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電力系統高壓生產設備電氣故障自動化監測研究

2020-08-19 03:23:14王瑞梅張曉娜
通信電源技術 2020年10期
關鍵詞:特征故障生產

王瑞梅,張曉娜,孟 昱,楊 嵐

(山東科技大學,山東 濟南 250000)

0 引 言

電力系統高壓生產設備擁有良好的故障數據自動檢測模塊,具有較強的檢測檢修能力,且可實現電力系統生產設備運維故障點的準確定位與識別。另外,它建立了電力系統高壓生產設備運維結構故障信息采集模塊,配合檢測檢修優化策略,實現對系統故障的有效監測與排除。

1 電力系統高壓生產設備運維結構的故障信息采集分析

1.1 構建電力系統生產設備運維結構模型

構建電力系統生產設備運維結構模型,通過模型實現對電力系統生產設備運維故障節點的自動檢修優化。深度探討電力系統中的生產設備結構模型,解讀它的運維功能,并設置新的鏈路均衡控制模型,形成一套完整的電力系統。新模型的建立主要是希望實現對電力系統生產設備運維輸出狀態的優化,建立電力數據轉移矩陣。矩陣的具體表現式為[1]:

式中,x(k)∈Rn×1表示電力系統生產設備運維的傳輸數據目標狀態。A(k)∈Rn×n代表在運維故障工況背景下電力系統的生產設備信息轉移矩陣。Hi(k)∈Rp×n表示電力系統生產設備的運維測量矩陣。這里針對任意mi∈R1這一條件,應該建立專門的電力系統生產設備運維測量矩陣,確保設備能夠在運維故障信息特征分量分析方面滿足技術要求標準?;谠撘髽藴?,還可進一步建立特征分量[2]:

具體來講,就是結合電力系統生產設備生成實際運維狀況對比覆蓋信息碼,全方位分析故障節點定位內容,保證故障特征高階統計量統計計算到位。實際中,主要結合傳感器數據采集方法實施基于所有配電線路的全頻譜分析。在頻譜分析過程中,要結合傳感器數據采集方法對生產設備中的運維傳輸數據進行分析、提取,獲得可助力系統生產設備運維數據信號采集的模型[3]:

需要全方位分析電力系統生產設備通信模型,再基于傳輸數據構建傳輸序列采樣模型,滿足模型時間更新需求。另外,合理化匹配相關檢測技術方法,構建一套全新的、功能齊全到位的電力系統生產設備運維傳輸信號體系,同時檢測分析系統中的某些故障特征,保證故障定位檢測統計量計算到位。文中論述的是高斯平穩統計分析技術內容,可判斷分析故障,可假設電力系統生產設備在故障運維過程中存在一條間接系列內容為{x(n)},且它的零均值應該為處于k階段的高斯平穩過程,由此構建一套電力系統的審查設備運維結構模型體系。

結合圖1構建一套完整的電力系統,即生產設備運維模型。通過該模型形成全新的生產設備運維網絡,配合信息采集方法,對電力系統生產設備運維物理數據實施更深一層的分析,處理采集的數據內容,重組建設三維特征模型,并再次提取其中的故障數據譜特征量,實現故障的自動檢修設計。

圖1 電力系統生產設備運維結構模型

1.2 重組電力系統生產設備運維數據三維特征結構

在重組電力系統生產設備運維數據時,要建立專門的三維特征結構。要在系統設備的三維運維結構基礎上,構建一套獨立的三維數據分析系統,配合三維數據重組技術分析所匹配的檢測技術方法,從電力系統生產設備中獲得有效運維數據,并從中提取特征譜,獲得特征譜特征量。在電力系統生產設備運維過程中構建設備運維故障分布相似度矩陣,結合檢修原理與故障診斷原理,分析電力系統生產設備運維故障與自動檢修情況,并在數據傳輸與特征分析提取的基礎上,結合故障數據濾波自動檢修方法構建電力系統生產設備,明確運維斷點數據,以合理有效推進斷點數據自動檢修過程。需要注意,應該在電力系統生產設備運維模型中建立多層次結構,如輸入輸出層、競爭層等。結合這些層次內容合理化采集電力系統中的生產內容,融合數據特征分量進一步分析,需滿足運維計算條件[4]:

2 電力系統高壓生產設備的運維結構故障自動化監測檢修優化策略

2.1 構建故障數據可視化圖譜

在電力系統高壓審查設備運維結構故障自動化監測與檢修優化過程中,可建立多維陣列傳感網絡,配合信息采集方法,分析電力系統生產設備的運維物理數據采集內容,保證采集的電力系統生產設備運維數據可合理運用于三維特征重組基礎上。具體來說,要結合電力系統生產設備運維結構故障實現自動檢修過程,優化自動檢修設計,并在該基礎上提出基于高階圖譜特征的系統生產設備提取策略,以獲取更多的電力資源。針對運維故障的優化與自動檢測也十分必要。它基于傳感點實現可定位動態化檢測過程,能夠計算故障數據位置,明確相應的估計函數,并對數據局部頻譜密度實施動態檢查,保證在相對固定的時間,在規定范圍內更新電力系統生產設備內容,以確保快速完成自檢狀態運維操作過程。

2.2 檢修電力系統生產設備運維故障

要結合三維相空間重構技術檢修電力系統,必要時建立故障數據可視化圖譜。在傳感器節點位置設置自動檢修控制模塊,獲得電力系統生產設備運維故障數據特征分布高維圖譜,從分布高維圖譜中獲得采樣數據,重新建立一套功能完整且覆蓋面更廣的數據可視化圖譜。對采集的電力系統生產設備運維數據內容要實施三維特征重組,并結合檢測圖譜異常分布狀態進行分析驗證,構建電力系統生產設備運維故障檢修體系,最終獲得故障自動檢修迭代算式y∈Rm,建立電力系統生產設備初始化運維情況,明確其運維狀態向量。該過程中有必要設置一套基于故障位置分析的估計函數,目的是結合電力系統生產設備運維過程總結相關數據內容,明確圖譜分析中可能存在的各種異常狀況和數據異常分布狀態。換言之,要深入判斷故障類別,保證電力系統生產設備運維故障數據自動檢測檢修到位[5]。

3 電力系統高壓生產設備的運維故障自動檢測應用性能實驗結果分析

針對電力系統高壓生產設備的運維故障分析十分必要,可收集大量的設備運維故障檢測樣本,主要對設備故障的自動檢測應用性能與相關實驗結果實施針對性分析。例如,要大量收集來自于電力系統中的生產設備運維數據內容,結合三維特征重組操作展開分析,確保系統生產運維結構符合其操作特征量,即要構建一套生產設備運維故障數據可視化系統,確保對設備運維故障自動檢測應用性能試驗結果分析到位[6]。

4 結 論

綜上所述,本文主要對電力系統中的生產設備運維內容實施技術監測,并對其中的故障狀態內容實施針對性判斷,必要時還要分析模型中的多維度列陣傳感網絡,有效調整系統設備運維實際狀況。在該過程中,要結合分析能力模型,采用多維度列陣網絡,實現信息采集和電力系統生產運維數據調整,合理化分析圖譜中可能存在的故障數據異常分布狀態。整體來說,該方法適用于監測和檢修電力系統高壓生產設備運維故障過程,且整體監測檢修效率相對較高。

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