一种基于数据分析的断路器故障预测方法及装置与流程

本技术涉及电力设备智能运维与状态监测，尤其是一种基于数据分析的断路器故障预测方法及装置。

背景技术：

1、目前，市场上的断路器状态监测与维护方式主要由定期巡检、离线特性测试和故障后维修组成。其工作原理是通过人工周期性检查或停电后测试断路器的机械特性、绝缘电阻、触头磨损等参数，判断设备是否正常，并在出现明显故障时进行更换或维修。然而，现有技术存在以下不足：

2、缺乏实时在线预测能力：现有维护方式依赖于计划性检修或故障后处理，无法对断路器运行过程中的状态参数（如分合闸线圈电流、触头行程、振动信号等）进行实时连续监测。当断路器内部出现早期隐患（如机构卡涩、触头电磨损、弹簧疲劳）时，不能及时预警，往往等到保护拒动或误动才能发现，导致停电范围扩大。据2024年电力行业统计数据显示，因断路器潜伏性故障导致的非计划停电占配电系统故障的32%以上，其中超过60%的故障本可以通过早期预测避免。

3、预测准确率低且误报率高：现有的一些在线监测方法多采用固定阈值比较或简单趋势分析，难以准确捕捉断路器故障演变的非线性特征。例如，在环境温度变化、电磁干扰等工况下，特征信号易出现波动， 导致误报率高达25%-30%，运维人员疲于应对无效告警，从而忽视真实故障。同时，由于缺乏基于大数据和人工智能的预测模型，剩余寿命估算误差通常超过40%，无法为检修决策提供可靠依据。

4、缺乏多参数融合与自适应能力：现有技术大多只监测单一参数（如线圈电流峰值或累计动作次数），忽略了机械振动、触头温升、电弧能量等多维度信息的关联耦合。不同型号断路器、不同运行年限、不同开关次数下的故障特征差异巨大，现有方法无法自适应调整预测模型，导致在新工况下预测性能急剧下降。此外，缺乏与智能电网、数字化运维平台的数据交互能力，难以实现远程集中预测与健康管理。

5、这些问题严重制约了断路器从“计划性检修”向“预测性维护”的转型升级，因此，研发一种具备在线实时监测、多参数融合、高精度自适应预测能力的断路器故障预测方法，成为当前提升电力系统供电可靠性和运维智能化的关键问题。。

技术实现思路

1、本技术的目的在于克服现有断路器状态评估方法在预测实时性、准确率和自适应能力方面的缺陷，提供一种基于数据分析的断路器故障预测方法及装置。

2、第一方面，提供了一种基于数据分析的断路器故障预测方法，包括：

3、通过部署于断路器上的传感器组件采集多通道数据，其中，所述多通道数据包括分合闸线圈电流、触头行程、振动信号、触头温升以及电弧能量信号；

4、对所述多通道数据进行预处理，并基于所述断路器的历史动作数据构建自适应基线包络，其中，所述预处理包括为数据同步对齐和去噪处理；

5、基于深度迁移学习对预训练的混合深度学习模型进行跨型号或跨工况的模型参数调整，其中，所述混合深度学习模型用于提取输入数据的时序局部特征及不同特征分量间的长程依赖关系，计算当前状态数据相对于所述自适应基线包络的综合偏离指标；

6、将预处理后的多通道数据输入至调整后的混合深度学习模型进行故障预测；

7、根据所述混合深度学习模型的故障预测结果构建数字孪生可视化平台，所述数字孪生可视化平台用于通过动态模型实时映射断路器的当前健康度及异常特征热力图。

8、在一些可能的实现方式中，在采集数据的过程中，采用基于分合闸动作触发的高速采样以及非动作期间的定时巡检的方式进行数据采集。

9、在一些可能的实现方式中，采用基于分合闸动作触发的高速采样以及非动作期间的定时巡检的方式进行数据采集，包括：

10、当检测到分合闸命令信号或电流突变时，触发以1.5mhz-2.5mhz采样率记录断路器动作过程中的分合闸线圈电流、触头行程和振动信号；

11、在非动作期间，每隔15分钟触发一次针对触头温升和电弧能量信号的定时巡检。

12、在一些可能的实现方式中，所述去噪处理包括：采用屏蔽双绞线及贝塞尔低通滤波器进行硬件抗干扰滤波，结合小波去噪算法进行软件滤波，以将信噪比提升至40db 以上。

13、在一些可能的实现方式中，所述混合深度学习模型的预训练方法包括：

14、构建训练数据集，其中，所述训练数据集包括同步对其的分合闸线圈电流、触头行程、振动信号、触头温升和电弧能量信号形成的状态特征矩阵，并标注前100次正常动作数据，计算各特征均值与标准差，构建初始自适应基线包络；

15、构建混合深度学习模型，其中，所述混合深度学习模型包括依次连接的一维卷积神经网络、多头自注意力机制网络和双向长短期记忆网络，利用所述一维卷积神经网络提取时序信号的局部形态特征，利用所述多头自注意力机制网络捕捉不同特征分量间的长程依赖关系，利用所述双向长短期记忆网络处理连续动作的历史序列，学习设备从正常至故障的非线性退化轨迹；

16、将所述训练数据输入至所述混合深度学习模型中进行训练，通过损失函数公式：ltotal=lmd+λ1lnormal_penalty+λ2lmargin优化模型损失函数以降低误报率，输出所述马氏距离作为综合偏离指标，其中，ltotal为总损失值，lmd为马氏距离损失，λ1和λ2为权重系数，lnormal_penalty为正常样本惩罚项，lmargin为间隔损失。

17、在一些可能的实现方式中，基于深度迁移学习对预训练的混合深度学习模型进行跨型号或跨工况的模型参数调整，包括：

18、在源域利用覆盖多种断路器型号及不同老化阶段的多通道数据预训练所述混合深度学习模型；

19、在目标域利用无监督域自适应算法，冻结所述混合深度学习模型中的一维卷积神经网络和双向长短期记忆网络共享层，仅微调混合深度学习模型判别层；

20、建立样本回传机制，在确认故障或维护后，将新样本回传云端，以预定周期利用所述新样本对所述混合深度学习模型进行在线增量学习。

21、在一些可能的实现方式中，所述数字孪生可视化平台通过mqtt或http协议将预测结果和/或告警信息推送至配电自动化系统或移动端。

22、第二方面，提供了一种基于数据分析的断路器故障预测装置，包括：

23、数据采集模块，用于通过部署于断路器上的传感器组件采集多通道数据，其中，所述多通道数据包括分合闸线圈电流、触头行程、振动信号、触头温升以及电弧能量信号；

24、预处理模块，用于对所述多通道数据进行预处理，并基于所述断路器的历史动作数据构建自适应基线包络，其中，所述预处理包括为数据同步对齐和去噪处理；

25、模型自适应模块，用于基于深度迁移学习对预训练的混合深度学习模型进行跨型号或跨工况的模型参数调整，其中，所述混合深度学习模型用于提取输入数据的时序局部特征及不同特征分量间的长程依赖关系，计算当前状态数据相对于所述自适应基线包络的综合偏离指标；

26、模型预测模块，用于将预处理后的多通道数据输入至调整后的混合深度学习模型进行故障预测；

27、数字孪生模块，用于根据所述混合深度学习模型的故障预测结果构建数字孪生可视化平台，所述数字孪生可视化平台用于通过动态模型实时映射断路器的当前健康度及异常特征热力图。

28、第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储用于设备执行的程序代码，该程序代码包括用于执行如上述第一方面中的任意一种实现方式中方法的步骤。

29、第四方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如上述第一方面中的任意一种实现方式中的方法。

30、本技术具有如下有益效果：本技术通过多源特征参数的在线实时提取与预处理、基于非线性退化模型与机器学习的故障演化分析以及多工况自适应阈值与置信度动态评估机制，实现断路器健康状态的连续在线监测、早期潜伏性故障的准确预警以及剩余寿命的概率化预测，从而提高电力系统运行可靠性、降低非计划停电风险，满足智能电网对高压开关设备预测性维护的工程应用需求。