(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111272853.7 (22)申请日 2021.10.2 9 (71)申请人 国网黑龙江省电力有限公司佳木斯 供电公司 地址 154002 黑龙江省佳木斯市前进区保 卫路179号 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 蔡广达　张继超　赵海清　齐乾坤　 刘梦洋　王谦　康力文　罗辑　 贾志勇　张扬　徐明　徐毓皓　 张学川　 (74)专利代理 机构 哈尔滨市松花江专利商标事 务所 23109 代理人 高倩(51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种输变电设备状态监测方法 (57)摘要 一种输变电设备状态 监测方法， 解决了 现有 输变电设备检修方法已经不能完全满足电网安 全稳定运行的要求的问题， 属于电力设备监测领 域。 本发明包括： 通过主元分析的方法， 对数据库 中的数据进行处理， 提取设备测点数据组成设备 故障范例库； 采用支持向量机理论和核函数技 术， 利用支持向量机分类器建立设备故障分类 器， 通过对设备故障范例库中设备 故障进行分类 学习， 不断优化支持向量机分类器， 最终建立最 优的支持向量机分类器， 作为设备故障分类器； 取输变电设备的当前状态监测数据， 通过主元分 析的方法， 进行预处理， 建立待测样本； 利用设备 故障分类器建立设备故障诊断树， 将待测样本按 照故障诊断树的诊断策略进行故障诊断， 得出诊 断结果。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 113962157 A 2022.01.21 CN 113962157 A 1.一种输变电设备状态监测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： S1、 通过主元分析的方法， 对数据库中的数据进行处理， 提取设备测点数据组成设备故 障范例库； S2、 采用支持向量机理论和核函数技术， 利用支持向量机分类器建立设备故障分类器， 通过对设备故障范例库中设备故障进行分类学习， 不断优化支持向量机分类器， 最终建立 最优的支持向量机分类 器， 作为设备故障分类 器； S3、 取输变电设备的当前状态监测数据， 通过主元分析的方法， 进行预处理， 建立待测 样本； S4、 利用设备故障分类器建立设备故障诊断树， 将待测样本按照故障诊断树的诊断策 略进行故障诊断， 得 出诊断结果。 2.根据权利要求1所述的输变电设备状态监测方法， 其特征在于， 所述数据库中包括设 备的基础信息数据、 设备历史运行 数据、 设备 标定参数以及气象信息 。 3.根据权利要求1所述的输变电设备状态监测方法， 其特 征在于， 所述S2中， 采用支持向量机多叉 决策树方法构造设备各种故障的分类模型结构， 每个基于支持向 量机分类子模型识别设备的一种故障； 采用径向基核函数进行故障分类子模型的构造， 径向基核函数如下： 式中x——表示学习样本； y——表示学习样本对应的类别； γ——核函数的参数； 采用网格搜索法确定各个缺陷分类子模型的惩罚参数C和核函数的参数γ； 将C和γ分别取M个值和N个值， 对M ×N个(C,γ)的组合， 进行缺陷故障子模型学习， 再 估计故障分类子模 型的学习误差， 在M ×N个(C,γ)的组合中得到误差最小的一个组合作为 最优参数； 对每个故障分类子模型要分别进行学习， 每个子模型的惩罚参数C和核函数参数γ均 采用网格搜索法优化。 4.根据权利要求3所述的输变电设备状态监测方法， 其特征在于， S2中， 在参数的指数 空间中进 行搜索， 首先采用粗略的网格进行搜索， 得到性能较优的(C,γ)的组合； 然后在这 个组合两边一定范围内进 行精细的网格搜索， 找到故障分类子模型性能最优的(C,γ)的组 合； 在每次的搜索过程中， 网格的数目保持不变。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 113962157 A 2一种输变电设 备状态监测方法 技术领域 [0001]本发明涉及电力设备监测领域。 . 背景技术 [0002]伴随着经济的快速发展,电网建设同样处于高速发展阶段， 在这一过程中， 出现了 一个问题： 一是电力企业由定期维修转向状态维修的需求十分迫切， 这是因为随着电网建 设规模的不断扩大， 定期维修导致的设备过度维修或漏修事件不断增加， 这一状况不仅降 低了电网的运行可靠性， 而且造成了巨大的经济损失， 急需解决； 现有输变电设备检修方法 已经不能完全满足电网安全稳定运行的要求， 主要体现在： 检修任务繁重、 造成输变电设备 可靠性降低和资源浪费等。 发明内容 [0003]针对现有输变电设备检修方法已经不能完全满足电网安全稳定运行的要求的问 题， 本发明提供一种输变电设备状态监测方法。 [0004]本发明的一种输变电设备状态监测方法， 所述方法包括： [0005]S1、 通过主元分析的方法， 对数据库中的数据进行处理， 提取设备测点数据组成设 备故障范例库； [0006]S2、 采用支持向量机理论和核函数技术， 利用支持向量机分类器建立设备故障分 类器， 通过对设备故障范例库中设备故障进 行分类学习， 不断优化支持向量机分类器， 最 终 建立最优的支持向量机分类 器， 作为设备故障分类 器； [0007]S3、 取输变电设备的当前状态监测 数据， 通过主元分析的方法， 进行预处理， 建立 待测样本； [0008]S4、 利用设备故障分类器建立设备故障诊断树， 将待测样本按照故障诊断树的诊 断策略进行故障诊断， 得 出诊断结果。 [0009]本发明的有益效果， 本发明提出输电设备的故障分类器， 采用支持向量机多叉决 策树法构造设备故障分类器的结构， 分成两个阶段， 范例推理故障学习阶段对设备故障分 类器进行学习， 在应用阶段输入待测样本， 获得诊断结果， 将诊断结果发送至维修人员， 维 修人员针对故障设备进行维修， 省时省力。 附图说明 [0010]图1为本发明的流 程示意图。 具体实施方式 [0011]下面将结合本发明实施例中的附图， 对本发明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发明一部分实施例， 而不是全部的实施例。 基于 本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其说　明　书 1/3 页 3 CN 113962157 A 3