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申请/专利权人：温州职业技术学院

摘要：本发明涉及电力系统监控与维护技术领域，具体涉及一种配电设备健康状态评估方法及系统，通过传感器网络采集配电设备的多维度运行数据，对采集到的多维度运行数据进行预处理，从预处理后的数据中提取多模态特征参数，采用多源数据融合技术，将提取的多模态特征进行加权融合，计算配电设备的综合健康指数，基于综合健康指数，利用深度学习算法和历史运行数据，建立配电设备的健康状态评估模型，当监测到设备健康状态异常时，生成智能预警信息，并结合历史数据和故障特征进行智能故障诊断，确定故障类型、位置和原因，生成维护建议。本发明，提高了设备维护的效率和可靠性，为电力系统的安全稳定运行提供支持。

主权项：1.一种配电设备健康状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，数据采集：通过传感器网络采集配电设备的多维度运行数据，包括电压、电流、温度、湿度、振动、声音以及环境数据；S2，数据预处理：对采集到的多维度运行数据进行预处理，包括数据清洗、数据校准和异常数据检测，使用统计方法剔除异常数据；S3，多模态特征提取：从预处理后的数据中提取多模态特征参数，包括电气特征、热力学特征、机械特征和环境特征；所述多模态特征提取具体包括：S31，电气特征提取：电气特征包括电流波形特征和频率波动特征，从预处理后的电流数据中提取所有数据点，计算电流数据的均值和均方根值，找到预处理后的电流数据中的最大值，计算峰值因子，获取电流波形特征，从预处理后的电流数据中提取时间序列数据，进行快速傅里叶变换计算，获取频率波动特征；S32，热力学特征：热力学特征包括温度变化特征和热辐射特征，通过从预处理后的温度数据中提取所有数据点，计算温度数据的均值，从预处理后的温度数据中提取相邻数据点，计算温度变化率，获取温度变化特征，从预处理后的温度数据中提取温度值，计算热辐射强度，获取热辐射特征；S33，机械特征：机械特征包括振动频谱特征和机械应力特征，从预处理后的振动数据中提取时间序列数据，进行快速傅里叶变换计算，从快速傅里叶变换结果中提取频谱信号，计算峰值，获取振动频谱特征，从预处理后的振动数据中提取相邻数据点，计算应力变化率，获取机械应力特征；S34，环境特征提取：环境特征包括湿度变化特征和环境噪声特征，从预处理后的湿度数据中提取所有数据点，计算湿度数据的均值，从预处理后的湿度数据中提取相邻数据点，计算湿度变化率，获取湿度变化特征，从预处理后的噪声数据中提取噪声功率，计算噪声强度，获取环境噪声特征；S4，融合健康指数计算：采用多源数据融合技术，将提取的多模态特征进行加权融合，计算配电设备的综合健康指数，所述融合健康指数计算包括：S41，特征归一化：对不同模态的特征进行归一化处理；S42，特征加权：根据特征对健康状态的影响程度，给予不同的权重；S43，加权融合：将归一化后的特征按权重进行加权求和，得到综合健康指数；S44，综合健康指数解释：将计算得到的综合健康指数进行解释，用于评估配电设备的健康状态；S5，健康状态评估模型构建：基于综合健康指数，利用深度学习算法和历史运行数据，建立配电设备的健康状态评估模型，所述健康状态评估模型构建包括：S51，历史运行数据收集：收集配电设备历史运行数据，并提取特征数据，包括电气特征、热力学特征、机械特征和环境特征，基于提取的特征数据，计算出相应的综合健康指数；S52，特征标注：为提取的特征数据打上健康状态标签；构建特征向量：每个特征向量均包括S51中提取的特征数据和综合健康指数，每个特征向量对应一个健康状态标签；S53，建立健康状态评估模型：通过长短期记忆网络算法，构建健康状态评估模型；S54，模型训练：将特征向量作为输入，将健康状态标签作为输出，输入到模型中进行训练；S55，模型评估：使用准确率、精确率、召回率、F1分数评估健康状态评估模型性能；S56，模型部署：将训练好的健康状态评估模型部署到配电设备监控系统中，输入配电设备的实时运行数据，预测健康状态；S6，智能预警与故障诊断：当监测到设备健康状态异常时，生成智能预警信息，并结合历史数据和故障特征进行智能故障诊断，确定故障类型、位置和原因，生成维护建议。

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百度查询： 温州职业技术学院 一种配电设备健康状态评估方法及系统