基于多重生成对抗网络的智能开关设备状态感知与诊断研究

随着电力物联网数据驱动技术的不断发展,传感器采集的设备量测数据规模爆发式增长,海量异构的多源监测数据给智能开关设备的实时状态感知和诊断带来了新的挑战。针对上述问题,提出一种基于多重生成对抗网络和DS证据理论的开关设备状态感知方法。首先基于DS证据理论构造融合视频、温度、压力、姿态传感器等多源数据的基本信任分配,获取表征开关设备状态的特征信息。根据特征信息和状态类别,建立包含样本生成、数据分类和特征识别的多重生成对抗网络。采用比较、关联、聚类等算法,结合随机梯度下降法更新网络层间参数,最终实现对开关设备运行状态的判别和诊断。以某区域电网的开关设备为例,算例分析结果表明该方法能准确地感知设备的实时状态并对异常信息提出告警。

供配电系统中压开关设备温升在线监测方法

为及时发现供配电系统中压开关设备的温度变化情况,避免发生高温故障,该文提出供配电系统中压开关设备温升在线监测方法。开关设备温度数据采集模块将温度监测节点采集的温度信息传送至在线监测模块,在线监测模块通过DS证据理论融合采集的温度信息,并通过多重对抗网络模型,判断开关设备是否发生温升现象,感知其温度状态;应用自联想核算法结合感知结果,进行预警发生温升的开关设备,通过上位机呈现红外监测画面。测试结果表明,该方法能够在温差为±0.6℃的范围内,完成开关设备的温度信息采集,具备良好的温度感知性能;当健康度指标发生明显下降趋势时,及时发送预警信息,呈现红外监测画面,具备良好的温度劣化监测效果。