一种继电保护设备健康状态评估方法及装置与流程

技术特征：
1.一种继电保护设备健康状态评估方法，其特征在于，包括：采集同种工况下不同服役年份的若干个继电保护设备的原始多维数据信号，并分别对每一所述继电保护设备的原始多维数据信号进行降维处理，得到各个所述继电保护设备的多维数据信号；分别对每一所述继电保护设备的多维数据信号进行核密度估计，得到各个所述继电保护设备的概率密度分布，并分别根据每一所述继电保护设备的概率密度分布提取特征向量，得到各个所述继电保护设备的特征向量；选择一服役年份的所述继电保护设备的特征向量作为基准特征向量，分别将每一所述继电保护设备的特征向量与所述基准特征向量进行相对熵计算，根据得到的所有相对熵计算结果评估各个所述继电保护设备的健康状态。2.如权利要求1所述的继电保护设备健康状态评估方法，其特征在于，还包括：分别根据每一所述继电保护设备的服役部件，获取若干个参考部件的历史退化轨迹，得到各个所述继电保护设备对应的历史退化轨迹集，并分别根据每一所述继电保护设备的健康状态生成退化轨迹，得到各个所述继电保护设备的退化轨迹；对于每一所述继电保护设备，根据所述继电保护设备的退化轨迹与所述继电保护设备对应的历史退化轨迹集中各个历史退化轨迹的相似性度，预测所述继电保护设备的剩余寿命，得到各个所述继电保护设备的剩余寿命。3.如权利要求1所述的继电保护设备健康状态评估方法，其特征在于，所述分别对每一所述继电保护设备的原始多维数据信号进行降维处理，得到各个所述继电保护设备的多维数据信号，具体为：分别通过随机森林提取每一所述继电保护设备的原始多维数据信号的重要特征，得到各个所述继电保护设备的多维数据信号。4.如权利要求1所述的继电保护设备健康状态评估方法，其特征在于，在所述分别对每一所述继电保护设备的多维数据信号进行核密度估计，得到各个所述继电保护设备的概率密度分布之前，还包括：对所有所述继电保护设备的多维数据信号进行标准化处理。5.如权利要求1所述的继电保护设备健康状态评估方法，其特征在于，所述分别对每一所述继电保护设备的多维数据信号进行核密度估计，得到各个所述继电保护设备的概率密度分布，具体为：根据高斯核函数和预设带宽，分别对每一所述继电保护设备的多维数据信号进行核密度估计，得到各个所述继电保护设备的概率密度分布。6.如权利要求1所述的继电保护设备健康状态评估方法，其特征在于，所述分别根据每一所述继电保护设备的概率密度分布提取特征向量，得到各个所述继电保护设备的特征向量，具体为：分别对每一所述继电保护设备的概率密度分布进行积分，得到各个所述继电保护设备的特征向量。7.如权利要求2所述的继电保护设备健康状态评估方法，其特征在于，所述分别根据每一所述继电保护设备的服役部件，获取若干个参考部件的历史退化轨迹，得到各个所述继电保护设备对应的历史退化轨迹集，具体为：
对于每一所述继电保护设备，根据所述继电保护设备的服役部件确定若干个所述参考部件，并分别将每一所述参考部件的历史监测数据输入预先构建的健康因子融合模型，得到各个所述参考部件的健康状态序列；分别根据每一所述参考部件的健康状态序列生成历史退化轨迹，得到各个所述参考部件的历史退化轨迹，并将各个所述参考部件的历史退化轨迹划分至所述继电保护设备对应的历史退化轨迹集。8.如权利要求2所述的继电保护设备健康状态评估方法，其特征在于，所述对于每一所述继电保护设备，根据所述继电保护设备的退化轨迹与所述继电保护设备对应的历史退化轨迹集中各个历史退化轨迹的相似性度，预测所述继电保护设备的剩余寿命，得到各个所述继电保护设备的剩余寿命，具体为：对于每一所述继电保护设备，采用预先构造的基于残差的相似性度计算公式，计算所述继电保护设备的退化轨迹与所述继电保护设备对应的历史退化轨迹集中各个历史退化轨迹的相似性度；按相似性度值从大到小的顺序筛选预设数量的所述相似性度，分别根据每一所述相似性度预测所述继电保护设备的剩余寿命，得到所述继电保护设备的剩余寿命预测序列；对所述继电保护设备的剩余寿命预测序列设定置信度，进行概率密度估计，取所述继电保护设备的剩余寿命预测序列的中值作为所述继电保护设备的剩余寿命。9.一种继电保护设备健康状态评估装置，其特征在于，包括：多维运行数据信号处理模块，用于采集同种工况下不同服役年份的若干个继电保护设备的原始多维数据信号，并分别对每一所述继电保护设备的原始多维数据信号进行降维处理，得到各个所述继电保护设备的多维数据信号；概率密度分布特征提取模块，用于分别对每一所述继电保护设备的多维数据信号进行核密度估计，得到各个所述继电保护设备的概率密度分布，并分别根据每一所述继电保护设备的概率密度分布提取特征向量，得到各个所述继电保护设备的特征向量；设备健康状态评估模块，用于选择一服役年份的所述继电保护设备的特征向量作为基准特征向量，分别将每一所述继电保护设备的特征向量与所述基准特征向量进行相对熵计算，根据得到的所有相对熵计算结果评估各个所述继电保护设备的健康状态。10.如权利要求9所述的继电保护设备健康状态评估装置，其特征在于，还包括：设备退化轨迹生成模块，用于分别根据每一所述继电保护设备的服役部件，获取若干个参考部件的历史退化轨迹，得到各个所述继电保护设备对应的历史退化轨迹集，并分别根据每一所述继电保护设备的健康状态生成退化轨迹，得到各个所述继电保护设备的退化轨迹；设备剩余寿命预测模块，用于对于每一所述继电保护设备，根据所述继电保护设备的退化轨迹与所述继电保护设备对应的历史退化轨迹集中各个历史退化轨迹的相似性度，预测所述继电保护设备的剩余寿命，得到各个所述继电保护设备的剩余寿命。

技术总结
本发明公开了一种继电保护设备健康状态评估方法及装置。本发明通过对同种工况下不同服役年份的若干个继电保护设备的原始多维数据信号进行降维处理，得到各个继电保护设备的多维数据信号；分别对每一继电保护设备的多维数据信号进行核密度估计，得到各个继电保护设备的概率密度分布，并分别根据每一继电保护设备的概率密度分布提取特征向量，得到各个继电保护设备的特征向量；选择一服役年份的继电保护设备的特征向量作为基准特征向量，分别将每一继电保护设备的特征向量与基准特征向量进行相对熵计算，根据得到的所有相对熵计算结果评估各个继电保护设备的健康状态，能够准确评估继电保护设备的健康状态，有效保障电力系统安全稳定运行。安全稳定运行。安全稳定运行。


技术研发人员：李一泉 谭乾 索江镭 朱佳 刘世丹 王峰 吴梓亮 屠卿瑞 焦邵麟 袁亮荣 温涛 刘玮 廖鹏 曹彦朝
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司电力调度控制中心
技术研发日：2022.10.10
技术公布日：2022/12/1