[发明专利]特高压直流控制保护合并单元运行状态评价方法及系统

说明书

本发明公开了一种特高压直流控制保护合并单元运行状态评价方法及系统，本发明方法包括采集室外设备运行环境数据、室内设备运行环境数据、合并单元运行数据提取得到状态评价特征；分别输入自适应模糊神经网络模型和深度学习最小二乘支持向量机模型，将输出两种状态评价结果数据通过线性融合模型得到综合状态评价结果数据；将综合状态评价结果数据和合并单元状态评价标准库对比获得合并单元的状态评价结果，并根据状态评价结果随机扰动调节线性融合模型的线性系数以提高线性融合模型的泛化能力。本发明能够实现合并单元的状态准确评价，有效解决特高压直流控制保护合并单元运行状态实时监测、评价方法的欠缺与滞后的问题，并且可靠性高、实用性强。

技术领域

本发明涉及电力工程中的合并单元(MU)检测技术，具体涉及一种特高压直流控制保护合并单元运行状态评价方法及系统。

背景技术

相较于传统变电站，特高压直流换流站的AFP、PCP、PPR及CPR等装置接收的电流、电压采样值由二次模拟量变成了经过合并单元(MU)转换过后的数字量。特高压换流站中的合并单元主要包括DMU及AMU，是一种电子式电流、电压互感器的接口装置，通过光纤接收各测量点电子式互感器的采样值，对各测量点采样值分别进行合并，并通过光纤将合并后的采样数据上传至控制保护和阀控等设备。在一定程度上实现了过程层数据的共享和数字化，它作为特高压换流站极控制保护、交流滤波器保护及阀组等保护的数据来源，作用十分重要，其合并单元的性能质量直接关系到其发送数字量的实时性、准确性。近年来，因直流控制保护合并单元板卡故障、程序卡死等故障致使AMU/DMU所传输的测量数据异常，进而导致直流系统控制保护功能闭锁、保护误动的现象时有发生，同时也暴露了特高压直流控制保护合并单元运行状态实时监测、评价方法的欠缺与滞后。

发明内容

本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种特高压直流控制保护合并单元运行状态评价方法及系统，本发明能够实现合并单元的状态准确评价，有效解决特高压直流控制保护合并单元运行状态实时监测、评价方法的欠缺与滞后的问题，并且可靠性高、实用性强。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种特高压直流控制保护合并单元运行状态评价方法，包括：

1)采集室外设备运行环境数据、室内设备运行环境数据、合并单元运行数据；

2)针对采集数据进行特征提取得到状态评价特征；

3)将状态评价特征分别输入自适应模糊神经网络模型和深度学习最小二乘支持向量机模型，所述自适应模糊神经网络模型和深度学习最小二乘支持向量机模型被预先训练建立了状态评价特征、状态评价结果数据之间的映射关系；将自适应模糊神经网络模型和深度学习最小二乘支持向量机模型两者输出的状态评价结果数据通过线性融合模型进行线性融合得到综合状态评价结果数据；

4)将综合状态评价结果数据和预设的合并单元状态评价标准库进行对比获得合并单元的状态评价结果，并根据状态评价结果随机扰动调节线性融合模型的线性系数以提高线性融合模型的泛化能力。

可选地，步骤1)中的室外设备运行环境数据包括温度、湿度、污秽程度；室内设备运行环境数据包括温度、湿度、粉尘颗粒度；合并单元运行数据、激光器驱动电流、激光器驱动电压、接收数据电平和激光器温度。

可选地，步骤2)中进行特征提取是指依次通过数据预处理、关联度分析、数据聚类，所述数据预处理是指对不同纲量的数据进行时序对应和归一化处理；所述关联度分析是指利用预处理数据进行重要性排序筛选出关键性数据，以降低数据异常对数据模型输出的影响；所述数据聚类是指对关键性数据进行数据分类，以实现对合并单元的状态评价特征进行自动分类识别。