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申请/专利权人：山西迎润新能源有限公司

申请日：2024-06-27

公开（公告）日：2024-10-11

公开（公告）号：CN118376869B

专利技术分类：

专利摘要：本申请提供一种电力系统故障诊断方法、装置、设备及介质，涉及电力系统故障诊断技术领域。该方法包括：获取电力系统在目标场景下的运行数据；其中，运行数据包括指定参数的实际值；利用智能诊断模型中的预测模型，根据运行数据预测指定参数在目标场景下的阈值范围；其中，智能诊断模型是由预测模型和分析模型构成的模型，指定参数在不同场景下对应不同的阈值范围；利用分析模型，在指定参数的实际值超过指定参数的阈值范围时，将运行数据作为异常数据，并对异常数据进行显示和或预警。上述方式提高了电力系统在不同场景下的故障诊断精确度。

专利权项：1.一种电力系统故障诊断方法，其特征在于，包括：获取电力系统在目标场景下的运行数据；其中，所述运行数据包括指定参数的实际值；利用智能诊断模型中的预测模型，根据所述运行数据预测所述指定参数在所述目标场景下的阈值范围；其中，所述智能诊断模型是由所述预测模型和分析模型构成的模型，所述指定参数在不同场景下对应不同的阈值范围；利用所述分析模型，在所述指定参数的实际值超过所述指定参数的阈值范围时，将所述运行数据作为异常数据，并对所述异常数据进行显示和或预警；所述分析模型为PowerWorld模型；所述对所述异常数据进行显示和或预警，包括：利用所述PowerWorld模型，根据所述运行数据，构建与所述电力系统对应的电力系统模型；基于所述电力系统模型，通过目标显示方式对所述异常数据进行显示，和或，通过目标预警方式对所述异常数据进行预警；所述预测模型为预先训练好的PSO-BP模型；训练所述PSO-BP模型，包括：获取电力系统在各场景下的历史运行数据，并构建训练集和测试集；构建BP神经网络的拓扑结构，并初始化BP神经网络的权值和阈值；基于所述训练集和所述测试集，利用PSO模型对所述BP神经网络的权值和阈值进行优化处理，输出最优权值和阈值；将所述最优权值和阈值赋予所述BP神经网络，得到所述预先训练好的PSO-BP模型；构建BP神经网络的拓扑结构，包括：确定BP神经网络的框架结构，所述框架结构包括：输入层、隐藏层和输出层；确定所述输入层和所述输出层的神经元数目，其中，所述输入层的神经元数目根据样本的特征参数数目确定，所述输出层的神经元数目根据待预测的指定参数的数目确定；确定隐藏层神经元数目，以均方误差值最小值为目标，通过反复训练，确定最佳的隐藏层神经元数目；所述电力系统包括第一母线和第二母线；其中，第一母线电压小于第二母线电压；所述第一母线的运行数据包括以下至少之一：所述第一母线电压、与所述第一母线相连的所有集电线电流矢量和、零序电压和零序电流；所述第二母线的运行数据包括以下至少之一：与所述第二母线相连的下一级母线电压、母线电流、零序电流、频率、有功功率和无功功率，与所述第二母线相连的主变高压侧的油温、绕组温度和压力，以及本段母线自动电压控制AVC指令值和SVG无功补偿信号遥信值；其中，所述下一级母线电压低于所述第二母线电压；针对所述第一母线的运行数据，所述指定参数为第一母线频率和第一母线电压；针对所述第二母线的运行数据，所述指定参数为第二母线频率第二母线电压。

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