[发明专利]一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法及系统有效

专利信息
申请号: 202010963001.1 申请日: 2020-09-14
公开(公告)号: CN112132430B 公开(公告)日: 2022-09-27
发明(设计)人: 李立生;由新红;李帅;刘明林;左新斌;张鹏平;王峰;刘洋;刘合金;黄敏;张世栋;孙勇;张林利;邵志敏 申请(专利权)人: 国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62
代理公司: 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689 代理人: 肖继军;张浩
地址: 250002 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 配电 主设备 分布式 状态 传感器 可靠性 评估 方法 系统
【说明书】:

一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法及系统,利用基于自注意力机制的时空图卷积神经网络SASTGCN模型,自主提取数据的时空分布特征,建立分布式状态传感器数据与评估值之间的非线性关系,很好的应对可靠性评估存在的非线性、不确定等问题。本发明克服了之前可靠性评估方法中不确定性因素和人的主观因素对评估结果影响较大、计算复杂度高、相关分析和灵敏度分析不够准确等局限性。使用该方法能够准确地捕捉传感器数据中的时空特征,很好地模拟传感器数据与评估值间的复杂映射,建立评估值与传感器数据之间的非线性关系,具有较高的评估精度,在工程上具有较高的实用价值。

技术领域

本发明属于配电网可靠性自感知技术领域,涉及一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法及系统。

背景技术

配电网作为连接输电与用户的关键环节,其安全可靠运行对电力系统稳定以及用户体验的重要性不言而喻。在配电网上应用自感知技术,在配电主设备上安装分布式传感装置,是对配电网的运行情况进行全面采集,监测设备状态,实现全生命周期的设备管理的一个重要举措,有利于提高电力系统稳定性和用户体验感。但是一旦传感器装置发生故障,则会对电网安全运行造成严重威胁。

目前还没有一个统一标准全面评估传感器装置可靠性。由于可靠性评估具有非线性、不确定等特点,传统的可靠性评估方法都有一定的局限性,计算复杂度高,相关分析和灵敏度分析不够准确,不确定性因素和人的主观因素对评估结果影响较大。

目前,已有的可靠性评估方法可以分为以下两类:一、采用层次分析法及其改进方法。使用这些方法,不确定性因素和人的主观因素对评估结果影响较大,评估精度不高。二、采用机器学习的方法进行可靠性评估,如马尔可夫模型、贝叶斯网络、决策树和神经网络等。该方法计算复杂度高且难以避免主观因素对模型的影响,导致准确描述高维、复杂、时变数据特征难度增大。

发明内容

为了解决现有技术存在的问题,本发明的目的在于,针对传统可靠性评估方法计算复杂度高,相关分析和灵敏度分析不够准确,不确定性因素和人的主观因素对评估结果影响较大等问题,提供一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法及系统。本发明采用具有强大自主特征提取能力的基于自注意力机制的时空图卷积神经网络作为主要架构,对具有复杂动态时空特征的传感器数据进行可靠性评估。该模型通过自主训练来挖掘数据的时空特征,建立评估值与传感器数据之间的非线性关系,完全克服了传统评估方法不确定性因素和人为因素对评估结果的影响较大的、计算复杂度高、相关性分析不够等问题。

本发明采用如下的技术方案:

一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法,其特征在于,所述评估方法包括以下步骤:

步骤1:建立待评估的配电主设备分布式状态传感器可靠性评估指标体系,所述指标体系包括4个一级指标,以及各一级指标所属的对应二级指标;

步骤2:采集与步骤1指标体系中每个二级指标相对应的配电主设备分布式状态传感器数据,每一个传感器数据向量的维度与指标体系中二级指标的数量相等;

步骤3:将步骤2采集的传感器数据进行归一化处理,并且分别作为样本数据,并将样本数据分为训练样本、测试样本和评估样本;

步骤4:采用SASTGCN模型,对步骤3所得到的分布式状态传感器数据中的训练样本进行学习,输出为评估值,

其中,SASTGCN为自注意力机制的时空图卷积神经网络;

步骤5:将步骤3中训练样本输入步骤4确定的SASTGCN模型,对SASTGCN模型进行训练,输出评估值,目标函数为

其中,yi为训练样本数据,y期待值为训练样本数据期待值,i为训练样本数据的指标,n为训练样本数据总数目;

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