CN117674128A - 基于电力调度***自动化故障排除方法 - Google Patents
基于电力调度***自动化故障排除方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117674128A CN117674128A CN202311683968.4A CN202311683968A CN117674128A CN 117674128 A CN117674128 A CN 117674128A CN 202311683968 A CN202311683968 A CN 202311683968A CN 117674128 A CN117674128 A CN 117674128A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fault
- analysis
- data
- report
- optimization
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 73
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 101
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 95
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 92
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims abstract description 17
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000002922 simulated annealing Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000012300 Sequence Analysis Methods 0.000 claims abstract description 14
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 9
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 claims abstract description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 48
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 41
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims description 33
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 25
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 claims description 24
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 22
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 20
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 15
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 15
- 238000009472 formulation Methods 0.000 claims description 14
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 12
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 11
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 11
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 10
- 230000010485 coping Effects 0.000 claims description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 9
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 9
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 8
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 claims description 7
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 7
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 6
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 6
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 claims description 5
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000007727 cost benefit analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 claims description 4
- 238000003891 environmental analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000011985 exploratory data analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000005111 flow chemistry technique Methods 0.000 claims description 4
- 238000012913 prioritisation Methods 0.000 claims description 4
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 3
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000008676 import Effects 0.000 description 4
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 208000025174 PANDAS Diseases 0.000 description 1
- 208000021155 Paediatric autoimmune neuropsychiatric disorders associated with streptococcal infection Diseases 0.000 description 1
- 240000000220 Panda oleosa Species 0.000 description 1
- 235000016496 Panda oleosa Nutrition 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000010921 in-depth analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 description 1
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明涉及电力***控制方法技术领域，具体为基于电力调度***自动化故障排除方法，包括以下步骤，基于电网节点，采用时间序列分析法，进行数据采集与初步分析，生成初步电网分析报告。本发明中，通过时间序列分析法，数据采集与初步分析更加精确，生成细致的初步电网分析报告，利用卷积神经网络和循环神经网络算法，增强故障模式的识别和预测能力，提高故障预测准确性和时效性，自动报警和处理方案制定，使故障响应迅速高效，减少人工干预，支持向量机算法在故障隔离和处理方面提供精确的决策支持，遗传算法在资源优化调度中促进高效利用，强化学习和模拟退火算法优化保护策略和***性能，增强电力调度***的稳定性和可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及电力***控制方法技术领域，尤其涉及基于电力调度***自动化故障排除方法。
背景技术
电力***控制方法技术领域专注于确保电力供应的稳定性、安全性和效率。这个领域涵盖了从电力生成、传输到分配的整个过程，重点包括实时监控电网状态、管理负荷调度、故障检测与隔离、***优化，以及安全保护措施。这些措施的目的是保证电力供应的连续性和质量，同时优化资源使用，提高能效和经济效益。
基于电力调度***自动化故障排除方法是电力***控制领域的一个重要组成部分，利用自动化技术来识别和解决电力***中的故障。其主要目的是提高电力***对故障的响应速度和处理效率。这种方法的引入是为了减少因故障导致的停电时间，确保电力***的稳定运行，并降低人为操作错误的风险。最终，这种方法旨在提高电力***的可靠性，减少维护成本，并提升用户对电力服务的满意度。实现基于电力调度***的自动化故障排除方法通常包括一系列综合手段，主要包括数据分析与监控、故障诊断算法、自动控制***，以及远程操作和干预。这些方法共同工作，以实时收集和分析电网数据，如电压、电流和频率，从而实时监测***状态并预测潜在故障。一旦检测到异常，高级算法被用于快速准确地定位故障源和性质。***会自动执行必要的控制操作，如隔离故障区域，以最小化故障对整个电力***的影响。远程操作和干预功能允许运维人员远程监控***，及时响应和处理故障，进一步提高了故障处理的速度和效率。这些手段的综合应用使得电力***能够更加智能和自适应地应对各种故障和挑战，从而提高整体的运行稳定性和效率。
传统电力调度***自动化故障排除方法存在多个不足之处。这些方法往往依赖于简单的故障检测和响应机制，缺乏深入的数据分析和故障模式识别能力，导致故障预测准确性较低。此外，传统方法在故障处理策略制定方面通常较为被动，依赖于人工干预，效率不高，且容易出错。在资源调度和优化方面，传统方法缺乏高效的算法支持，导致资源利用不够优化，无法有效应对复杂多变的电网环境。最后，这些方法在长期的***性能提升和风险评估方面也表现不足，缺乏对***整体优化和性能提升的有效策略。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于电力调度***自动化故障排除方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于电力调度***自动化故障排除方法，包括以下步骤：
S1：基于电网节点，采用时间序列分析法，进行数据采集与初步分析，生成初步电网分析报告；
S2：基于所述初步电网分析报告，采用卷积神经网络算法，进行故障模式识别，并生成故障模式识别报告；
S3：基于所述故障模式识别报告，采用循环神经网络算法，进行故障预测，并生成故障预测报告；
S4：基于所述故障预测报告，进行自动报警与建议制定，生成自动报警和处理方案；
S5：基于所述自动报警和处理方案，采用支持向量机算法进行故障隔离与处理，并生成故障隔离与恢复操作；
S6：基于所述故障隔离与恢复操作，采用遗传算法进行资源优化调度，并生成资源优化调度计划；
S7：基于所述资源优化调度计划，采用强化学习算法进行策略生成与风险评估，并生成
保护策略与风险评估；
S8：基于所述保护策略与风险评估，采用模拟退火算法进行***优化与反馈，并生成***优化与性能反馈。
作为本发明的进一步方案，所述初步电网分析报告具体包括负载变化、气象条件、历史故障记录数据的初步分析结果，所述故障模式识别报告具体为识别出的异常模式和电网趋势，所述故障预测报告包括预测出的潜在故障点和预测故障类型，所述故障隔离与恢复操作具体指自动隔离故障区域并启动备用路线的操作流程，所述保护策略与风险评估包括针对预设条件的保护策略及其潜在风险和收益的评估。
作为本发明的进一步方案，基于电网节点，采用时间序列分析法，进行数据采集与初步分析，生成初步电网分析报告：
S101：基于电网节点，采用数据收集技术，收集负载变化、气象条件、历史故障记录数据，生成原始数据集；
S102：基于所述原始数据集，采用数据预处理技术，进行数据清洗和格式化处理，生成预处理后的数据集；
S103：基于所述预处理后的数据集，采用统计分析方法，执行初步的数据探索，生成初步数据探索报告；
S104：基于所述初步数据探索报告，采用时间序列分析法，深入分析数据趋势，生成初步电网分析报告；
所述数据收集技术具体包括传感器数据采集和***日志分析，所述数据预处理技术包括数据去噪、归一化和数据格式转换，所述统计分析方法具体包括探索性数据分析和主成分分析，所述时间序列分析法包括趋势分析和季节性分解。
作为本发明的进一步方案，基于所述初步电网分析报告，采用卷积神经网络算法，进行故障模式识别，并生成故障模式识别报告：
S201：基于所述初步电网分析报告，采用数据特征提取技术，提取关键特征，生成特征提取报告；
S202：基于所述特征提取报告，采用卷积神经网络算法，训练深度学习模型，生成训练好的CNN模型；
S203：基于所述训练好的CNN模型，对特征数据进行深度分析，识别潜在的故障模式，生成故障模式深度分析结果；
S204：基于所述故障模式深度分析结果，综合运用模型验证和结果校验技术，进行故障模式的判定，生成故障模式识别报告；
所述数据特征提取技术包括特征工程和相关性分析，所述卷积神经网络算法用于识别数据模式，所述深度分析包括深度模式识别和趋势预测。
作为本发明的进一步方案，基于所述故障模式识别报告，采用循环神经网络算法，进行故障预测，并生成故障预测报告：
S301：基于所述故障模式识别报告，采用数据标准化和归一化技术，预处理数据，生成标准化数据集；
S302：基于所述标准化数据集，采用长短期记忆网络算法，构建LSTM故障预测模型；
S303：基于所述LSTM故障预测模型，执行模型训练和超参数优化，提高预测准确率，生成优化后的LSTM模型；
S304：基于所述优化后的LSTM模型，进行故障预测，生成故障预测报告；
所述数据标准化技术包括去除异常值和数据尺度变换，所述长短期记忆网络用于时间序列数据的特征学习和模式识别，所述模型训练包括交叉验证和损失函数最小化，所述故障预测包括潜在故障点的检测和故障类型的分类。
作为本发明的进一步方案，基于故障预测报告，进行自动报警与建议制定，生成自动报警和处理方案：
S401：基于所述故障预测报告，采用规则引擎和逻辑分析技术，制定故障报警规则，生成故障报警规则集；
S402：基于所述故障报警规则集，利用实时数据监控***，执行故障检测和报警，生成实时故障报警通知；
S403：基于所述实时故障报警通知，采用应急响应策略制定技术，拟定故障应对措施，生成故障应对策略草案；
S404：基于所述故障应对策略草案，进行综合审查和优化，生成自动报警和处理方案；
所述规则引擎技术包括条件判断和阈值设置，所述实时数据监控***包括数据流处理和异常事件触发，所述应急响应策略制定包括风险评估和优先级划分，所述审查和优化包括策略的实际可行性评估和资源调配考量。
作为本发明的进一步方案，基于所述自动报警和处理方案，采用支持向量机算法进行故障隔离与处理，并生成故障隔离与恢复操作：
S501：基于所述自动报警和处理方案，采用数据分析技术，识别关键故障特征，生成故障特征数据集；
S502：基于所述故障特征数据集，采用支持向量机算法，生成故障隔离模型；
S503：基于所述故障隔离模型，进行模型训练和调整，保障故障隔离精度，生成调整后的故障隔离模型；
S504：基于所述调整后的故障隔离模型，实施故障隔离与恢复操作；
所述支持向量机算法用于分类和异常检测，所述模型调整包括参数优化和验证，所述故障隔离与恢复操作包括故障区域的识别和隔离措施的实施。
作为本发明的进一步方案，基于所述故障隔离与恢复操作，采用遗传算法进行资源优化调度，并生成资源优化调度计划：
S601：基于所述故障隔离与恢复操作，采用资源状态分析技术，评估资源分配需求，生成资源分配需求分析报告；
S602：基于所述资源分配需求分析报告，采用遗传算法，生成资源调度优化模型；
S603：基于所述资源调度优化模型，执行模型训练和优化，确保资源分配效率，生成优化后的资源调度模型；
S604：基于所述优化后的资源调度模型，实施资源优化调度，生成资源优化调度计划；
所述资源状态分析技术包括资源利用率评估和需求预测，所述遗传算法用于找出最优资源分配方案，所述模型训练和优化包括适应度评估和种群进化策略，所述调度计划包括资源重分配和优先级管理。
作为本发明的进一步方案，基于所述资源优化调度计划，采用强化学习算法进行策略生成与风险评估，并生成保护策略与风险评估：
S701：基于所述资源优化调度计划，采用环境分析技术，评估当前资源调度环境，生成资源调度环境分析报告；
S702：基于所述资源调度环境分析报告，采用强化学习算法，模拟差异化的资源调度策略，生成策略模拟结果；
S703：基于所述策略模拟结果，进行策略效果评估和风险分析，生成策略效果评估报告；
S704：基于所述策略效果评估报告，综合评价多策略并选择最优策略，生成保护策略与风险评估；
所述环境分析技术包括资源可用性和需求预测，所述强化学习算法用于策略的探索和利用，所述评估包括效益分析和潜在风险识别，所述综合评价包括成本效益分析和风险管理。
作为本发明的进一步方案，基于所述保护策略与风险评估，采用模拟退火算法进行***优化与反馈，并生成***优化与性能反馈：
S801：基于所述保护策略与风险评估，采用性能监测技术，分析当前***性能，生成***性能分析报告；
S802：基于所述***性能分析报告，采用模拟退火算法，优化***配置和性能，生成***优化方案；
S803：基于所述***优化方案，执行优化操作和调整，操作***维持最佳性能，生成优化操作执行结果；
S804：基于所述优化操作执行结果，进行***性能评估和反馈，生成***优化与性能反馈；
所述性能监测技术包括***运行状态监控和效率评估，所述模拟退火算法用于全局优化，所述优化操作包括参数调整和功能增强，所述性能评估和反馈包括***稳定性和效率的综合评价。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过使用时间序列分析法，数据采集与初步分析更加精确，能够生成更加细致的初步电网分析报告。利用卷积神经网络和循环神经网络算法，增强了故障模式的识别和预测能力，提高故障预测的准确性和时效性。自动报警和处理方案的制定，使得故障响应更加迅速和高效，减少人工干预的需要。支持向量机算法的应用在故障隔离和处理方面提供了更精确的决策支持，而遗传算法在资源优化调度中促进了资源的高效利用。通过强化学习和模拟退火算法，保护策略和***性能得到了持续的优化和提升，增强了整个电力调度***的稳定性和可靠性。
附图说明
图1为本发明的主步骤示意图；
图2为本发明的S1细化示意图；
图3为本发明的S2细化示意图；
图4为本发明的S3细化示意图；
图5为本发明的S4细化示意图；
图6为本发明的S5细化示意图；
图7为本发明的S6细化示意图；
图8为本发明的S7细化示意图；
图9为本发明的S8细化示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于电力调度***自动化故障排除方法，包括以下步骤：
S1：基于电网节点，采用时间序列分析法，进行数据采集与初步分析，生成初步电网分
析报告；
S2：基于初步电网分析报告，采用卷积神经网络算法，进行故障模式识别，并生成故障模式识别报告；
S3：基于故障模式识别报告，采用循环神经网络算法，进行故障预测，并生成故障预测报告；
S4：基于故障预测报告，进行自动报警与建议制定，生成自动报警和处理方案；
S5：基于自动报警和处理方案，采用支持向量机算法进行故障隔离与处理，并生成故障隔离与恢复操作；
S6：基于故障隔离与恢复操作，采用遗传算法进行资源优化调度，并生成资源优化调度计划；
S7：基于资源优化调度计划，采用强化学习算法进行策略生成与风险评估，并生成保护策略与风险评估；
S8：基于保护策略与风险评估，采用模拟退火算法进行***优化与反馈，并生成***优化与性能反馈。
初步电网分析报告具体包括负载变化、气象条件、历史故障记录数据的初步分析结果，故障模式识别报告具体为识别出的异常模式和电网趋势，故障预测报告包括预测出的潜在故障点和预测故障类型，故障隔离与恢复操作具体指自动隔离故障区域并启动备用路线的操作流程，保护策略与风险评估包括针对预设条件的保护策略及其潜在风险和收益的评估。
通过时间序列分析法，***能够实时监控电网状态，并预测未来趋势，从而提前应对潜在问题。卷积神经网络和循环神经网络的应用增强故障诊断的准确性和预测能力，使运维人员能够快速、有效地响应故障。自动报警和处理方案的生成，以及支持向量机算法在故障隔离与处理中的应用，提高应急响应的速度和效率，确保故障发生时的快速处理。遗传算法在资源优化调度中的使用提升资源的利用效率，而强化学习和模拟退火算法的使用进一步增强***的自适应能力和优化性能。
请参阅图2，基于电网节点，采用时间序列分析法，进行数据采集与初步分析，生成初步电网分析报告：
S101：基于电网节点，采用数据收集技术，收集负载变化、气象条件、历史故障记录数据，生成原始数据集；
S102：基于原始数据集，采用数据预处理技术，进行数据清洗和格式化处理，生成预处理后的数据集；
S103：基于预处理后的数据集，采用统计分析方法，执行初步的数据探索，生成初步数据探索报告；
S104：基于初步数据探索报告，采用时间序列分析法，深入分析数据趋势，生成初步电网分析报告；
数据收集技术具体包括传感器数据采集和***日志分析，数据预处理技术包括数据去噪、归一化和数据格式转换，统计分析方法具体包括探索性数据分析和主成分分析，时间序列分析法包括趋势分析和季节性分解。
S101中，通过部署高精度传感器，收集电网节点的负载变化、气象条件等实时数据。***日志分析被用于提取历史故障记录和操作数据。这些数据共同构成原始数据集，为深入分析提供基础。
S102中，使用数据清洗技术去除无关或错误的数据记录，并通过归一化处理标准化数据范围。还需要进行数据格式转换，确保数据在后续的分析中兼容使用。
S103中，涉及运用探索性数据分析和主成分分析等统计方法。这一阶段的目标是识别和理解数据中的关键趋势、模式和潜在异常点，方便为更深入的分析奠定基础。
S104中，基于之前步骤的发现，深入分析数据的时间序列特征，包括长期趋势和季节性模式。这一步骤关键在于识别和解释影响电网性能的时间相关因素，为制定改进措施和未来规划提供依据。
请参阅图3，基于初步电网分析报告，采用卷积神经网络算法，进行故障模式识别，并生成故障模式识别报告：
S201：基于初步电网分析报告，采用数据特征提取技术，提取关键特征，生成特征提取报告；
S202：基于特征提取报告，采用卷积神经网络算法，训练深度学习模型，生成训练好的CNN模型；
S203：基于训练好的CNN模型，对特征数据进行深度分析，识别潜在的故障模式，生成故障模式深度分析结果；
S204：基于故障模式深度分析结果，综合运用模型验证和结果校验技术，进行故障模式的判定，生成故障模式识别报告；
数据特征提取技术包括特征工程和相关性分析，卷积神经网络算法用于识别数据模式，深度分析包括深度模式识别和趋势预测。
S201中，通过特征工程和相关性分析的数据特征提取技术，从原始数据中筛选出重要的特征，这些特征能够有效地反映电网的运行状况。
S202中，基于特征提取报告中的结果，使用卷积神经网络算法构建深度学习模型，对提取出的特征进行训练。
S203中，利用训练好的CNN模型，在新的电网状态数据上进行测试，对特征数据进行深度分析，识别潜在的故障模式。
S204中，基于故障模式深度分析结果，通过模型验证和结果校验技术，对电网故障模式进行准确判断。
请参阅图4，基于故障模式识别报告，采用循环神经网络算法，进行故障预测，并生成故障预测报告：
S301：基于故障模式识别报告，采用数据标准化和归一化技术，预处理数据，生成标准化数据集；
S302：基于标准化数据集，采用长短期记忆网络算法，构建LSTM故障预测模型；
S303：基于LSTM故障预测模型，执行模型训练和超参数优化，提高预测准确率，生成优化后的LSTM模型；
S304：基于优化后的LSTM模型，进行故障预测，生成故障预测报告；
数据标准化技术包括去除异常值和数据尺度变换，长短期记忆网络用于时间序列数据的特征学习和模式识别，模型训练包括交叉验证和损失函数最小化，故障预测包括潜在故障点的检测和故障类型的分类。
S301中，利用故障模式识别报告中的数据，进行标准化和归一化处理。这一步骤包括去除异常值和进行数据尺度变换，确保输入到LSTM模型的数据质量。处理后的数据集将被标准化，便于后续步骤的处理。
S302中，基于标准化的数据集构建LSTM故障预测模型。LSTM网络特别适合处理时间序列数据，有效地捕捉数据中的长期依赖关系。将构建的模型专门用于学习电网故障模式的时间序列特征和识别潜在的故障模式。
S303中，执行LSTM模型的训练和超参数优化。这一过程包括使用交叉验证来防止过拟合，以及调整损失函数以最小化预测误差。目的是提高模型在实际电网数据上的预测准确率。训练和优化后的LSTM模型将用于故障预测。
S304中，利用优化后的LSTM模型进行故障预测。这个步骤包括潜在故障点的检测和故障类型的分类。将预测结果详细记录在故障预测报告中，这将为电网运维团队提供关键的信息，方便提前采取预防措施，避免或减轻故障的影响。
请参阅图5，基于故障预测报告，进行自动报警与建议制定，生成自动报警和处理方案：
S401：基于故障预测报告，采用规则引擎和逻辑分析技术，制定故障报警规则，生成故障报警规则集；
S402：基于故障报警规则集，利用实时数据监控***，执行故障检测和报警，生成实时故障报警通知；
S403：基于实时故障报警通知，采用应急响应策略制定技术，拟定故障应对措施，生成故障应对策略草案；
S404：基于故障应对策略草案，进行综合审查和优化，生成自动报警和处理方案；
规则引擎技术包括条件判断和阈值设置，实时数据监控***包括数据流处理和异常事件触发，应急响应策略制定包括风险评估和优先级划分，审查和优化包括策略的实际可行性评估和资源调配考量。
S401中，选用适当的规则引擎技术，设定条件判断和阈值设置。这些规则引擎的设定需要充分考虑故障预测报告中的关键信息，确保规则准确捕捉潜在的故障模式。规则集的建立应具备灵活性，适应***运行时的变化。
S402中，涉及实时数据监控***的运用。整合数据流处理和异常事件触发机制，实时监测***运行状态。借助制定好的故障报警规则集，***准确识别和报警出异常情况，并生成及时的故障报警通知。
S403中，利用应急响应策略制定技术，进行风险评估和优先级划分。通过考虑不同故障类型对***的影响程度，确定应对措施的紧急程度，并制定相应的应急响应流程，确保在故障发生时快速有效地应对。
S404中，需要对制定的故障应对策略草案进行全面审查。通过模拟测试评估策略在实际环境中的表现，考虑资源利用效率，优化策略降低实施成本。确定报警通知的形式和接收方，确保信息及时传递。
请参阅图6，基于自动报警和处理方案，采用支持向量机算法进行故障隔离与处理，并生成故障隔离与恢复操作：
S501：基于自动报警和处理方案，采用数据分析技术，识别关键故障特征，生成故障特征数据集；
S502：基于故障特征数据集，采用支持向量机算法，生成故障隔离模型；
S503：基于故障隔离模型，进行模型训练和调整，保障故障隔离精度，生成调整后的故障隔离模型；
S504：基于调整后的故障隔离模型，实施故障隔离与恢复操作；
支持向量机算法用于分类和异常检测，模型调整包括参数优化和验证，故障隔离与恢复操作包括故障区域的识别和隔离措施的实施。
S501中，任务：利用数据分析技术识别关键故障特征。
操作：收集原始数据，进行预处理(如缺失值处理、归一化等)，然后使用特征工程技术(如主成分分析、特征选择算法等)来识别和提取关键故障特征。
代码示例(假设使用Python)：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
#加载数据
data＝pd.read_csv('fault_data.csv')
#预处理
data＝data.fillna(method＝'ffill')
scaler＝StandardScaler()
scaled_data＝scaler.fit_transform(data)
#特征提取
pca＝PCA(n_components＝5)
feature_dataset＝pca.fit_transform(scaled_data)
S502中，任务：使用支持向量机算法构建故障隔离模型。
操作：选择合适的SVM参数(如核函数、C值等)，然后用故障特征数据集训练SVM模型。
代码示例：
from sklearn.svm import SVC
#假设feature_dataset和labels已准备好
model＝SVC(kernel＝'rbf',C＝1.0)
model.fit(feature_dataset,labels)
S503中，任务：进行模型训练和调整，确保故障隔离精度。
操作：使用交叉验证和网格搜索等技术来优化模型参数。
代码示例：
S504中，任务：使用调整后的模型进行故障隔离与恢复操作。
操作：利用训练好的模型对新数据进行预测，识别故障区域并实施隔离措施。
代码示例：
#假设new_data是新的观测数据
scaled_new_data＝scaler.transform(new_data)
fault_prediction＝optimized_model.predict(scaled_new_data)
#根据预测结果实施隔离措施
if fault_prediction＝＝[some_fault_condition]:
#实施隔离措施
请参阅图7，基于故障隔离与恢复操作，采用遗传算法进行资源优化调度，并生成资源优化调度计划：
S601：基于故障隔离与恢复操作，采用资源状态分析技术，评估资源分配需求，生成资源分配需求分析报告；
S602：基于资源分配需求分析报告，采用遗传算法，生成资源调度优化模型；
S603：基于资源调度优化模型，执行模型训练和优化，确保资源分配效率，生成优化后的资源调度模型；
S604：基于优化后的资源调度模型，实施资源优化调度，生成资源优化调度计划；
资源状态分析技术包括资源利用率评估和需求预测，遗传算法用于找出最优资源分配方案，模型训练和优化包括适应度评估和种群进化策略，调度计划包括资源重分配和优先级管理。
S601中，通过运用资源状态分析技术，***评估资源利用率并进行需求预测，确立***在故障隔离与恢复操作中的具体资源需求。这为后续优化调度提供了明确的基础。
S602中，利用遗传算法，将资源分配需求分析报告转化为一个可优化的模型。确定优化目标、约束条件，并抽象为遗传算法可处理的问题形式，找到最优的资源分配方案。
S603中，通过使用适应度评估和种群进化策略，确保模型能够有效地适应***变化，提高资源分配效率。这一步骤旨在生成经过优化的资源调度模型，反映最佳的资源分配策略。
S604中，基于经过优化的资源调度模型，执行资源的优化调度。通过资源重分配和优先级管理，确保***在故障恢复时最大化利用可用资源，最小化影响。生成详细的资源优化调度计划，包括具体的资源分配方案和执行时序。
请参阅图8，基于资源优化调度计划，采用强化学习算法进行策略生成与风险评估，并生成保护策略与风险评估：
S701：基于资源优化调度计划，采用环境分析技术，评估当前资源调度环境，生成资源调度环境分析报告；
S702：基于资源调度环境分析报告，采用强化学习算法，模拟差异化的资源调度策略，生成策略模拟结果；
S703：基于策略模拟结果，进行策略效果评估和风险分析，生成策略效果评估报告；
S704：基于策略效果评估报告，综合评价多策略并选择最优策略，生成保护策略与风险评估；
环境分析技术包括资源可用性和需求预测，强化学习算法用于策略的探索和利用，评估包括效益分析和潜在风险识别，综合评价包括成本效益分析和风险管理。
S701中，通过环境分析技术，***对当前资源调度环境进行全面评估，包括对资源可用性和需求预测的考量。生成的环境分析报告为后续强化学习算法的应用提供基础，确保策略生成在深刻理解***环境的基础上进行。
S702中，强化学习算法被用于模拟差异化的资源调度策略，方便在模拟中通过探索和利用不同的策略寻找最适应当前环境的最优调度方案。这确保***能够根据实际环境变化灵活调整资源分配策略。
S703中，通过对策略模拟结果的评估，包括效益分析和潜在风险的辨识，生成策略效果评估报告。这一报告详细说明各种策略的实际表现、优劣势以及引入的潜在风险因素。
S704中，基于策略效果评估报告，***综合评价多种策略并选择最优策略。这一过程中进行成本效益分析和风险管理，确保最终生成的保护策略与风险评估能够在实际应用中保证资源调度的可靠性和效益。
请参阅图9，基于保护策略与风险评估，采用模拟退火算法进行***优化与反馈，并生成***优化与性能反馈：
S801：基于保护策略与风险评估，采用性能监测技术，分析当前***性能，生成***性能分析报告；
S802：基于***性能分析报告，采用模拟退火算法，优化***配置和性能，生成***优化方案；
S803：基于***优化方案，执行优化操作和调整，操作***维持最佳性能，生成优化操作执行结果；
S804：基于优化操作执行结果，进行***性能评估和反馈，生成***优化与性能反馈；
性能监测技术包括***运行状态监控和效率评估，模拟退火算法用于全局优化，优化操作包括参数调整和功能增强，性能评估和反馈包括***稳定性和效率的综合评价。
S801中，通过性能监测技术对当前***进行全面分析。这包括***运行状态的实时监控以及效率评估。监测结果用于生成***性能分析报告，详细描述***的性能状况和存在的潜在问题。
S802中，根据***性能分析报告，引入模拟退火算法进行全局优化。在这一步骤中，模拟退火算法通过搜索解空间来寻找最优的***配置和性能调整方案。生成的***优化方案包含参数调整和性能优化的关键信息。
S803中，将***优化方案应用于实际***中。这涉及执行优化操作和调整，确保***按照最佳性能运行。这包括参数的动态调整和功能的增强，适应不同工作负载和环境变化。执行后生成优化操作执行结果，记录实际应用中***的表现和变化。
S804中，对***进行性能评估和反馈。这一步骤综合考虑***的稳定性和效率，并生成
***优化与性能反馈。反馈结果用于调整保护策略、重新评估风险，并反馈到整个***优化流程，形成一个闭环反馈***，确保***在不断变化的环境中保持最佳性能。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.基于电力调度***自动化故障排除方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于电网节点，采用时间序列分析法，进行数据采集与初步分析，生成初步电网分析报告；
基于所述初步电网分析报告，采用卷积神经网络算法，进行故障模式识别，并生成故障模式识别报告；
基于所述故障模式识别报告，采用循环神经网络算法，进行故障预测，并生成故障预测报告；
基于所述故障预测报告，进行自动报警与建议制定，生成自动报警和处理方案；
基于所述自动报警和处理方案，采用支持向量机算法进行故障隔离与处理，并生成故障隔离与恢复操作；
基于所述故障隔离与恢复操作，采用遗传算法进行资源优化调度，并生成资源优化调度计划；
基于所述资源优化调度计划，采用强化学习算法进行策略生成与风险评估，并生成保护策略与风险评估；
基于所述保护策略与风险评估，采用模拟退火算法进行***优化与反馈，并生成***优化与性能反馈。
2.根据权利要求1所述的基于电力调度***自动化故障排除方法，其特征在于，所述初步电网分析报告具体包括负载变化、气象条件、历史故障记录数据的初步分析结果，所述故障模式识别报告具体为识别出的异常模式和电网趋势，所述故障预测报告包括预测出的潜在故障点和预测故障类型，所述故障隔离与恢复操作具体指自动隔离故障区域并启动备用路线的操作流程，所述保护策略与风险评估包括针对预设条件的保护策略及其潜在风险和收益的评估。
3.根据权利要求1所述的基于电力调度***自动化故障排除方法，其特征在于，基于电网节点，采用时间序列分析法，进行数据采集与初步分析，生成初步电网分析报告：
基于电网节点，采用数据收集技术，收集负载变化、气象条件、历史故障记录数据，生成原始数据集；
基于所述原始数据集，采用数据预处理技术，进行数据清洗和格式化处理，生成预处理后的数据集；
基于所述预处理后的数据集，采用统计分析方法，执行初步的数据探索，生成初步数据探索报告；
基于所述初步数据探索报告，采用时间序列分析法，深入分析数据趋势，生成初步电网分析报告；
所述数据收集技术具体包括传感器数据采集和***日志分析，所述数据预处理技术包括数据去噪、归一化和数据格式转换，所述统计分析方法具体包括探索性数据分析和主成分分析，所述时间序列分析法包括趋势分析和季节性分解。
4.根据权利要求1所述的基于电力调度***自动化故障排除方法，其特征在于，基于所述初步电网分析报告，采用卷积神经网络算法，进行故障模式识别，并生成故障模式识别报告：
基于所述初步电网分析报告，采用数据特征提取技术，提取关键特征，生成特征提取报告；
基于所述特征提取报告，采用卷积神经网络算法，训练深度学习模型，生成训练好的CNN模型；
基于所述训练好的CNN模型，对特征数据进行深度分析，识别潜在的故障模式，生成故障模式深度分析结果；
基于所述故障模式深度分析结果，综合运用模型验证和结果校验技术，进行故障模式的判定，生成故障模式识别报告；
所述数据特征提取技术包括特征工程和相关性分析，所述卷积神经网络算法用于识别数据模式，所述深度分析包括深度模式识别和趋势预测。
5.根据权利要求1所述的基于电力调度***自动化故障排除方法，其特征在于，基于所述故障模式识别报告，采用循环神经网络算法，进行故障预测，并生成故障预测报告：
基于所述故障模式识别报告，采用数据标准化和归一化技术，预处理数据，生成标准化数据集；
基于所述标准化数据集，采用长短期记忆网络算法，构建LSTM故障预测模型；
基于所述LSTM故障预测模型，执行模型训练和超参数优化，提高预测准确率，生成优化后的LSTM模型；
基于所述优化后的LSTM模型，进行故障预测，生成故障预测报告；
所述数据标准化技术包括去除异常值和数据尺度变换，所述长短期记忆网络用于时间序列数据的特征学习和模式识别，所述模型训练包括交叉验证和损失函数最小化，所述故障预测包括潜在故障点的检测和故障类型的分类。
6.根据权利要求1所述的基于电力调度***自动化故障排除方法，其特征在于，基于故障预测报告，进行自动报警与建议制定，生成自动报警和处理方案：
基于所述故障预测报告，采用规则引擎和逻辑分析技术，制定故障报警规则，生成故障报警规则集；
基于所述故障报警规则集，利用实时数据监控***，执行故障检测和报警，生成实时故障报警通知；
基于所述实时故障报警通知，采用应急响应策略制定技术，拟定故障应对措施，生成故障应对策略草案；
基于所述故障应对策略草案，进行综合审查和优化，生成自动报警和处理方案；
所述规则引擎技术包括条件判断和阈值设置，所述实时数据监控***包括数据流处理和异常事件触发，所述应急响应策略制定包括风险评估和优先级划分，所述审查和优化包括策略的实际可行性评估和资源调配考量。
7.根据权利要求1所述的基于电力调度***自动化故障排除方法，其特征在于，基于所述自动报警和处理方案，采用支持向量机算法进行故障隔离与处理，并生成故障隔离与恢复操作：
基于所述自动报警和处理方案，采用数据分析技术，识别关键故障特征，生成故障特征数据集；
基于所述故障特征数据集，采用支持向量机算法，生成故障隔离模型；
基于所述故障隔离模型，进行模型训练和调整，保障故障隔离精度，生成调整后的故障隔离模型；
基于所述调整后的故障隔离模型，实施故障隔离与恢复操作；
所述支持向量机算法用于分类和异常检测，所述模型调整包括参数优化和验证，所述故障隔离与恢复操作包括故障区域的识别和隔离措施的实施。
8.根据权利要求1所述的基于电力调度***自动化故障排除方法，其特征在于，基于所述故障隔离与恢复操作，采用遗传算法进行资源优化调度，并生成资源优化调度计划：
基于所述故障隔离与恢复操作，采用资源状态分析技术，评估资源分配需求，生成资源分配需求分析报告；
基于所述资源分配需求分析报告，采用遗传算法，生成资源调度优化模型；
基于所述资源调度优化模型，执行模型训练和优化，确保资源分配效率，生成优化后的资源调度模型；
基于所述优化后的资源调度模型，实施资源优化调度，生成资源优化调度计划；
所述资源状态分析技术包括资源利用率评估和需求预测，所述遗传算法用于找出最优资源分配方案，所述模型训练和优化包括适应度评估和种群进化策略，所述调度计划包括资源重分配和优先级管理。
9.根据权利要求1所述的基于电力调度***自动化故障排除方法，其特征在于，基于所述资源优化调度计划，采用强化学习算法进行策略生成与风险评估，并生成保护策略与风险评估：
基于所述资源优化调度计划，采用环境分析技术，评估当前资源调度环境，生成资源调度环境分析报告；
基于所述资源调度环境分析报告，采用强化学习算法，模拟差异化的资源调度策略，生成策略模拟结果；
基于所述策略模拟结果，进行策略效果评估和风险分析，生成策略效果评估报告；
基于所述策略效果评估报告，综合评价多策略并选择最优策略，生成保护策略与风险评估；
所述环境分析技术包括资源可用性和需求预测，所述强化学习算法用于策略的探索和利用，所述评估包括效益分析和潜在风险识别，所述综合评价包括成本效益分析和风险管理。
10.根据权利要求1所述的基于电力调度***自动化故障排除方法，其特征在于，基于所述保护策略与风险评估，采用模拟退火算法进行***优化与反馈，并生成***优化与性能反馈：
基于所述保护策略与风险评估，采用性能监测技术，分析当前***性能，生成***性能分析报告；
基于所述***性能分析报告，采用模拟退火算法，优化***配置和性能，生成***优化方案；
基于所述***优化方案，执行优化操作和调整，操作***维持最佳性能，生成优化操作执行结果；
基于所述优化操作执行结果，进行***性能评估和反馈，生成***优化与性能反馈；
所述性能监测技术包括***运行状态监控和效率评估，所述模拟退火算法用于全局优化，所述优化操作包括参数调整和功能增强，所述性能评估和反馈包括***稳定性和效率的综合评价。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311683968.4A CN117674128A (zh) | 2023-12-08 | 2023-12-08 | 基于电力调度***自动化故障排除方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311683968.4A CN117674128A (zh) | 2023-12-08 | 2023-12-08 | 基于电力调度***自动化故障排除方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117674128A true CN117674128A (zh) | 2024-03-08 |
Family
ID=90086138
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311683968.4A Pending CN117674128A (zh) | 2023-12-08 | 2023-12-08 | 基于电力调度***自动化故障排除方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117674128A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118114955A (zh) * | 2024-04-29 | 2024-05-31 | 深圳市中科云科技开发有限公司 | 虚拟电厂的电力调度方法及相关设备 |
-
2023
- 2023-12-08 CN CN202311683968.4A patent/CN117674128A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118114955A (zh) * | 2024-04-29 | 2024-05-31 | 深圳市中科云科技开发有限公司 | 虚拟电厂的电力调度方法及相关设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101984730B1 (ko) | 서버 장애 자동 예측 시스템 및 자동 예측 방법 | |
| WO2017139046A1 (en) | System and method for unsupervised root cause analysis of machine failures | |
| CN116559598B (zh) | 一种智慧配电网故障定位方法及*** | |
| CN114267178B (zh) | 一种车站的智能运营维护方法及装置 | |
| CN114169545A (zh) | 一种热电厂设备智能故障诊断和运维引导的方法、装置、介质及设备 | |
| CN111709765A (zh) | 一种用户画像评分方法、装置和存储介质 | |
| CN117674128A (zh) | 基于电力调度***自动化故障排除方法 | |
| CN117713221B (zh) | 一种微逆光伏并网优化*** | |
| CN116451142A (zh) | 一种基于机器学习算法的水质传感器故障检测方法 | |
| He et al. | Intelligent Fault Analysis With AIOps Technology | |
| CN117630758B (zh) | 发电站变压器健康状态监测方法及*** | |
| Shi et al. | A novel approach to detect electricity theft based on conv-attentional Transformer Neural Network | |
| CN112508278A (zh) | 一种基于证据回归多模型的多联供***负荷预测方法 | |
| Aftabi et al. | A Variational Autoencoder Framework for Robust, Physics-Informed Cyberattack Recognition in Industrial Cyber-Physical Systems | |
| CN116956174B (zh) | 用于进行冷头状态分类检测和寿命预测的分类模型和预测模型的生成方法 | |
| Karagiorgou et al. | On making factories smarter through actionable predictions based on time-series data | |
| CN113159131B (zh) | 生物反应器运行状况分级预报预测方法及*** | |
| CN117708720B (zh) | 一种基于知识图谱的设备故障诊断*** | |
| US20230022100A1 (en) | Prognostic and health management system for system management and method thereof | |
| Yang | A Robust Event Diagnostics Platform: Integrating Tensor Analytics and Machine Learning into Real-time Grid Monitoring | |
| Simayi et al. | Research on Smart Grid Condition Monitoring System Based on Differential Evolutionary Algorithm | |
| CN117349620A (zh) | 一种用于核电厂设备安全状态预测的应用方法和*** | |
| CN118293988A (zh) | 基于物联网感知的环境站房设备运行状态监测***及方法 | |
| Nashivochnikov et al. | The System for Operational Monitoring and Analytics of Industry Cyber-Physical Systems Security in Fuel and Energy | |
| CN118263872A (zh) | 一种定制化电压暂降治理优化方法及*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication |