[发明专利]一种基于SCADA的轨道交通线路跳闸智能预警系统

说明书

本发明涉及一种基于SCADA的轨道交通线路跳闸智能预警系统，该系统包括：监视控制子系统：即SCADA系统，用以实现对轨道交通供电系统运行过程进行监视控制以及电力数据的采集；智能预测子系统：通过构建轨道交通线路跳闸预测模型，结合电力数据和天气数据对轨道交通线路跳闸故障进行准确预测；故障预警子系统：用以根据智能预测子系统的预测结果实现高效直观的故障预警。与现有技术相比，本发明具有考虑全面、准确高效、安全稳定等优点。

技术领域

本发明涉及轨道交通供电系统故障预警技术领域，尤其是涉及一种基于SCADA的轨道交通线路跳闸智能预警系统。

背景技术

目前关于轨道交通供电系统线路跳闸的实时预测与判断相关研究较为缺乏，主要通过研究定位雷电发生区域、规模和预测雷电天气或山火灾害的情况进而预测线路跳闸概率的方法。

采用以上方法用来预测线路跳闸主要是建立在雷电或山火这样的天气因素是影响线路跳闸的重要条件下确定的，主要是通过雷击和山火灾害发生的状况和概率进行间接预测跳闸概率，同时这样的方法忽视了线路运行过程中产生的电力参数具有十分重要的意义，也导致预测精度不高的问题发生。

现有方法对设备依赖性强，对雷电以及山火灾害的预测需要极高精度，无法进行实时预测，现有的线路跳闸概率预测方法目前已取得了重要的研究成果但是也还存在准确率低，不具有推广性等缺陷，并且现有的线路跳闸预测方法往往仅仅只是预测极端和灾害天气发生的概率，而非直接预测线路跳闸概率，虽存在短期和长期的预测，但是也无法实时判断预测。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于SCADA的轨道交通线路跳闸智能预警系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于SCADA的轨道交通线路跳闸智能预警系统，该系统包括：

监视控制子系统：即SCADA系统，用以实现对轨道交通供电系统运行过程进行监视控制以及电力数据的采集；

智能预测子系统：通过构建轨道交通线路跳闸预测模型，结合电力数据和天气数据对轨道交通线路跳闸故障进行准确预测；

故障预警子系统：用以根据智能预测子系统的预测结果实现高效直观的故障预警。

该系统的预警方法以下步骤：

1)根据SCADA系统获取轨道交通供电系统的电力数据；

2)构建预测模型数据集，并对轨道交通线路跳闸预测模型进行训练和参数优化；

3)采用训练好的轨道交通线路跳闸预测模型进行跳闸故障预测，并根据跳闸故障的预测结果进行故障预警。

所述的步骤1)中，轨道交通供电系统的电力数据具体包括电网线路跳闸故障数据以及遥测电流数据，所述的电网线路跳闸故障数据具体为开关闸刀状态。

所述的步骤2)中，预测模型数据集由轨道交通供电系统的历史电力数据和天气特征数据共同构成。

所述的天气特征数据包括天气、风力、高低温和雷电数据，其中，高低温与风力数据表示当日最高、最低温度以及风力等级，天气数据包括晴天、多云、小雨、中雨和大雨，雷电和跳闸数据包括发生和未发生的情况。

所述的步骤2)中，轨道交通线路跳闸预测模型具体为基于机器学习的LightGBM智能算法模型。

所述的轨道交通线路跳闸预测模型以遥测电流数据以及天气、风力、高温、低温和雷电数据作为输入，以预测的开关闸刀状态作为输出。

所述的步骤3)具体为：