一种海洋平台电能质量的轻量化监测方法及系统与流程

本发明涉及故障源定位，具体涉及一种海洋平台电能质量的轻量化监测方法及系统。

背景技术：

1、海洋平台作为海上油气开采与作业的核心载体，其电力系统覆盖发电、配电、用电全链路，承载着大功率推进器、钻井绞车、生产辅助设备等多元负荷，系统内冲击性、非线性负荷占比高，发电机并车解列、负荷突加突卸等工况切换频繁，极易诱发电压暂降、谐波畸变、冲击电流等电能质量扰动。此类扰动不仅会降低精密设备运行精度、缩短设备使用寿命，严重时还会触发继电保护误动作，引发生产停机甚至供电瘫痪，直接威胁平台安全生产与运营效益。

2、现有海洋平台电能质量监测普遍采用全节点集中式上传架构，海量高频采样数据持续回传云端，对海上有限的通信带宽造成巨大压力，且集中式判断链路长、实时性不足，难以捕捉暂态扰动的完整传播过程。部分分布式监测方案缺乏基于扰动传播特性的动态区域划分机制，节点间协同程度低，异常判定依赖单节点阈值，易受环境干扰出现误判漏判。同时，现有方法对扰动的跨区域传播路径分析能力薄弱，异常源定位依赖人工逐点核查，定位精度与处置效率均难以满足海洋平台快速运维的实际需求，为此提供一种海洋平台电能质量的轻量化监测方法及系统。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种海洋平台电能质量的轻量化监测方法及系统，以解决背景技术中不足的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种海洋平台电能质量的轻量化监测方法，包括以下步骤：

4、步骤s1、对每个电力设备设置智能监测节点，并根据实际电路连接关系构建平台设备电路图，预设典型运行事件，进而根据典型运行事件在平台设备电路图上划分运行监测区域；

5、步骤s2、获取各典型运行事件的历史运行记录，提取历史运行记录生成多维正常数据区间，将各电力设备的实时运行参数与多维正常数据区间对比，根据对比结果生成局部异常信息并上传云端；

6、步骤s3、云端根据局部异常信息启动全局评估，根据全局评估结果构建异常传播有向图，对异常传播有向图进行边界收敛多区域定位异常位置；

7、步骤s4、根据局部异常信息与多区域定位异常位置定位异常起始位置，进而根据异常起始位置的实时运行参数生成设备调控决策并执行。

8、进一步的，对每个电力设备设置智能监测节点，并根据实际电路连接关系构建平台设备电路图的过程包括：

9、在目标海洋平台的每台电力设备进线端与出线端分别设置智能监测节点，获取目标海洋平台所有电力设备的拓扑连接路径，基于拓扑连接路径构建平台设备电路图，在平台设备电路图中标记全部直流母线、交流母线与专用高频脉冲总线的走向与覆盖范围。

10、进一步的，根据典型运行事件在平台设备电路图上划分运行监测区域的过程包括：

11、预设海洋平台的典型运行事件，调取目标海洋平台的历史运行记录，提取每类典型运行事件发生前后5分钟的历史电能质量数据，针对每类典型运行事件，统计特征参数在不同智能监测节点内的变化量，进而获取同一典型运行事件下的任意两个智能监测节点之间的幅值衰减系数、传播时延差以及波形相关系数，基于各项变化量生成对应典型运行事件的扰动传播特征矩阵，以平台设备电路图中的全部智能监测节点为划分对象，对智能监测节点进行动态区域划分，获得若干个运行监测区域。

12、进一步的，获取各典型运行事件的历史运行记录，提取历史运行记录生成多维正常数据区间的过程包括：

13、针对每一个运行监测区域，调取对应运行监测区域内所有智能监测节点的历史运行记录，按典型运行事件的分类维度提取每类参数的单参数正常运行区间；

14、将同一智能监测节点的所有单参数正常运行区间进行组合，生成对应智能监测节点的多维正常数据区间，同时将同一运行监测区域内所有节点的多维正常数据区间进行整合，形成区域级多维正常数据区间，作为节点实时异常判断的基准阈值。

15、进一步的，将各电力设备的实时运行参数与多维正常数据区间对比的过程包括：

16、对所有智能监测节点设置数据采样与状态判断周期，各智能监测节点实时采集所在位置的实时运行参数，将实时采集的多维运行数据与自身对应的多维正常数据区间进行逐维比对，根据对比结果标记实时运行参数为异常参数；

17、当智能监测节点完成异常判定后，提取当前异常参数的类型、偏离幅度、参数变化速率与发生时刻生成标准化变化向量，通过工业局域网向同一运行监测区域内存在直接电气连接的邻接节点广播标准化变化向量；接收到变化向量的邻接节点，结合自身实时运行参数进行自我评估，根据自我评估结果向区域内其他邻接节点转发对应标准化变化向量。

18、进一步的，根据对比结果生成局部异常信息的过程包括：

19、当运行监测区域内存在不少于3个智能监测节点判定同类异常时，自动触发区域内分布式脉冲云投票机制，所有判定存在异常的智能监测节点，在共享的专用高频脉冲总线上发起投票，根据投票结果形成幅值与投票节点数量正相关的脉冲云；

20、对每个微时隙内的脉冲云进行实时检测脉冲云峰值幅值，若某一异常类型对应的脉冲云峰值幅值超过预设动态阈值，且时间聚集度大于预设聚集阈值，则判定该异常类型为区域内多数节点共同确认的有效异常，该类型在区域投票中胜出，依据脉冲云在总线上的传播时序，记录最先发送投票脉冲的智能监测节点编号，结合智能监测节点的拓扑位置判定异常的蔓延方向与当前波及范围；将胜出的异常类型、波及节点数量、蔓延方向与最先触发节点信息整合，生成运行监测区域的局部异常信息。

21、进一步的，云端根据局部异常信息启动全局评估，根据全局评估结果构建异常传播有向图的过程包括：

22、云端接收到局部异常信息后，启动全局评估流程，将所有标记为异常的运行监测区域及其内部全部智能监测节点纳入全局评估范围，并记为参评节点，构建覆盖所有参评节点的虚拟投票总线；

23、云端向所有参评节点同步下发全局参考特征向量，各参评节点将自身缓存的异常运行参数与参考特征向量进行匹配，根据匹配结果参评节点在虚拟投票总线的对应异常类型时隙内生成投票脉冲；

24、云端生成全局脉冲云进行全局表决，基于全局脉冲云表决得到的扰动触发时序链，结合参评节点之间的电气距离与拓扑连接关系，构建异常传播有向图，对于存在多条传播路径的参评节点，在异常传播有向图中标记出所有边界节点与内部节点。

25、进一步的，对异常传播有向图进行边界收敛多区域定位异常位置，具体过程包括：

26、通过边界收敛的逐层剥离方式，对异常传播有向图进行迭代处理，从异常波及的最外围边界逐步向内部收敛，最终锁定扰动发起的原始异常位置，识别当前异常传播有向图的所有边界节点，判定对应参评节点为仅受外部扰动影响的被动节点，将其从有向图中剔除，当收敛过程结束后，剩余的边界节点记为原始异常监测节点。

27、进一步的，根据局部异常信息与多区域定位异常位置定位异常起始位置，进而生成设备调控决策并执行的过程包括：

28、结合局部异常信息中的最先触发节点记录，与边界收敛得到的原始异常监测节点进行交叉校验，根据交叉校验结果定位异常起始位置；

29、确认异常起始位置后，调取对应电力设备的基础信息与历史运行记录，获取设备类型、额定参数、近期运维记录与故障历史，进而生成设备调控决策并执行。

30、一种海洋平台电能质量的轻量化监测系统，包括设备运行监测模块、边缘异常评估模块、云端异常校验模块以及调控决策生成模块；

31、所述设备运行监测模块用于对每个电力设备设置智能监测节点，并根据实际电路连接关系构建平台设备电路图，预设典型运行事件，进而根据典型运行事件在平台设备电路图上划分运行监测区域；

32、所述边缘异常评估模块用于获取各典型运行事件的历史运行记录，提取历史运行记录生成多维正常数据区间，将各电力设备的实时运行参数与多维正常数据区间对比，根据对比结果生成局部异常信息并上传云端；

33、所述云端异常校验模块用于云端根据局部异常信息启动全局评估，根据全局评估结果构建异常传播有向图，对异常传播有向图进行边界收敛多区域定位异常位置；

34、所述调控决策生成模块用于根据局部异常信息与多区域定位异常位置定位异常起始位置，进而根据异常起始位置的实时运行参数生成设备调控决策并执行。

35、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

36、1、本发明通过谱聚类算法结合扰动传播特征动态划分运行监测区域，区域内采用脉冲云分布式投票机制完成异常协同判定，多数判断逻辑在本地区域内闭环完成，无需全节点持续上传高频原始采样数据；仅由区域边界节点压缩上传表决结果与核心特征数据，有效缩减了数据传输量，同时多节点协同判定提升了异常识别的容错性，单节点数据偏差不影响区域整体结论，适配海洋平台带宽有限、电磁环境复杂的运行场景。

37、2、本发明通过构建异常传播有向图梳理扰动扩散路径，结合边界收敛逐层剥离的定位方法，可有效区分扰动发起的主动节点与受扰动影响的被动节点，从外围波及区域逐步向内收敛，精准锁定原始异常位置，无需人工逐点排查，同时根据蔓延方向与波及范围判断，为设备调控提供明确靶向依据，缩短故障处置时长，一定程度上保障了海洋平台电力系统的供电可靠性与生产连续性。