申请/专利权人：南京中鑫智电科技有限公司

申请日：2024-02-27

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117783795B

主分类号：G01R31/12

分类号：G01R31/12;G06F9/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及换流变阀侧套管绝缘状态分析技术领域，公开了边缘分析的换流变阀侧套管绝缘状态综合分析方法及系统，包括：在换流变阀侧套管上采集数据的传感器处配置边缘计算单元；利用所述边缘计算单元对各自传感器采集到的数据进行数据分析；将每个边缘计算单元的数据分析结果汇集到中央计算单元，所述中央计算单元进行综合分析；根据所述综合分析的结果，在中央计算单元触发响应指令。提供了一种高效、准确、安全且成本效益高的换流变阀侧套管绝缘状态综合分析方法，适用于现代电力系统的实时监控和维护，具有显著的实用价值和广阔的应用前景。

主权项：1.边缘分析的换流变阀侧套管绝缘状态综合分析方法，其特征在于，包括：在换流变阀侧套管上采集数据的传感器处配置边缘计算单元；利用所述边缘计算单元对各自传感器采集到的数据进行数据分析；将每个边缘计算单元的数据分析结果汇集到中央计算单元，所述中央计算单元进行综合分析；根据所述综合分析的结果，在中央计算单元触发响应指令；所述传感器包括，电参数传感器、温度传感器、机械应力传感器、声发射传感器、振动传感器；将所述传感器的数据输出端接入具有数据分析能力的边缘计算单元；在所述边缘计算单元中埋入能够分析接入数据的识别算法和通用算法，通过所述通用算法对数据进行计算处理，通过所述识别算法将处理后的数据进行分析；所述通用算法包括，对原始数据进行自适应滤波，同时增强关键特征：Yt＝β·Xt+1-β·Yt-1+δ·dXtdt其中，Xt表示在时间t的原始数据；Yt表示在时间t的处理后数据；β表示平滑系数，用于控制历史数据的影响；δ表示增强系数，用于调节数据的导数对结果的贡献；dXtdt表示原始数据在时间t的导数；使用局部自回归模型捕捉数据的短期依赖关系； 其中，Zt表示在时间t的局部自回归模型输出，ai表示自回归模型的系数，∈t表示在时间t的误差项，n表示自回归模型的阶数；每个数据更新周期，将处理相同物理量的同种传感器的边缘计算单元中所述识别算法的数据库进行资源共享，边缘计算单元中的所述识别算法通过学习其他边缘计算单元共享的数据库，更新识别算法；并通过自身边缘计算单元的本地数据库对识别算法进行更正；所述共享的数据库包括，记录所有边缘计算单元中所述通用算法的输出结果和换流变阀侧套管的异常绝缘状态的数据集合；所述本地数据库包括，记录本地边缘计算单元中所述通用算法的输出结果和换流变阀侧套管的异常绝缘状态的数据集合；所述识别算法包括，根据共享的数据库，使用信息增益与数据分布感知机制的结合，优化决策树的分支过程；结合后的信息增益表示为：IG’D，A＝IGD，A+α·PD，A其中，IG’D，A表示增强的信息增益；IGD，A表示传统的信息增益；PD，A表示数据分布感知因子，通过考虑数据的分布特性来调整信息增益；α表示调节因子；D表示数据集；A表示属性特征，代表异常的发生情况；根据本地的数据库，使用神经网络来调整和优化决策树的分支决策；DToptimized＝NDTOEDT，Xlocal，θ其中，DToptimized表示优化后的决策树，NDTO表示神经网络优化器，EDT表示初始的增强决策树，Xlocal表示本地数据库的输入，θ表示神经网络的参数。

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