技术领域
[0001] 本申请涉及电力技术领域，尤其涉及变电站技术领域，具体而言，涉及一种变电站带电区域的预警方法和装置。
相关背景技术
[0002] 随着现代电力系统的发展，变电站作为电力传输和分配的核心枢纽，其运行的安全性和可靠性对于整个电网的稳定运行具有至关重要的作用。在变电站中，由于变电站带电区域具有高电压和高电流的特性，因此变电站的带电区域存在着较大的安全风险问题。因此，对变电站带电区域进行有效的安全预警和故障诊断，不仅能够确保电力系统的稳定运行，还能够降低潜在的安全风险，具有重要的实际意义。
[0003] 然而，传统的变电站运行维护主要依赖定期的人工巡检和简单的监测设备，这种方式虽然在一定程度上能够发现问题，但由于其工作量大、效率低，且无法实时监测和预警潜在的故障和异常，已经无法满足现代电力系统对于高效率和高安全性的需求。
[0004] 针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
具体实施方式
[0020] 为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0021] 需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0022] 还需要说明的是，本申请采集的信息和数据，是经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均遵守相关地区的相关法律法规和标准，采取了必要保密措施，不违背公序良俗，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。例如，本系统和相关用户或机构间设置有接口，在获取相关信息之前，需要通过接口向前述的用户或机构发送获取请求，并在接收到前述的用户或机构反馈的同意信息后，获取相关信息。
[0023] 根据本申请实施例，提供了一种变电站带电区域的预警方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0024] 需要注意的是，一种智能预警系统作为本申请实施例的变电站带电区域的预警方法的执行主体。可以理解的是，本申请实施例提供的变电站带电区域的预警方法还可以由其他系统或装置作为执行主体，本申请实施例对此不做具体限定。
[0025] 图1是根据本申请实施例的一种可选的变电站带电区域的预警方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0026] 步骤S101，获取变电站带电区域的目标数据。
[0027] 在步骤S101中，目标数据至少包括变电站带电区域的实时数据、历史数据、地理数据以及设备状态数据。
[0028] 在步骤S101中，实时数据至少包括变电站带电区域在当前时刻的设备数据和环境参数，历史数据至少包括变电站带电区域在历史时刻的设备数据、环境参数以及故障数据。
[0029] 可选地，实时数据还可以包括变电站带电区域的电压、电流、安全距离、设备带电等级。
[0030] 可选地，智能预警系统通过传感器和智能设备，采集变电站带电区域的实时数据，尤其关注关键设备的状态监测，采集到的实时数据如公式(1)所示：
[0031] Dt＝{(vi(t),ii(t),Ti(t),Si(t),Li,Di)∣i＝1,2,…,N}(1)
[0032] 其中，Dt为时间t采集到的所有实时数据的集合，vi(t)为第i个节点的电压，ii(t)为第i个节点的电流，Ti(t)为第i个节点的温度，Si(t)为第i个节点的设备状态，Li为第i个节点的带电等级，Di为第i个节点的安全距离，N为节点总数。其中，节点表示以下内容：变电站中的各个设备、各个连接点，例如变电站到输电线路的接口处或者其他需要监测的关键位置。
[0033] 可选地，历史数据还可以包括历史电压数据、历史电流数据、历史维护记录。
[0034] 步骤S102，基于数字孪生模型和目标数据对变电站带电区域进行监测，得到监测结果。
[0035] 在步骤S102中，数字孪生模型为一种用于表征变电站内部设备和变电站带电区域的电气特性、物理特性、带电等级以及安全距离的虚拟模型。
[0036] 可选地，数字孪生模型是对变电站的物理实体进行虚拟映射后形成的变电站虚拟模型，集成了人工智能和机器学习等技术，可以通过监控虚拟模型的变化实时监测变电站的运行状态，也可以预警潜在的故障和风险。
[0037] 步骤S103，根据监测结果进行故障预警。
[0038] 可选地，智能预警系统通过数字孪生模型对变电站带电区域进行监测，得到监测结果，根据分析监测结果，判断是否需要预警。
[0039] 通过步骤S101至步骤S103的内容可知，在本申请中，智能预警系统首先获取变电站带电区域的目标数据，其中，目标数据至少包括变电站带电区域的实时数据、历史数据、地理数据以及设备状态数据，其中，实时数据至少包括变电站带电区域在当前时刻的设备数据和环境参数，历史数据至少包括变电站带电区域在历史时刻的设备数据、环境参数以及故障数据，然后基于数字孪生模型和目标数据对变电站带电区域进行监测，得到监测结果，其中，数字孪生模型为一种用于表征变电站内部设备和变电站带电区域的电气特性、物理特性、带电等级以及安全距离的虚拟模型，最后根据监测结果进行故障预警。
[0040] 由上述内容可知，在本申请实施例中，通过获取变电站带电区域的目标数据，接着使用训练好的数字孪生模型对变电站带电区域进行实时监测，然后根据数字孪生模型和目标数据得到变电站带电区域的监测结果，最后根据监测结果对变电站带电区域的故障进行预警的方式，达到了对变电站带电区域进行实时监测和及时对故障进行预警的目的，从而实现了提高变电站带电区域的安全性的技术效果，进而解决了现有技术中基于人工巡检和简单的监测设备对变电站进行维护导致变电站带电区域的安全性低的技术问题。
[0041] 在一种可选的实施例中，智能预警系统首先获取状态监测函数，其中，状态监测函数用于通过注意力机制确定变电站带电区域的预设关键参数的状态变化信息，然后根据数字孪生模型、目标数据以及状态监测函数确定变电站带电区域的监测结果。
[0042] 可选地，智能预警系统获取状态监测函数g(·)，然后根据数字孪生模型、目标数据以及状态监测函数确定变电站带电区域的监测结果，监测结果St的计算方式如公式(2)所示：
[0043] St＝g(M,It)(2)
[0044] 其中，St为状态监测结果，g(·)为状态监测函数，M是数字孪生模型，It是目标数据。
[0045] 可选地，状态监测函数g(·)的具体形式是基于注意力机制的深度学习模型实现的。在输入层接收目标数据It，接着在特征提取层使用卷积神经网络或长短期记忆网络提取时间序列特征，然后在注意力机制层结合注意力机制，计算各时间序列特征的权重，提升关键特征的关注度，最后在全连接层将提取的特征输入到全连接层进行综合处理，输出状态监测结果。
[0046] 由上述内容可知，智能预警系统通过数字孪生模型、目标数据以及状态监测函数得到变电站带电区域的监测结果，其中，监测函数是基于注意力机制的深度学习模型实现的，通过注意力机制的深度学习模型可以提高对变电站关键设备状态的监测精度，为后续的预警提供了可靠的监测结果数据。
[0047] 在一种可选的实施例中，智能预警系统首先检测监测结果是否大于预设阈值，在监测结果大于预设阈值的情况下，生成第一提示信息，其中，第一提示信息用于提示变电站带电区域出现故障，在监测结果小于或等于预设阈值的情况下，生成第二提示信息，其中，第二提示信息用于表征变电站带电区域未出现故障。
[0048] 可选地，智能预警系统设置变电站带电区域的预警阈值，当监测数据超出正常范围时，自动触发报警，并生成详细的报警报告，如公式(3)所示：
[0049]
[0050] 其中，At为报警信号，1表示报警，0表示正常，St为状态监测结果，T为变电站带电区域的预警阈值。
[0051] 可选地，预警阈值可以结合注意力机制的深度学习模型，实现动态的调整预警阈值。
[0052] 由上述内容可知，智能预警系统根据监测结果和预设阈值的比较结果来判断是否需要进行预警，其中，预设阈值是使用注意力机制的深度学习模型进行动态调整的，通过动态更新预设阈值的方式，可以提高预警的准确性和及时性。
[0053] 在一种可选的实施例中，智能预警系统在根据监测结果确定变电站带电区域处出现故障的情况下，获取故障诊断函数和故障特征，其中，故障诊断函数用于确定变电站带电区域的故障状态，故障特征包括第一特征和第二特征，其中，第一特征用于表征变电站带电区域在出现故障时的物理特性和运行规律，第二特征用于表征基于深度学习方式和/或机器学习方式获取变电站带电区域在出现故障时产生的异常数据特征，然后根据监测结果、故障诊断函数以及故障特征确定故障诊断信息，其中，故障诊断信息至少包括变电站带电区域的故障原因和故障位置。
[0054] 可选地，故障诊断函数的具体形式是基于混合模型的实现的，混合模型是由物理模型和基于注意力机制的深度学习模型共同构成的。其中，物理模型是以电力系统的物理特性和运行规律为基础，形成基于规则的故障诊断模型。基于注意力机制的深度学习模型是采用注意力机制，通过加权处理历史故障数据和实时数据，提高对复杂故障模式的识别能力的模型。
[0055] 可选地，通过故障诊断函数h(·)得到故障诊断信息的具体步骤：首先在输入层接收状态监测结果St、基于物理模型的故障特征B以及基于机器学习和深度学习的故障特征L。其中，故障特征B的提取是根据电力系统的物理特性和运行规律得到的，故障特征L是通过深度学习模型提取历史故障数据和实时数据中的特征得到的，并在提取的过程中使用了注意力机制提高对复杂故障模式的识别能力。最后在融合层将物理模型特征和深度学习模型特征进行融合，输入到全连接层进行综合处理，输出故障诊断信息。
[0056] 可选地，智能预警系统获取故障诊断函数，基于监测结果、故障诊断函数以及故障特征确定故障诊断信息，故障诊断信息的计算方式如公式(4)所示：
[0057] Ft＝h(St,B,L)(4)
[0058] 其中，Ft为故障诊断结果，h(·)为故障诊断函数，St为状态监测结果，B为基于物理模型的故障特征，L为基于机器学习和深度学习的故障特征。
[0059] 可选地，智能预警系统中的自学习模块可以通过持续接收和分析新的故障数据，利用在线学习算法自动调整模型的参数来进行学习和自我优化，以提高故障诊断的精度和适应性。
[0060] 可选地，智能预警系统可以使用基于图神经网络的故障定位算法，处理变电站系统的复杂网络结构。
[0061] 由上述内容可知，基于混合模型设计的故障诊断函数，可以提高故障诊断的精度和效率，并且结合了机器学习和深度学习算法等方式对变电站带电区域进行故障诊断，提高了故障诊断的准确率，最后根据故障诊断信息可以准确的获取故障设备、故障原因、故障位置等重要信息，帮助相关人员快速找到故障点进行检修。
[0062] 在一种可选的实施例中，智能预警系统获取变电站带电区域的预测函数，其中，预测函数用于预测未来时间段变电站带电区域的状态，然后根据预测函数、数字孪生模型以及目标数据确定预测结果。
[0063] 可选地，预测结果包括但不限于负荷变化信息、设备老化程度、故障的可能性。
[0064] 可选地，预测函数p(·)的具体形式可以使用时空卷积神经网络和联邦学习框架来实现。首先在输入层接收数字孪生模型M和目标数据It，接着在时空卷积层使用时空卷积神经网络提取时间和空间特征，然后使用联邦学习框架在多区域电力系统中进行联合预测，最后在全连接层将提取的特征输入到全连接层进行综合处理，输出预测结果。
[0065] 可选地，时空卷积神经网络模型可以同时处理时间序列数据和空间数据，准确地捕捉电力系统的时空动态变化，并且能够考虑电力系统中各节点之间的时空相关性，提高预测的精度。
[0066] 可选地，联邦学习框架可以实现多区域电力系统的联合预测，能够在保护数据隐私的同时提升预测的精度，并且联邦学习框架允许各区域在本地进行模型训练，能够实现仅仅共享模型的参数而不传输原始数据，从而能确保数据的隐私和安全。
[0067] 可选地，预测结果的计算方式如公式(5)所示：
[0068] Pt＝p(M,It)(5)
[0069] 其中，Pt为预测结果，p(·)为变电站带电区域的预测函数，M是数字孪生模型，It是目标数据。
[0070] 由上述内容可知，基于变电站数字孪生模型、预测函数以及目标数据进行变电站带电区域的趋势分析和预测，预估未来设备老化程度和可能出现的故障等，提高变电站带电区域的安全性，同时使用时空卷积神经网络的预测模型可以提高预测结果的精度，为后续的维护策略提供了可靠的数据。
[0071] 在一种可选的实施例中，智能预警系统根据预测结果确定变电站带电区域的维护策略，其中，维护策略用于根据变电站带电区域的状态对变电站带电区域进行调整操作，然后获取变电站中每个设备和维护策略的关联性，其中，关联性用于表征每个设备和维护策略之间的适配程度，最后根据关联性确定每个设备的目标策略，其中，每个设备的目标策略用于在对变电站带电区域进行调整操作时设置针对该设备的操作。
[0072] 可选地，基于博弈论的预防维护策略生成算法考虑不同设备和维护策略之间的相互影响，优化整体维护效果，并且博弈论的策略生成算法能够在多种维护策略中找到最优方案，平衡维护成本和系统可靠性。
[0073] 可选地，智能预警系统使用区块链技术记录每次维护的详细数据，确保数据的透明性和不可篡改性，并为未来的维护决策提供参考。
[0074] 由上述内容可知，智能预警系统根据变电站预测结果制定初步的预防性维护策略，然后使用博弈论的预防维护策略生成算法考虑不同设备和维护策略之间的相互影响，选取变电站带电区域中每个设备的最优维护策略，可以显著提高变电站带电区域的运维效率和安全性。
[0075] 在一种可选的实施例中，智能预警系统对数字孪生模型进行预警操作的模拟测试，其中，模拟测试至少包括仿真模拟测试以及增强现实模拟测试。
[0076] 可选地，智能预警系统利用变电站带电区域的数字孪生模型进行安全预警操作的仿真演练，验证安全预警计划的可行性和有效性，使用增强现实技术辅助仿真演练，为相关人员提供变电站带电区域的实时可视化操作指导，提升预警演练的效果和效率。
[0077] 由上述内容可知，智能预警系统通过对数字孪生模型进行预警操作的仿真模拟测试和增强现实模拟测试，可以验证预警的可行性，以确保数字孪生模型在实际应用中的有效性和准确性，并且通过这两种模拟测试方法的综合应用，可以提高智能预警系统的可靠性。
[0078] 在一种可选的实施例中，智能预警系统获取变电站带电区域的物理特性，其中，物理特性至少包括变电站带电区域的拓扑结构、电气特性、设备参数，接着根据目标数据和物理特性构建初始数字孪生模型，然后将第一历史时间段的历史数据作为训练样本，将第二历史时间段的故障数据作为训练标签，其中，第二历史时间段在第一历史时间段之后，最后根据训练样本和训练标签对初始数字孪生模型进行迭代训练，得到数字孪生模型。
[0079] 可选地，智能预警系统基于采集的变电站带电区域数据，构建变电站的数字孪生模型，涵盖变电站内部设备和区域的实时数据、历史数据物理特性等，初始数字孪生模型的构建如公式(6)所示：
[0080] M＝f(Dt,H,P)(6)
[0081] 其中，M为数字孪生模型，Dt为实时数据，H为历史数据，P为物理特性。
[0082] 可选地，将变电站带电区域的电气特性、地理数据、设备状态数据、带电等级以及安全距离等集成到初始数字孪生模型中，确保变电站模型的准确性和完整性，其中，特别关注设备健康状态和历史故障数据的集成。
[0083] 可选地，智能预警系统将第一历史时间段的历史数据作为训练样本，将第二历史时间段的故障数据作为训练标签，最后根据训练样本和训练标签对初始数字孪生模型进行迭代训练，得到最终的数字孪生模型。
[0084] 可选地，将变电站带电区域的运行维护数据和经验反馈到数字孪生模型中，不断优化模型的准确性和可靠性，提高预警和维护的效果。
[0085] 由上述内容可知，通过将变电站带电区域的多源数据集成到数字孪生模型中，该模型涵盖变电站内部设备和区域的电气特性和物理特性，可以确保数据的全面性和准确性，并且通过训练历史数据不断的优化模型，可以提高模型预测的准确度。
[0086] 根据本申请实施例，还提供了一种变电站带电区域的预警装置的实施例。图2是根据本申请实施例的一种可选的变电站带电区域的预警装置的示意图，如图2所示，变电站带电区域的预警装置包括：第一获取单元201、第一处理单元202、第二处理单元203。
[0087] 可选地，第一获取单元201，用于获取变电站带电区域的目标数据，其中，目标数据至少包括变电站带电区域的实时数据、历史数据、地理数据以及设备状态数据，其中，实时数据至少包括变电站带电区域在当前时刻的设备数据和环境参数，历史数据至少包括变电站带电区域在历史时刻的设备数据、环境参数以及故障数据；第一处理单元202，用于基于数字孪生模型和目标数据对变电站带电区域进行监测，得到监测结果，其中，数字孪生模型为一种用于表征变电站内部设备和变电站带电区域的电气特性、物理特性、带电等级以及安全距离的虚拟模型；第二处理单元203，用于根据监测结果进行故障预警。
[0088] 可选地，第一处理单元202，包括：第一获取子单元和第一确定子单元。其中，第一获取子单元，用于获取状态监测函数，其中，状态监测函数用于通过注意力机制确定变电站带电区域的预设关键参数的状态变化信息；第一确定子单元，用于根据数字孪生模型、目标数据以及状态监测函数确定变电站带电区域的监测结果。
[0089] 可选地，第二处理单元203，包括：第一检测子单元、第一生成子单元以及第二生成子单元。其中，第一检测子单元，用于检测监测结果是否大于预设阈值；第一生成子单元，用于在监测结果大于预设阈值的情况下，生成第一提示信息，其中，第一提示信息用于提示变电站带电区域出现故障；第二生成子单元，用于在监测结果小于或等于预设阈值的情况下，生成第二提示信息，其中，第二提示信息用于表征变电站带电区域未出现故障。
[0090] 可选地，第二处理单元203，包括：第二获取子单元和第二确定子单元。其中，第二获取子单元，用于在根据监测结果确定变电站带电区域处出现故障的情况下，获取故障诊断函数和故障特征，其中，故障诊断函数用于确定变电站带电区域的故障状态，故障特征包括第一特征和第二特征，其中，第一特征用于表征变电站带电区域在出现故障时的物理特性和运行规律，第二特征用于表征基于深度学习方式和/或机器学习方式获取变电站带电区域在出现故障时产生的异常数据特征；第二确定子单元，用于根据监测结果、故障诊断函数以及故障特征确定故障诊断信息，其中，故障诊断信息至少包括变电站带电区域的故障原因和故障位置。
[0091] 可选地，第一获取单元201，包括：第三获取子单元和第三确定子单元。其中，第三获取子单元，用于获取变电站带电区域的预测函数，其中，预测函数用于预测未来时间段变电站带电区域的状态；第三确定子单元，用于根据预测函数、数字孪生模型以及目标数据确定预测结果。
[0092] 可选地，第三确定子单元，包括：第一确定模块、第一获取模块以及第二确定模块。其中，第一确定模块，用于根据预测结果确定变电站带电区域的维护策略，其中，维护策略用于根据变电站带电区域的状态对变电站带电区域进行调整操作；第一获取模块，用于获取变电站中每个设备和维护策略的关联性，其中，关联性用于表征每个设备和维护策略之间的适配程度；第二确定模块，用于根据关联性确定每个设备的目标策略，其中，每个设备的目标策略用于在对变电站带电区域进行调整操作时设置针对该设备的操作。
[0093] 可选地，第二确定模块，包括：第一测试子模块，用于对数字孪生模型进行预警操作的模拟测试，其中，模拟测试至少包括仿真模拟测试以及增强现实模拟测试。
[0094] 可选地，第一处理单元202，包括：第四获取子单元、第一构建子单元、第四确定子单元、第五确定子单元以及第一处理子单元。其中，第四获取子单元，用于获取变电站带电区域的物理特性，其中，物理特性至少包括变电站带电区域的拓扑结构、电气特性、设备参数；第一构建子单元，用于根据目标数据和物理特性构建初始数字孪生模型；第四确定子单元，用于将第一历史时间段的历史数据作为训练样本；第五确定子单元，用于将第二历史时间段的故障数据作为训练标签，其中，第二历史时间段在第一历史时间段之后；第一处理子单元，用于根据训练样本和训练标签对初始数字孪生模型进行迭代训练，得到数字孪生模型。
[0095] 根据本申请的另一个方面，还提供了一种电子设备，其中，电子设备包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行上述的变电站带电区域的预警方法。
[0096] 上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0097] 在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0098] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0099] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0100] 另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0101] 所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read‑OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0102] 以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
