一种电能计量箱的实时监控与故障预测方法及系统与流程

本发明涉及电力设备在线监测，尤其涉及一种电能计量箱的实时监控与故障预测方法及系统。

背景技术：

1、电能计量是电力系统运行管理及线损分析的重要基础环节，当前的电能计量装置运维通常采用人工定期巡视结合事后停电检修的方式，当接线端子因长期负荷波动、机械振动或热胀冷缩等因素导致接触电阻增大时，往往需要等到计量失准、局部过热甚至烧损发生后才会通过停电检测或用户投诉被动发现。

2、当接线端子因长期劣化导致接触界面形成氧化膜或出现间歇性微弧时，接触电阻呈现非线性变化特征，流经端子的电流波形会出现畸变，同时端子表面温度也会异常上升，但这两个物理信号的变化步调并不一致，由于电特征变化随负荷即时显现，而温升受热传导时间常数约束存在分钟级时滞，电流波形的畸变通常先于温度异常上升而被观测到。这种波形畸变与温升之间的异步关系，使得仅凭单一的电流监测数据或温度监测数据均无法准确反映端子接触电阻的实际变化程度，同一畸变数值可能对应着初期的轻微松动或临近烧损的严重劣化，运维人员缺乏有效的多源信息关联手段来区分不同劣化阶段的差异特征，在面向故障预测与健康管理的应用场景下，异常检测的误报率与漏报率难以控制。

3、综上所述，现有技术存在无法有效关联电流波形畸变与温度变化的异步时序特征以准确识别接线端子劣化阶段的技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种电能计量箱的实时监控与故障预测方法及系统，以解决现有技术中存在的无法有效关联电流波形畸变与温度变化的异步时序特征以准确识别接线端子劣化阶段的技术问题。

2、第一方面，为了解决上述技术问题，本发明提供了一种电能计量箱的实时监控与故障预测方法，包括：

3、获取电能计量装置中接线端子的原始电流波形数据与原始温度数据；

4、对所述原始电流波形数据与所述原始温度数据进行时频域分析处理，得到波形畸变序列与温度上升序列；

5、计算所述波形畸变序列与所述温度上升序列之间的时间延迟量，将所述时间延迟量与所述波形畸变序列及所述温度上升序列进行特征拼接，得到信号滞后特征序列；

6、对所述信号滞后特征序列进行特征融合，得到关联特征矩阵，并根据所述关联特征矩阵进行劣化状态评估，计算出所述接线端子的劣化状态评估值；

7、对所述接线端子进行隐患特征提取，得到隐患特征向量，基于所述隐患特征向量确定阶段划分边界并构建模糊隶属度函数，根据所述模糊隶属度函数对所述劣化状态评估值进行计算判定，确定隐患阶段；

8、根据所述隐患阶段在预先建立的判定区间集合中进行区间映射，获得目标判定区间，根据所述目标判定区间匹配对应的预警级别，生成针对所述接线端子的分级预警指令。

9、第二方面，本发明提供了一种电能计量箱的实时监控与故障预测系统，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一方面所述的方法。

10、相比于现有技术，本发明具有如下有益效果：

11、（1）本发明通过对原始电流波形数据与原始温度数据进行时频域分析处理，得到波形畸变序列与温度上升序列，并计算两序列之间的时间延迟量，将时间延迟量与两序列进行特征拼接得到信号滞后特征序列。由此，本发明能够量化电流波形畸变与温度变化之间的异步时序关系，将电特征随负荷的即时响应与温升受热传导时间常数约束的滞后响应关联至同一特征表达中。最终避免仅凭单一的电流监测数据或温度监测数据无法准确反映接触电阻实际变化程度的问题，提高对接线端子劣化过程感知的准确性。

12、（2）本发明通过对信号滞后特征序列进行特征融合得到关联特征矩阵，并对关联特征矩阵进行特征提取与融合计算确定接线端子的劣化状态评估值。由此，本发明能够综合波形畸变程度、温度梯度变化及热响应时延等多维特征对端子劣化程度进行动态量化，区分同一畸变数值对应的初期轻微松动与临近烧损的严重劣化。最终使劣化状态评估值能够动态反映接线端子接触界面的实际劣化累积程度，为隐患阶段的判定提供可靠的状态量基础。

13、（3）本发明通过对所述接线端子进行隐患特征提取，得到隐患特征向量，基于所述隐患特征向量确定阶段划分边界并构建模糊隶属度函数，对所述劣化状态评估值进行计算判定确定隐患阶段，再根据隐患阶段在预先建立的判定区间集合中进行区间映射，以匹配预警级别，生成针对接线端子的分级预警指令。由此，本发明能够根据劣化演进速率与局部过热频次等隐患特征区分不同劣化阶段的差异特征，并为不同阶段匹配相应的预警级别及调度优先级。最终在面向故障预测与健康管理的应用场景下降低异常检测的误报率与漏报率，实现对接线端子劣化过程的动态感知与分级预警。

1.一种电能计量箱的实时监控与故障预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电能计量箱的实时监控与故障预测方法，其特征在于，在所述获取电能计量装置中接线端子的原始电流波形数据与原始温度数据之后，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的电能计量箱的实时监控与故障预测方法，其特征在于，所述对所述原始电流波形数据与所述原始温度数据进行时频域分析处理，得到波形畸变序列与温度上升序列，包括：

4.根据权利要求1所述的电能计量箱的实时监控与故障预测方法，其特征在于，所述计算所述波形畸变序列与所述温度上升序列之间的时间延迟量，包括：

5.根据权利要求1所述的电能计量箱的实时监控与故障预测方法，其特征在于，所述对所述信号滞后特征序列进行特征融合，得到关联特征矩阵，包括：

6.根据权利要求1所述的电能计量箱的实时监控与故障预测方法，其特征在于，所述根据所述关联特征矩阵进行劣化状态评估，计算出所述接线端子的劣化状态评估值，包括：

7.根据权利要求1所述的电能计量箱的实时监控与故障预测方法，其特征在于，所述对所述接线端子进行隐患特征提取，得到隐患特征向量，包括：

8.根据权利要求1所述的电能计量箱的实时监控与故障预测方法，其特征在于，所述基于所述隐患特征向量确定阶段划分边界，包括：

9.根据权利要求1所述的电能计量箱的实时监控与故障预测方法，其特征在于，所述根据所述目标判定区间匹配对应的预警级别，生成针对所述接线端子的分级预警指令，包括：

10.一种电能计量箱的实时监控与故障预测系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至9任一项所述的方法。