本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)監(jiān)控，具體為用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展與擴(kuò)展，電廠線路的運(yùn)維與管理變得日益復(fù)雜。電力線路經(jīng)常受到各種外部因素的影響，尤其是在極端天氣條件下，如雷電，線路故障頻發(fā)。故障的快速準(zhǔn)確診斷與定位對于確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和供電安全至關(guān)重要。

2、現(xiàn)有的電力線路故障診斷技術(shù)主要依賴于傳統(tǒng)的傳感器技術(shù)和初級的故障分析方法。這些方法能夠監(jiān)測諸如電流、電壓等基本電氣參數(shù)，通過分析這些參數(shù)的變化來診斷線路是否存在故障。然而，這些技術(shù)往往不能提供關(guān)于故障具體位置的精確信息，也難以預(yù)測未來可能發(fā)生的問題。

3、現(xiàn)有技術(shù)的主要問題在于其對故障診斷的反應(yīng)速度和準(zhǔn)確性不足。在傳統(tǒng)系統(tǒng)中，故障定位往往需要較長時間，且誤判率相對較高。這不僅延長了恢復(fù)正常供電的時間，還可能導(dǎo)致不必要的維修成本和資源浪費(fèi)。此外，傳統(tǒng)方法在處理極端天氣帶來的復(fù)雜故障時常常力不從心，無法有效預(yù)防和管理由此引起的連鎖反應(yīng)，增加了系統(tǒng)的不穩(wěn)定性和運(yùn)營風(fēng)險。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)中，故障定位往往需要較長時間，且誤判率相對較高的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，包括：

3、分布式光纖傳感器，部署于電力線路沿線，用于實(shí)時監(jiān)測線路的溫度、應(yīng)變和聲音數(shù)據(jù)；

4、光時域反射儀，用于收集沿光纖線路的后向散射信號，以確定損耗和反射事件的位置；

5、數(shù)據(jù)處理單元，配置有數(shù)字信號處理器和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于分析從光纖傳感器收集的數(shù)據(jù)，并識別故障模式；

6、故障定位模塊，應(yīng)用基于時間差的故障定位。

7、優(yōu)選的，所述故障定位模塊公式為：

8、

9、其中是在傳感器位置測得的數(shù)據(jù)，?是在已知故障位置的條件下數(shù)據(jù)?的概率密度函數(shù)，用于計(jì)算故障位置。

10、優(yōu)選的，所述分布式光纖傳感器采用基于雷曼散射和布里淵散射的技術(shù)，用于在不同波長下檢測溫度和應(yīng)變，從而實(shí)時監(jiān)控電力線路的物理狀態(tài)。

11、優(yōu)選的，所述光時域反射儀具備高精度時間測量能力，用于計(jì)算反射信號的時間延遲和損耗，公式為：

12、

13、其中是輸入功率，是衰減系數(shù)，是沿光纖的距離，是在位置的反射系數(shù)，此數(shù)據(jù)用于分析和定位潛在故障。

14、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)處理單元進(jìn)一步配置有用于信號去噪的帶通濾波器，并采用離散小波變換處理模塊，該模塊用于從復(fù)雜的信號中提取關(guān)鍵時頻特征，用于后續(xù)分析。

15、優(yōu)選的，所述離散小波變換通過以下公式實(shí)施：

16、

17、其中是小波基函數(shù)，表示不同的尺度和位移，用于多尺度分析電力線路數(shù)據(jù)。

18、優(yōu)選的，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)用于自動識別從離散小波變換處理后的信號中的異常模式，并對線路的健康狀態(tài)進(jìn)行分類。

19、優(yōu)選的，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括至少三個卷積層和至少兩個池化層，每個卷積層后接relu激活函數(shù)以增強(qiáng)非線性學(xué)習(xí)能力，池化層用于降低特征維度，優(yōu)化模型的計(jì)算效率和性能。

20、優(yōu)選的，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程包括：使用歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，歷史數(shù)據(jù)集由已標(biāo)記的正常和故障狀態(tài)數(shù)據(jù)組成，使用反向傳播算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。

21、優(yōu)選的，所述模型訓(xùn)練后，實(shí)施故障預(yù)測步驟，包括實(shí)時輸入從光纖傳感器和光時域反射儀采集的數(shù)據(jù)，模型處理后輸出故障類型和位置預(yù)測結(jié)果。

22、工作原理：系統(tǒng)沿電力線路密集部署基于雷曼散射和布里淵散射的分布式光纖傳感器。這些傳感器能夠在不同波長下檢測線路的溫度和應(yīng)變，從而對電力線路的物理狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控。光纖傳感器的數(shù)據(jù)通過光時域反射儀進(jìn)行收集。光時域反射儀能夠測量沿光纖路徑的光信號損耗和反射事件，提供關(guān)于光纖狀態(tài)和潛在故障的精確信息，收集到的數(shù)據(jù)首先經(jīng)過數(shù)字信號處理器進(jìn)行初步處理，包括去噪和信號增強(qiáng)。系統(tǒng)中的帶通濾波器用于剔除無關(guān)頻率的噪聲，保留與電力線路狀態(tài)變化相關(guān)的信號部分。接下來，使用離散小波變換進(jìn)行多尺度信號分析，從復(fù)雜的電力線路數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵的時頻特征，提取的特征輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行進(jìn)一步分析。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過多層卷積和池化層學(xué)習(xí)信號的深層特征，并進(jìn)行分類，以區(qū)分線路的正常、異常和故障狀態(tài)。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程包括使用大量已標(biāo)記的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，優(yōu)化模型的權(quán)重和參數(shù)，以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，故障預(yù)測步驟包括實(shí)時輸入最新的傳感器和光時域反射儀數(shù)據(jù)到訓(xùn)練好的模型中，模型處理后輸出故障類型和位置的預(yù)測結(jié)果。這些實(shí)時數(shù)據(jù)使系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)潛在的故障事件，系統(tǒng)還包括一個性能評估與反饋模塊，用于收集操作數(shù)據(jù)和維護(hù)結(jié)果，以優(yōu)化系統(tǒng)配置和ai模型參數(shù)。這一模塊確保系統(tǒng)隨著時間的推移和電網(wǎng)環(huán)境的變化而不斷進(jìn)化和改進(jìn)，通過這種詳細(xì)的工作原理描述，該系統(tǒng)能夠提供一種高效、準(zhǔn)確的電廠線路故障診斷與定位防雷解決方案，顯著提升電力系統(tǒng)的可靠性和安全性。

23、本發(fā)明提供了用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)。具備以下有益效果：

24、1、本發(fā)明通過集成先進(jìn)的光纖傳感器和人工智能算法，能夠?qū)崟r監(jiān)測電力線路的物理狀態(tài)，如溫度和應(yīng)變，并快速準(zhǔn)確地識別出故障或異常狀態(tài)。利用深度學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)不僅能夠識別當(dāng)前的故障，還能預(yù)測未來可能發(fā)生的問題。這種高精度和快速響應(yīng)的故障檢測能力大大減少了因故障響應(yīng)延遲而引起的損失和風(fēng)險。

25、2、本發(fā)明能夠在檢測到故障后自動評估影響范圍，并根據(jù)預(yù)設(shè)的風(fēng)險管理策略，智能地調(diào)整周邊區(qū)域的電網(wǎng)負(fù)荷，以避免故障擴(kuò)散。同時，通過實(shí)施智能故障隔離，系統(tǒng)可以局部隔斷故障點(diǎn)，防止全網(wǎng)受影響，從而保持電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。這種動態(tài)的負(fù)載管理和故障隔離策略極大地提升了電網(wǎng)的運(yùn)行效率和可靠性。

26、3、本發(fā)明集成的智能響應(yīng)和自動化故障處理功能可以自動規(guī)劃維修工作，包括派遣最近的維修團(tuán)隊(duì)并優(yōu)化維修路徑。這種自動化的維修調(diào)度不僅加快了故障恢復(fù)速度，還優(yōu)化了資源分配，從而減少了維護(hù)成本。系統(tǒng)還可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)提供維護(hù)建議，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，進(jìn)一步降低了意外故障的發(fā)生率和相關(guān)成本。

27、4、本發(fā)明通過實(shí)時監(jiān)控和即時響應(yīng)故障，結(jié)合智能故障隔離和自動恢復(fù)系統(tǒng)，本發(fā)明顯著提高了電網(wǎng)的整體安全和穩(wěn)定性。在極端天氣條件，如雷電，系統(tǒng)能夠有效預(yù)防和管理由此引起的電力線路故障，減少由于故障引發(fā)的連鎖反應(yīng)，確保電力供應(yīng)的連續(xù)性和可靠性。

技術(shù)特征：

1.用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，其特征在于，所述故障定位模塊公式為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，其特征在于，所述分布式光纖傳感器采用基于雷曼散射和布里淵散射的技術(shù)，用于在不同波長下檢測溫度和應(yīng)變，從而實(shí)時監(jiān)控電力線路的物理狀態(tài)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，其特征在于，所述光時域反射儀具備高精度時間測量能力，用于計(jì)算反射信號的時間延遲和損耗，公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理單元進(jìn)一步配置有用于信號去噪的帶通濾波器，并采用離散小波變換處理模塊，該模塊用于從復(fù)雜的信號中提取關(guān)鍵時頻特征，用于后續(xù)分析。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，其特征在于，所述離散小波變換通過以下公式實(shí)施：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，其特征在于，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)用于自動識別從離散小波變換處理后的信號中的異常模式，并對線路的健康狀態(tài)進(jìn)行分類。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，其特征在于，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括至少三個卷積層和至少兩個池化層，每個卷積層后接relu激活函數(shù)以增強(qiáng)非線性學(xué)習(xí)能力，池化層用于降低特征維度，優(yōu)化模型的計(jì)算效率和性能。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，其特征在于，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程包括：使用歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，歷史數(shù)據(jù)集由已標(biāo)記的正常和故障狀態(tài)數(shù)據(jù)組成，使用反向傳播算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，其特征在于，所述模型訓(xùn)練后，實(shí)施故障預(yù)測步驟，包括實(shí)時輸入從光纖傳感器和光時域反射儀采集的數(shù)據(jù)，模型處理后輸出故障類型和位置預(yù)測結(jié)果。

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及電力系統(tǒng)監(jiān)控領(lǐng)域，公開了用于電廠線路的故障診斷與定位防雷系統(tǒng)，包括：分布式光纖傳感器，部署于電力線路沿線，用于實(shí)時監(jiān)測線路的溫度、應(yīng)變和聲音數(shù)據(jù)；光時域反射儀，用于收集沿光纖線路的后向散射信號，以確定損耗和反射事件的位置；數(shù)據(jù)處理單元，配置有數(shù)字信號處理器和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于分析從光纖傳感器收集的數(shù)據(jù)，并識別故障模式；故障定位模塊，應(yīng)用基于時間差的故障定位。通過集成先進(jìn)的光纖傳感器和人工智能算法，能夠?qū)崟r監(jiān)測電力線路的物理狀態(tài)，系統(tǒng)不僅能夠識別當(dāng)前的故障，還能預(yù)測未來可能發(fā)生的問題。這種高精度和快速響應(yīng)的故障檢測能力大大減少了因故障響應(yīng)延遲而引起的損失和風(fēng)險。

技術(shù)研發(fā)人員：李驥,汪洋,張磊,葉贊,張政,杜立軍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：金湖縣海新能源有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6