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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)山西省電力公司超高壓變電分公司申請的專利一種變電站的遙測數(shù)據(jù)分析方法、裝置及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119622605B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510155644.6，技術(shù)領域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)一種變電站的遙測數(shù)據(jù)分析方法、裝置及存儲介質(zhì)是由武文吉;閆麗婷;武瀟;文振江;王亞文;李虹設計研發(fā)完成，并于2025-02-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種變電站的遙測數(shù)據(jù)分析方法、裝置及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及變壓器技術(shù)領域，公開了一種變電站的遙測數(shù)據(jù)分析方法、裝置及存儲介質(zhì)，其中一種變電站的遙測數(shù)據(jù)分析裝置包括第一數(shù)據(jù)收集模塊，其用于收集第一數(shù)據(jù)；油溫預測模塊，其用于輸出主變壓器A相油溫的上限參考值和下限參考值；油溫預警模塊，其用于輸出油溫類型；電流限制模塊，其用于控制主變壓器是否進行降容運行；本發(fā)明通過計算一小時內(nèi)A相油溫的上下限參考值，充分考慮油溫偏高、偏低、波動異常和趨勢異常等多種異常類型，有助于發(fā)現(xiàn)潛在變壓器故障，相較于通過參考值與測量值對比判斷油溫是否異常的方式，預警能力更強。

本發(fā)明授權(quán)一種變電站的遙測數(shù)據(jù)分析方法、裝置及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種變電站的遙測數(shù)據(jù)分析裝置，其特征在于，包括： 第一數(shù)據(jù)收集模塊，其用于收集第一數(shù)據(jù)，第一數(shù)據(jù)包括： 在每個時間采樣點采集一次，第一數(shù)據(jù)包括遙測數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，其中遙測數(shù)據(jù)涵蓋主變壓器的監(jiān)測信息，環(huán)境數(shù)據(jù)包括變電站在每個時間采樣點的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降雨量、風向、風速、氣壓、濕度；時間采樣點是指按照預定的時間間隔進行數(shù)據(jù)采集的時刻，每個時間間隔為一分鐘； 主變壓器的監(jiān)測信息包括主變壓器高壓側(cè)、中壓側(cè)和低壓側(cè)的有功、無功、功率因數(shù)、電流值、A相電壓幅值、B相電壓幅值、C相電壓幅值、C相電流幅值以及A、B、C三相的繞組溫度和油溫； 將每個時間采樣點采集的第一數(shù)據(jù)編碼為一個第一數(shù)據(jù)向量，第j個第一數(shù)據(jù)向量包含在第j個時間采樣點采集的所有參數(shù)的數(shù)據(jù)維度； 油溫預測模塊，其將第一數(shù)據(jù)向量集輸入預測神經(jīng)網(wǎng)絡，預測神經(jīng)網(wǎng)絡將輸出一個預測向量； 第一數(shù)據(jù)向量集由第p-59至第p時間采樣點的第一數(shù)據(jù)向量組合而成，p代表當前時間采樣點； 預測向量包含從第p-59至第p時間采樣點，每個時間采樣點主變壓器A相油溫的上限參考值和下限參考值； 油溫預警模塊，其用于將第一數(shù)據(jù)向量與預測神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的對應時間采樣點主變壓器的A相油溫上限參考值和下限參考值拼接生成第二數(shù)據(jù)向量，將所有第二數(shù)據(jù)向量按照對應的時間采樣點排序生成第二數(shù)據(jù)向量集，第二數(shù)據(jù)向量集輸入預警神經(jīng)網(wǎng)絡中，預警神經(jīng)網(wǎng)絡輸出主變壓器油溫異常值； 解碼主變壓器油溫異常值，輸出油溫類型； 電流限制模塊，當油溫類型為異常時，如果主變壓器實時電流超過預設的電流閾值，電流限制模塊會發(fā)出控制指令，對主變壓器進行降容運行； 通過預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型對變電站的遙測數(shù)據(jù)、油溫波動和延遲異常問題進行優(yōu)化處理，預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型使用LSTM或GRU；并通過設計主變壓器劃分模塊、數(shù)據(jù)收集模塊、油溫預測模塊和油溫預警模塊協(xié)同分析變電站的遙測數(shù)據(jù)，結(jié)合預警模塊和門控循環(huán)單元算法進一步處理油溫波動時序特征和預警；當數(shù)據(jù)在缺失的情況下，通過動態(tài)插補操作填補數(shù)據(jù)缺口，以使模型準確處理遙測數(shù)據(jù)； 預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型使用主損失項和懲罰項作為損失函數(shù)，計算方法為： ； ； ； 其中、為時間步k預測得到的油溫上限和下限參考值，、為時間步k真實的油溫上限和下限參考值，其來源于歷史正常運行條件下的主變壓器在相同運行參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)時油溫的最高值和最低值，運行參數(shù)包括有功、無功、電壓、電流和繞組溫度，是權(quán)重系數(shù)，其缺省值為1。

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