(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211528482.9 (22)申请日 2022.12.01 (71)申请人 速度时空信息科技股份有限公司 地址 210042 江苏省南京市玄武区玄武大 道699号-22号8幢 (72)发明人 何金晶　李俊　徐云和　徐忠建　 朱必亮　 (74)专利代理 机构 南京九致知识产权代理事务 所(普通合伙) 32307 专利代理师 严巧巧 (51)Int.Cl. H02J 3/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G08B 21/18(2006.01) (54)发明名称 一种智能 电网变电设备预警评估方法及系 统 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 提供了一种 智能电网变电设备预警评估 方法及系统， 所述方 法包括： 获得各区域变电节点， 得到不同电压等 级变电站的数量、 变压器数量及变压器容器； 获 取变电设备信息， 构建变电工作关系； 获得设备 监测数据， 对设备监测数据进行状态评估， 确定 设备状态信息， 结合设备监测数据， 获得故障评 估结果， 在满足预警条件时， 生成故障预 警信息， 解决了电网变电设备故障检测与场景适配度低， 电网设备管控力无法满足电网安全使用需求的 技术问题， 实现了电网变电设备状态的全面感 知、 动态分析、 及时预 警和故障诊断， 提升电网变 电设备故障检测与场景适配度， 横向贯通输、 变、 配电网安全使用需求， 全面提升电网设备管控力 的技术效果。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115549094 A 2022.12.30 CN 115549094 A 1.一种智能电网变电设备 预警评估方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获得各区域变电节点， 得到不同电压等级变电站的数量、 变压器数量及变压器容器； 获取不同电压等级变电站中变电设备信 息， 并基于所述变电站中变电设备信 息进行变 电工作关系构建； 对各变电站设备进行监测， 获得设备监测数据， 基于所述各区域变电节点、 变电工作关 系， 对所述设备监测数据进行状态评估， 确定设备状态信息； 根据所述设备状态信 息、 设备监测数据， 通过故障评价模型进行故障分析， 获得故障评 估结果， 当所述故障评估结果满足预警条件时， 生成故障预警信息 。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取各区域变电节点的缺陷记录信息； 根据所述 缺陷记录信息进行缺陷预警时间提取， 确定未处 理预警记录； 根据所述未处理预警记录与 所述故障预警信 息进行比对， 当比对结果在预设预警阈值 内， 停止生成所述故障预警信息； 当超出所述预设预警阈值时， 生成所述故障预警信息 。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述故障预警信息， 进行故障影响度分析， 确定设备故障影响度； 基于所述设备故障影响度、 所述变电工作关系， 进行预警处理时限分析， 确定所述预设 预警阈值。 4.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 通过无人机对各区域变电节点进行图像采集， 获得 各区域图像信息； 基于所述变电工作关系 、 所述各区域图像信息， 构建智能电网线路地图； 利用所述智能电网线路地图进行线路选择， 获得线路请求信息； 根据所述线路请求信息， 进行线路数据漫游， 构建线路监测数据链； 基于所述线路监测数据链， 通过所述故障评价模型进行线路缺陷评估分析， 确定线路 评估缺陷点； 对所述线路评估缺陷点进行标记， 并根据所述线路评估缺陷点进行线路缺陷耦合分 析， 确定线路综合评价结果。 5.如权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获得变电站负荷信息、 变电站中各设备工作年限； 通过所述变电站负荷信 息、 所述变电站中各设备工作年限， 对设备进行老化程度评估， 确定设备老化初步评估结果； 根据所述设备监测数据， 提取预设时间范围的记录数据， 根据预设时间范围的记录数 据对设备进行运行状态评估， 获得运行老化评估结果； 利用所述运行老化评估结果对所述设备老化初步评估结果进行修正， 确定设备老化结 果； 获得设备工作 连接关系， 根据 所述设备工作连接关系、 所述设备老化结果， 确定预警要 求； 当所述设备老化结果达 到所述预警要求时， 发送设备老化预警信息 。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述设备状态信 息、 设备监测数据， 通过权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115549094 A 2故障评价模型进行故障分析， 包括： 根据所述设备状态信息， 确定设备负载信息、 设备关联运行要求； 将所述设备负载信 息、 所述设备关联运行要求、 设备监测数据输入所述故障评价模型， 获得所述故障评估结果， 其中， 所述故障评价模型为通过预设数据集进行标识、 功能分组， 进行训练、 测试的前馈神经网络模型。 7.如权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述故障评价模型为通过预设数据集进行标 识、 功能分组， 进行训练、 测试的前馈神经网络模型， 包括： 通过大数据、 本地记录数据， 构建历史数据库； 对所述历史数据库进行数据预处理， 所述数据预处理包括数据归一化处理， 确定数据 置信区间， 利用所述数据置信区间对所述历史数据库进行筛 选； 通过预处理后获得待处理数据集， 利用设备负载信息、 设备关联运行要求、 设备监测数 据及设备缺陷分析结果标识信息的数据结构， 对所述待处理数据集进行数据构建， 获得所 述预设数据集； 获得预设功能分区比例要求， 按照所述预设功能分区比例要求对所述预设数据集进行 功能分组， 得到训练数据组、 测试 数据组； 将所述训练数据组输入模型训练器中对前馈神经网络结构进行训练， 基于训练得到的 前馈神经网络模型及测试 数据组输入 模型测试器中对前馈神经网络模型进行测试； 当满足模型 结果收敛要求时， 获得 所述故障评价模型。 8.一种智能电网变电设备预警评估系统， 其特征在于， 用于实施权利要求1 ‑7任一一项 所述的一种智能电网变电设备 预警评估方法， 包括： 区域变电节点获得模块， 用于获得各区域变电节点， 得到不同电压等级变电站的数量、 变压器数量及变压器容器； 工作关系构建模块， 用于获取不同电压等级变电站中变电设备信息， 并基于所述变电 站中变电设备信息进行变电工作关系构建； 状态评估模块， 用于对各变电站设备进行监测， 获得设备监测数据， 基于所述各区域变 电节点、 变电工作关系， 对所述设备监测数据进行状态评估， 确定设备状态信息； 故障预警生成模块， 用于根据 所述设备状态信 息、 设备监测数据， 通过故障评价模型进 行故障分析， 获得故障评估结果， 当所述故障评估结果满足预警条件时， 生成故障预警信 息。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115549094 A 3