基于遗传算法的变电站设备温度信息特征提取模型研究

近几年,随着智能电网的建设,变电站设备种类越来越多,设备检修也越来越复杂,电网规模越来越大,对设备运行安全要求也越来越严格。传统的人工巡检方式已越来越不能适应现代化智能电网的要求。现代化设备检测包括三个步骤:信息监测、设备诊断、故障预警。选取设备表面温度作为设备故障诊断的主要参考因素,探寻环境因素(光照辐射、空气湿度、压强、环境温度、风速)和电网信息(实时负荷)与设备表面温度之间的关系,进而形成预测效果,提前判断意外情况。预测过程基本包括三个步骤:数据预处理、特征提取、温度预测。笔者针对用环境因素和电网因素预测设备表面温度这一课题的特征提取环节,提出了一种基于遗传算法的温度信息特征提取模型。