāo)電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)，以得到每個電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)；

31、故障判斷模塊，用于獲取所述隔離開關(guān)所述多個電氣參數(shù)的實(shí)測數(shù)據(jù)，并計算每個電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)之間的誤差，若任一電氣參數(shù)的誤差大于對應(yīng)電氣參數(shù)預(yù)設(shè)的誤差閾值，則判定所述隔離開關(guān)存在故障。

32、一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時，使得所述處理器執(zhí)行上述隔離開關(guān)的故障檢測方法的步驟。

33、一種隔離開關(guān)的故障檢測設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時，使得所述處理器執(zhí)行上述隔離開關(guān)的故障檢測方法的步驟。

34、本發(fā)明提供了隔離開關(guān)的故障檢測方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備，通過獲取多個電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換及累加處理，構(gòu)建包含多個子模型的非線性多元灰色系統(tǒng)模型，以描述各電氣參數(shù)之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。每個子模型對應(yīng)一個電氣參數(shù)，且有不同的模型系數(shù)和偏置項(xiàng)，這樣能描述不同電氣參數(shù)的參數(shù)特性差異，且能用于后續(xù)更精確地構(gòu)建參數(shù)預(yù)測模型及預(yù)測目標(biāo)電氣參數(shù)的預(yù)測值，最后通過預(yù)測值與實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比來判斷是否存在故障。該方法的有益效果在于由于采用了非線性建模和多參數(shù)綜合分析，能夠更準(zhǔn)確地捕捉電氣參數(shù)間復(fù)雜的動態(tài)變化，從而顯著提高故障診斷的精度。

技術(shù)特征：

1.一種隔離開關(guān)的故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對目標(biāo)電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換及累加處理，表示為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述非線性多元灰色系統(tǒng)模型中第i個電氣參數(shù)的子模型，表示為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標(biāo)電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)和非線性累加數(shù)據(jù)估計所述非線性多元灰色系統(tǒng)模型中所述目標(biāo)電氣參數(shù)的模型系數(shù)和偏置項(xiàng)，表示為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述參數(shù)預(yù)測模型獲取所述目標(biāo)電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)，以得到每個電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)，表示為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算每個電氣參數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)之間的誤差，表示為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述判定隔離開關(guān)存在故障之后，還包括：

8.一種隔離開關(guān)的故障檢測方法，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時，使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述方法的步驟。

10.一種隔離開關(guān)的故障檢測設(shè)備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時，使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種隔離開關(guān)的故障檢測方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備，通過獲取多個電氣參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換及累加處理，構(gòu)建包含多個子模型的非線性多元灰色系統(tǒng)模型，以描述各電氣參數(shù)之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。每個子模型對應(yīng)一個電氣參數(shù)，且有不同的模型系數(shù)和偏置項(xiàng)，這樣能描述不同電氣參數(shù)的參數(shù)特性差異，且能用于后續(xù)更精確地構(gòu)建參數(shù)預(yù)測模型及預(yù)測目標(biāo)電氣參數(shù)的預(yù)測值，最后通過預(yù)測值與實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比來判斷是否存在故障。該方法的有益效果在于由于采用了非線性建模和多參數(shù)綜合分析，能夠更準(zhǔn)確地捕捉電氣參數(shù)間復(fù)雜的動態(tài)變化，從而顯著提高故障診斷的精度。

技術(shù)研發(fā)人員：何順,錢國超,周仿榮,和曉輝
受保護(hù)的技術(shù)使用者：云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6