CN117289085A - 一种多线路故障分析诊断方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电力故障诊断的技术领域，特别是涉及一种多线路故障分析诊断方法及系统，其能够实现对电力多线路系统运行状态的实时监测和故障精准识别；方法应用于对电力多线路系统的故障诊断，方法包括：收集电力多线路系统的基本信息，基本信息包括电力线路拓扑结构和电气参数；根据电力多线路系统的基本信息建立多线路数据采集坐标集；多线路数据采集坐标集由电力多线路系统中各个组件的坐标节点组成；基于多线路数据采集坐标集，对电力多线路系统进行运行参数实时采集，获得每个坐标节点的运行参数异构向量；将采集时间相同但坐标节点不同的运行参数异构向量按坐标节点的位置关系进行排列、转换，获得系统运行状态特征矩阵。

Description

一种多线路故障分析诊断方法及系统

技术领域

本发明涉及电力故障诊断的技术领域，特别是涉及一种多线路故障分析诊断方法及系统。

背景技术

电力多线路系统是指一个电力系统中具有多个并行运行的电力线路，用于生成、传输和分配电能；多线路系统可以增加系统的可靠性，如果一个线路发生故障或需要维护，其他线路仍然可以继续提供电力，从而减小了系统中断的可能性。电力多线路系统是为了提高电力系统的鲁棒性和灵活性而设计的，这种设计可以确保在面对故障、维护或不同负荷需求的情况下，电力系统能够保持稳定运行。

电力多线路系统在发生故障时，由于线路的复杂性，使得故障排查变得相对困难；现有的诊断方法需要逐条线路分析排查，即使部分电路系统采用传感器进行分路监测，也只是能够识别出哪条线路出现故障，对于故障类型仍需要人工排查。因此，亟需一种能够精准识别出故障位置以及故障类型的多线路故障分析诊断方法。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种能够实现对电力多线路系统运行状态的实时监测和故障精准识别的多线路故障分析诊断方法。

第一方面，本发明提供了一种多线路故障分析诊断方法，所述方法应用于对电力多线路系统的故障诊断，所述方法包括：

收集电力多线路系统的基本信息，所述基本信息包括电力线路拓扑结构和电气参数；

根据电力多线路系统的基本信息建立多线路数据采集坐标集；所述多线路数据采集坐标集由电力多线路系统中各个组件的坐标节点组成；

基于多线路数据采集坐标集，对电力多线路系统进行运行参数实时采集，获得每个坐标节点的运行参数异构向量；

将采集时间相同但坐标节点不同的运行参数异构向量按坐标节点的位置关系进行排列、转换，获得系统运行状态特征矩阵；

将系统运行状态特征矩阵输入至预先构建的多线路故障诊断模型中，获得系统诊断信息集合；所述多线路故障诊断模型的输入为系统运行状态特征矩阵，所述多线路故障诊断模型的输出为系统诊断信息集合，所述系统诊断信息集合包括每个坐标节点的诊断结果；

对系统诊断信息集合进行遍历，提取系统诊断信息集合中发生故障的坐标节点以及对应的故障类型，并向运维人员发出提示。

进一步地，对电力多线路系统进行运行参数实时采集的方法，包括：

确定运行参数异构向量的组成，所述运行参数异构向量由电流、电压、频率和温度组成；

在每个坐标节点对应的电力组件上安装测量设备，以实时采集电力多线路系统各个坐标节点对应的电力组件的运行参数；

确定数据采集的时间间隔；

对于每个坐标节点，将实时采集到的电流、电压、频率和温度参数组装成异构向量。

进一步地，所述运行参数异构向量为：

；

其中，I_nm表示在采集时间n，坐标节点m的电流；U_nm表示在采集时间n，坐标节点m的电压；F_nm表示在采集时间n，坐标节点m的频率；T_nm表示在采集时间n，坐标节点m的温度。

进一步地，根据电力多线路系统的基本信息建立多线路数据采集坐标集的方法，包括：

对电力多线路系统的线路拓扑结构进行分析，确定各个线路之间的连接关系，包括发电机、电缆、变压器和开关设备组件的布局和连接方式；

将电力系统中的各个组件抽象为坐标节点，每个坐标节点代表一个特定的电力设备；

将确定的坐标节点整合为多线路数据采集坐标集；所述多线路数据采集坐标集应包括系统中所有电力组件，确保能够全面监测系统的运行状态；

将建立的多线路数据采集坐标集进行文档记录，用于将来的参考和系统维护。

进一步地，所述多线路故障诊断模型的构建方法，包括：

收集电力多线路系统在不同状态下的运行数据，包括正常运行数据和故障数据；

构建一个机器学习模型，机器学习模型的输入为系统运行状态特征矩阵，机器学习模型的输出为系统诊断信息集合；

将收集到的运行数据进行数据处理，获得训练数据集；

使用部分训练数据集训练机器学习模型，通过调整模型的参数以优化模型的性能；并使用未参与训练的训练数据集对模型进行验证和测试，以确保模型的准确性和泛化能力；

将训练好的模型部署到电力多线路系统中，并实时监控系统的运行状态；对于每个新的运行状态特征矩阵，将模型输出与实际结果进行比较，以评估模型的性能。

进一步地，提取系统诊断信息集合中发生故障的坐标节点以及对应的故障类型的方法，包括：

对系统诊断信息集合进行遍历，当发现某个坐标节点的诊断结果包含故障信息时，将对应的坐标节点提取出来；

根据提取的故障信息，识别出故障类型；

一旦识别出故障类型和相应的坐标节点，向运维人员发出提示；所述提示包括故障的具体位置、故障类型、故障原因以及建议的解决措施；

将故障信息和相应的处理措施记录下来。

进一步地，所述系统诊断信息集合包括：坐标节点的诊断结果、故障概率、故障类型描述、时间戳以及修复措施建议。

另一方面，本申请还提供了一种多线路故障分析诊断系统，所述系统包括：

信息收集模块，用于收集电力多线路系统的基本信息，所述基本信息包括电力线路拓扑结构和电气参数；

坐标集建立模块，用于根据电力多线路系统的基本信息建立多线路数据采集坐标集，所述多线路数据采集坐标集由电力多线路系统中各个组件的坐标节点组成；

实时数据采集模块，用于根据多线路数据采集坐标集，对电力多线路系统进行运行参数实时采集，获得每个坐标节点的运行参数异构向量，所述运行参数异构向量由电流、电压、频率和温度组成；

状态特征矩阵生成模块，用于将采集时间相同但坐标节点不同的运行参数异构向量按坐标节点的位置关系进行排列、转换，获得系统运行状态特征矩阵；

故障诊断模块，用于存储多线路故障诊断模型，并将系统运行状态特征矩阵输入至多线路故障诊断模型中，获得系统诊断信息集合，所述多线路故障诊断模型的输入为系统运行状态特征矩阵，所述多线路故障诊断模型的输出为系统诊断信息集合，所述系统诊断信息集合包括每个坐标节点的诊断结果；

故障信息提取模块，用于对系统诊断信息集合进行遍历，提取系统诊断信息集合中发生故障的坐标节点以及对应的故障类型，并发送；

报警模块，用于接收发生故障的坐标节点以及对应的故障类型，并根据发生故障的坐标节点以及对应的故障类型生成相应的报警信号并传递至报警设备。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

与现有技术相比本发明的有益效果为：

通过收集电力多线路系统的基本信息，包括拓扑结构和电气参数，确保对系统各个方面的全面了解，这有助于建立一个全面而准确的系统运行状态特征矩阵；通过基于多线路数据采集坐标集实时采集每个坐标节点的运行参数异构向量，考虑了电流、电压、频率和温度多个方面的参数，使得系统状态的表征更为全面；

将采集时间相同但坐标节点不同的运行参数异构向量按坐标节点的位置关系进行排列、转换，这样的处理方式考虑系统拓扑结构，有助于准确捕捉系统的运行状态；使用预先构建的多线路故障诊断模型，这可以提高系统对各种故障的识别准确性；这种模型可以通过训练数据集来学习系统的正常和故障状态，从而更好地进行诊断；

通过将系统运行状态特征矩阵输入到故障诊断模型中，实现对系统诊断信息的自动化提取；这有助于降低人工排查的工作量，并提高故障诊断的效率；通过对系统诊断信息集合进行遍历，提取系统诊断信息中的故障节点和故障类型，并向运维人员发出提示，能够迅速响应并采取必要的行动；

综上所述，该方法能够实现对电力多线路系统运行状态的实时监测和故障精准识别，提高故障排查的效率和准确性，为电力系统的稳定运行提供有力保障。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是建立多线路数据采集坐标集的流程图；

图3是建立多线路故障诊断模型的流程图；

图4是多线路故障分析诊断系统的结构图。

具体实施方式

在本申请的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。

上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。

本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。

本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。

应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。

也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。

也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。

下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。

实施例一

如图1至图3所示，本发明的一种多线路故障分析诊断方法，所述方法应用于对电力多线路系统的故障诊断，具体包括以下步骤：

S1、收集电力多线路系统的基本信息，所述基本信息包括电力线路拓扑结构和电气参数；

在电力系统中，线路拓扑结构是指各个电力线路之间的连接关系和电力流向，而电气参数包括电流、电压、频率和温度等；S1步骤是电力多线路故障分析诊断方法的基础，通过收集并分析电力多线路系统的基本信息，可以为后续的故障诊断提供重要的参考依据，确保系统的拓扑结构和电气参数等关键信息能够被准确获取；具体包括以下步骤：

a、电力线路拓扑结构收集：获取电力系统的线路布局图，该图应包括各个线路的连接方式、节点分布以及电源、负载等关键元素的位置；这可以通过实地调查、系统设计图纸或计算机辅助设计软件来获取；建立线路之间的拓扑关系表，明确各个线路之间的连接方式、并联关系以及节点之间的电气联系；这有助于建立后续的数据采集坐标集；

b、电气参数收集：收集每个线路中涉及的电气设备的参数，包括但不限于变压器的额定容量、电阻、电抗等参数，发电机的额定功率、电流、电压等参数，以及线路的长度、截面积等电气特性；如果系统中使用了传感器进行实时数据采集，收集这些传感器的数据，包括电流、电压、频率和温度等参数；这有助于实现对系统运行状态的实时监测；

c、系统文档和历史数据：收集系统的历史运行日志，了解系统在正常运行和故障发生时的行为；这有助于建立故障诊断模型时考虑系统的典型运行情况；参考设备制造商提供的手册和规格书，获取设备的详细技术参数；这对于建立准确的电气设备参数表非常关键。

总体而言，S1阶段的关键是确保获取的基本信息准确、完整，以便后续步骤能够基于真实数据进行可靠的多线路故障分析和诊断；此外，信息的更新和维护也是系统持续运行中的重要环节，以保证故障诊断模型的准确性和实用性。

S2、根据电力多线路系统的基本信息建立多线路数据采集坐标集；所述多线路数据采集坐标集由电力多线路系统中各个组件的坐标节点组成；

S2步骤涉及建立多线路数据采集坐标集，具体到电力多线路系统中各个组件的坐标节点的确定，为后续实时采集和故障诊断提供基础；建立多线路数据采集坐标集的目的是将这些信息以坐标节点的形式整合，以便在系统运行时实时采集各个坐标节点的运行参数异构向量；具体包括以下步骤：

S21、线路拓扑结构分析：通过对电力多线路系统的线路拓扑结构进行分析，确定各个线路之间的连接关系，包括发电机、变压器、开关设备等组件的布局和连接方式；

S22、坐标节点定义：将电力系统中的各个组件抽象为坐标节点，每个节点代表一个特定的电力设备或关键点；这些节点可以通过组件的物理位置、电气属性等进行定义；

S23、建立多线路数据采集坐标集：将确定的坐标节点整合为多线路数据采集坐标集；这个坐标集应包括系统中所有重要的电力组件，确保能够全面监测系统的运行状态；坐标集的建立应该是系统特定的，需要根据实际情况灵活设计；

S24、考虑实时性和精度：在建立坐标集时，需要考虑实时性和精度的平衡；坐标节点的数量和选择应该能够提供足够的信息以支持故障诊断，但又不能过于庞大，以免增加系统开销；

S25、文档记录：将建立的多线路数据采集坐标集进行文档记录，以备将来的参考和系统维护；这有助于确保团队对系统结构的理解，并在必要时进行更新。

通过线路拓扑结构分析（S21）和坐标节点定义（S22），确保了对电力多线路系统的全面理解和精确抽象，这有助于建立一个包含所有重要电力组件的多线路数据采集坐标集，从而全面监测系统的运行状态；通过建立多线路数据采集坐标集（S23），系统可以在运行时实时采集各个坐标节点的运行参数异构向量，这为实时监测提供了支持，并为后续的故障诊断提供基础，帮助快速识别和解决问题；

坐标节点的定义（S22）可以基于组件的物理位置、电气属性等进行，这使得多线路数据采集坐标集的建立具有一定的灵活性和适应性；这样的设计允许根据具体系统的特点进行个性化的定制，确保系统结构的充分考虑；步骤S24强调了在建立坐标集时需要考虑实时性和精度的平衡，通过合理选择坐标节点的数量和属性，确保信息足够支持故障诊断，同时避免过于庞大的坐标集可能带来的系统开销；

总体而言，步骤S2通过系统化的方法建立多线路数据采集坐标集，为电力多线路系统的实时监测和故障诊断提供了坚实的基础，同时考虑了灵活性、实时性和精度的平衡。

S3、基于多线路数据采集坐标集，对电力多线路系统进行运行参数实时采集，获得每个坐标节点的运行参数异构向量；所述运行参数异构向量由电流、电压、频率和温度组成；

S3步骤涉及基于多线路数据采集坐标集对电力多线路系统进行运行参数实时采集，以获得每个坐标节点的运行参数异构向量；这一步骤是整个方法中的关键步骤之一，涉及到对电力系统的实时运行状态进行准确采集，以为后续的故障分析提供必要的数据支持；

S31、多线路数据采集坐标集定义：定义多线路数据采集坐标集，即确定电力多线路系统中各个组件的坐标节点，包括发电机、变压器、开关设备等，每个设备都有其在整个系统中的唯一标识；

S32、运行参数异构向量的定义：确定运行参数异构向量的组成部分；在电力系统中，典型的运行参数包括电流、电压、频率和温度；对每个坐标节点，需要确定采集哪些具体参数以构成运行参数异构向量；

S33、数据采集方法：选择适当的传感器和测量设备，以实时采集电力系统各个坐标节点的运行参数，涉及到在关键设备上安装传感器，使用远程监控系统进行数据采集等；

S34、数据采集的时序性：确定数据采集的时间间隔，以保证足够频繁的数据更新，同时避免数据过于冗余，时序性的数据采集有助于捕捉系统的动态变化；

S35、异构向量的组装：对于每个坐标节点，将实时采集到的电流、电压、频率和温度等参数组装成异构向量，涉及到对不同参数的单位进行统一，确保数据的一致性。

通过定义多线路数据采集坐标集，系统可以准确采集电力系统中各个组件的实时运行状态；这为后续的故障分析提供了精准、及时的数据支持，有助于及早发现和解决问题；通过为每个电力系统组件（如发电机、变压器、开关设备等）确定唯一标识，确保了系统中各个设备的唯一性，从而避免了信息混淆和错误采集；通过定义运行参数异构向量的组成部分，系统可以根据实际需求灵活选择需要采集的参数；这种灵活性使得系统可以根据具体场景采集不同的运行参数，提高了方法的适用性；

通过在数据采集方法中选择适当的传感器和测量设备，确保了数据的准确性和可靠性；这有助于系统获得真实、可信的运行参数数据；通过确定数据采集的时间间隔，系统可以在足够频繁的基础上更新数据，以捕捉系统的动态变化；同时，合理控制数据采集的时序性，避免数据冗余，提高了数据的有效利用率；

通过将实时采集到的电流、电压、频率和温度等参数组装成异构向量，并确保对不同参数的单位进行统一，有助于确保数据的一致性；这样的一致性有助于简化数据处理和分析的复杂性；通过时序性的数据采集和异构向量的组装，系统能够有效捕捉电力系统的动态变化；这对于实时监控和故障预测等方面具有重要意义；

总的来说，步骤S3的设计考虑多个关键因素，包括系统的精准性、灵活性、可靠性以及对动态变化的敏感性，使其成为整个方法中不可或缺的关键步骤。

S4、将采集时间相同但坐标节点不同的运行参数异构向量按坐标节点的位置关系进行排列、转换，获得系统运行状态特征矩阵；

S4步骤涉及将采集时间相同但坐标节点不同的运行参数异构向量按坐标节点的位置关系进行排列、转换，获得系统运行状态特征矩阵；在电力系统多线路故障分析诊断中，这一步是为了准备数据以供后续的多线路故障诊断模型进行处理；具体而言，这一步骤通过以下几个子步骤来实现：

S41、数据预处理：首先，需要对采集到的运行参数数据进行预处理；由于采集设备、环境等因素可能造成数据存在噪声、缺失等问题，因此需要进行去噪、填充缺失值等操作；此外，对于一些异常数据，也需要进行修正或剔除，以保证数据的准确性和可靠性；

S42、特征提取：在数据预处理之后，需要从每个坐标节点的运行参数异构向量中提取出反映系统运行状态的特征；这些特征可以包括电流、电压、频率和温度等参数的统计量（例如均值、方差、最大值、最小值等），以及这些参数之间的相关性等；这一步骤可以通过各种机器学习和数据挖掘算法来实现，例如主成分分析、随机森林等；

S43、构建特征矩阵：将提取出的特征按照坐标节点的位置关系进行排列，形成特征矩阵；这个矩阵不仅包含了每个坐标节点的运行参数信息，还反映了不同坐标节点之间的关联性；

S44、数据转换：为了更好地反映电力多线路系统的运行状态，可能需要对特征矩阵进行转换；这种转换可以是数据的归一化、标准化，也可以是对矩阵结构的调整和优化；例如，可以通过奇异值分解等方法对特征矩阵进行降维处理，以减少数据的复杂性并保留主要信息；

S45、异常检测：在特征提取和数据转换之后，需要对数据进行异常检测；这里的异常检测可以包括对单点数据的异常检测（例如基于3σ原则的异常点检测）和对整体数据分布的异常检测（例如使用假设检验的方法）；对于异常的数据点，需要进行进一步的处理和修正，以保证数据的准确性和可靠性。

通过对采集数据的去噪和异常值处理，可以提高数据的准确性和可靠性，避免这些因素对后续分析造成干扰；通过使用机器学习和数据挖掘算法，从运行参数中提取出反映系统运行状态的特征，可以更全面地了解电力多线路系统的性能和状态；

将提取出的特征按照坐标节点的位置关系进行排列，形成特征矩阵，这个矩阵不仅包含了每个坐标节点的运行参数信息，还反映了不同坐标节点之间的关联性；这个矩阵可以为后续的多线路故障诊断模型提供全面的数据支持；通过对特征矩阵进行数据转换，例如归一化、标准化或降维处理等，可以更好地反映电力多线路系统的运行状态，优化数据的结构和质量，提高模型的准确性和泛化能力；通过对特征矩阵进行数据转换，例如归一化、标准化或降维处理等，可以更好地反映电力多线路系统的运行状态，优化数据的结构和质量，提高模型的准确性和泛化能力；

综上所述，S4步骤通过对采集数据进行全面而精准的数据预处理、特征提取、构建特征矩阵、数据转换和异常检测，为后续的多线路故障诊断模型提供了高质量的数据支持，有助于提高故障诊断的准确性和可靠性。

S5、将系统运行状态特征矩阵输入至预先构建的多线路故障诊断模型中，获得系统诊断信息集合；所述多线路故障诊断模型的输入为系统运行状态特征矩阵，所述多线路故障诊断模型的输出为系统诊断信息集合，所述系统诊断信息集合包括每个坐标节点的诊断结果；

在步骤S5中，多线路故障诊断模型的建立是关键部分，它是用来分析电力多线路系统的运行状态特征矩阵并提供故障诊断信息的核心组件；如何建立这个多线路故障诊断模型，具体包括以下步骤：

S51、准备数据：首先需要收集电力多线路系统在不同状态下的运行数据，包括正常运行数据和故障数据；这些数据可以通过在线监测系统或历史数据记录获取；对于每种状态，应收集足够的样本以建立具有代表性的数据集；

S52、构建模型：使用收集到的数据，构建一个机器学习模型或深度学习模型；可以选择的模型包括但不限于神经网络、支持向量机、决策树等；模型的输入为系统运行状态特征矩阵，模型的输出为系统诊断信息集合；

S53、训练模型：使用准备好的数据集训练所选择的模型；在这个过程中，需要调整模型的参数以优化模型的性能；

S54、验证和测试：使用未参与训练的数据对模型进行验证和测试，以确保模型的准确性和泛化能力；

S55、部署和监控：将训练好的模型部署到电力多线路系统中，并实时监控系统的运行状态；对于每个新的运行状态特征矩阵，将模型输出与实际结果进行比较，以评估模型的性能。

另外，所述系统诊断信息集合作为多线路故障诊断模型的输出，它提供了有关电力多线路系统当前状态的详细信息；具体而言，系统诊断信息集合通常包括以下内容：

坐标节点的诊断结果：对于每个坐标节点，系统诊断信息集合应包含该节点的诊断结果；这可能是一个指示节点状态的分类标签，例如“正常”或特定的故障类型；

故障概率或置信度：除了简单的分类标签外，系统诊断信息集合还可以包括对每个节点状态的概率或置信度评估；这对于评估模型对每个节点诊断的确定性程度很有帮助；

故障类型和描述：针对发生故障的节点，系统诊断信息集合应提供有关故障类型的详细信息；这可能包括故障的具体类型（例如，短路、断路、过载等）以及故障的描述；

时间戳：为了追踪系统状态的变化，系统诊断信息集合通常包含每个诊断结果的时间戳；这有助于分析系统在不同时间点的状态；

其他相关特征：还包括导致故障的其他相关特征，例如电流、电压、温度等方面的信息；这有助于更全面地理解系统的运行状况；

建议的修复措施：在一些情况下，系统诊断信息集合还可能包括对每个故障的建议修复措施；这样的信息对于运维人员迅速采取行动并解决问题至关重要。

在本步骤中，通过机器学习或深度学习的方法，模型能够自动从大量数据中学习和提取故障特征，无需人工进行复杂的特征工程；经过充分的训练和验证，模型能够准确地区分正常状态和故障状态，以及不同类型的故障；模型可以实时接收电力多线路系统的运行状态特征矩阵作为输入，并输出诊断结果，从而能够实时地进行故障监测和预警；

模型可以适应不同的环境和条件，即使在系统运行状态发生改变时，也可以通过重新训练或调整模型参数来适应新的情况；模型的结果可以提供每个坐标节点的诊断结果，这使得结果易于理解和解释，运维人员可以清楚地知道故障发生在哪个坐标节点以及故障的类型。

S6、对系统诊断信息集合进行遍历，提取系统诊断信息集合中发生故障的坐标节点以及对应的故障类型，并向运维人员发出提示；

S6步骤是对系统诊断信息集合进行遍历，提取系统诊断信息集合中发生故障的坐标节点以及对应的故障类型，并向运维人员发出提示；这一阶段的设计关键在于高效准确地定位故障，以便及时采取修复措施，具体通过以下步骤实现：

S61、提取故障坐标节点：对系统诊断信息集合进行遍历，当发现某个坐标节点的诊断结果包含故障信息时，将该坐标节点提取出来；这些故障信息可能包括故障类型、故障发生的时间、故障严重程度等；

S62、故障类型识别：根据提取的故障信息，识别出故障类型；这可能需要对各种故障类型的特点进行深入了解和研究，结合诊断模型的输出以及具体的系统运行情况进行综合判断；

S63、发出提示：一旦识别出故障类型和相应的坐标节点，就可以向运维人员发出提示；这些提示包括故障的具体位置、故障类型、可能的故障原因以及建议的解决措施等；提示可以通过电子邮件、短信、电话或者其他方式传达给运维人员；

S64、记录和报告：同时，需要将故障信息和相应的处理措施记录下来，形成一份详细的报告；这份报告可以作为后续问题分析和改进的依据，也有助于对系统的运行状况进行长期的跟踪和分析。

在本步骤中，通过对系统诊断信息的遍历，能够快速准确地定位发生故障的坐标节点；这对于迅速响应和解决系统故障至关重要，有助于缩短系统停机时间，提高系统可用性；通过深入了解各种故障类型的特点，并结合诊断模型的输出和实际系统运行情况，可以更精准地识别故障类型，有助于制定有效的修复措施；

一旦故障被定位并识别，系统能够立即向运维人员发出提示；这样可以迅速通知相关责任人，使其能够采取适当的措施，最大限度地减少故障对系统造成的影响；提示信息可以通过多种方式传达给运维人员，如电子邮件、短信、电话等；这样的设计考虑到不同运维人员的工作习惯和接收信息的途径，提高及时响应的机会；记录故障信息和处理措施形成详细报告，有助于事后问题分析和改进；这提供了对系统运行状况的长期跟踪和分析的基础，有助于不断优化系统的稳定性和性能。

实施例二

如图4所示，本发明的一种多线路故障分析诊断系统，具体包括以下模块：

信息收集模块，用于收集电力多线路系统的基本信息，所述基本信息包括电力线路拓扑结构和电气参数；

坐标集建立模块，用于根据电力多线路系统的基本信息建立多线路数据采集坐标集，所述多线路数据采集坐标集由电力多线路系统中各个组件的坐标节点组成；

实时数据采集模块，用于根据多线路数据采集坐标集，对电力多线路系统进行运行参数实时采集，获得每个坐标节点的运行参数异构向量，所述运行参数异构向量由电流、电压、频率和温度组成；

状态特征矩阵生成模块，用于将采集时间相同但坐标节点不同的运行参数异构向量按坐标节点的位置关系进行排列、转换，获得系统运行状态特征矩阵；

故障诊断模块，用于存储多线路故障诊断模型，并将系统运行状态特征矩阵输入至多线路故障诊断模型中，获得系统诊断信息集合，所述多线路故障诊断模型的输入为系统运行状态特征矩阵，所述多线路故障诊断模型的输出为系统诊断信息集合，所述系统诊断信息集合包括每个坐标节点的诊断结果；

故障信息提取模块，用于对系统诊断信息集合进行遍历，提取系统诊断信息集合中发生故障的坐标节点以及对应的故障类型，并发送；

报警模块，用于接收发生故障的坐标节点以及对应的故障类型，并根据发生故障的坐标节点以及对应的故障类型生成相应的报警信号并传递至报警设备。

在本实施例中，系统能够实时采集电力多线路系统的运行参数，然后通过多线路故障诊断模型进行分析，精确识别故障位置和类型；能够减轻人工排查的负担，提高故障诊断的准确性和速度；由于实时数据采集模块的存在，系统可以及时捕获系统状态的变化，使操作人员能够快速响应故障情况，减小系统中断的可能性，提高系统的可靠性；

系统能够将采集的运行参数异构向量按坐标节点的位置关系进行排列、转换，从而生成系统运行状态特征矩阵；这有助于综合分析不同坐标节点之间的关系，有助于更全面地理解系统的状态；通过自动报警模块，系统能够及时通知操作人员发生故障的坐标节点和故障类型，使他们可以采取适当的措施来维护系统；这有助于提高电力系统的安全性和可靠性；

总的来说，多线路故障分析诊断系统能够提高电力系统的鲁棒性和灵活性，减小系统中断的风险，提高电力系统的可靠性和安全性，同时降低人工排查和诊断的工作量；这些优点在确保电力系统稳定运行方面具有重要的意义。

前述实施例一中的多线路故障分析诊断方法的各种变化方式和具体实施例同样适用于本实施例的多线路故障分析诊断系统,通过前述对多线路故障分析诊断方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中多线路故障分析诊断系统的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。

此外,本申请还提供了一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种多线路故障分析诊断方法，其特征在于，所述方法应用于对电力多线路系统的故障诊断，所述方法包括：

收集电力多线路系统的基本信息，所述基本信息包括电力线路拓扑结构和电气参数；

根据电力多线路系统的基本信息建立多线路数据采集坐标集；所述多线路数据采集坐标集由电力多线路系统中各个组件的坐标节点组成；

基于多线路数据采集坐标集，对电力多线路系统进行运行参数实时采集，获得每个坐标节点的运行参数异构向量；

将采集时间相同但坐标节点不同的运行参数异构向量按坐标节点的位置关系进行排列、转换，获得系统运行状态特征矩阵；

将系统运行状态特征矩阵输入至预先构建的多线路故障诊断模型中，获得系统诊断信息集合；所述多线路故障诊断模型的输入为系统运行状态特征矩阵，所述多线路故障诊断模型的输出为系统诊断信息集合，所述系统诊断信息集合包括每个坐标节点的诊断结果；

对系统诊断信息集合进行遍历，提取系统诊断信息集合中发生故障的坐标节点以及对应的故障类型，并向运维人员发出提示。

2.如权利要求1所述的一种多线路故障分析诊断方法，其特征在于，对电力多线路系统进行运行参数实时采集的方法，包括：

确定运行参数异构向量的组成，所述运行参数异构向量由电流、电压、频率和温度组成；

在每个坐标节点对应的电力组件上安装测量设备，以实时采集电力多线路系统各个坐标节点对应的电力组件的运行参数；

确定数据采集的时间间隔；

对于每个坐标节点，将实时采集到的电流、电压、频率和温度参数组装成异构向量。

3.如权利要求2所述的一种多线路故障分析诊断方法，其特征在于，所述运行参数异构向量为：

；

其中，I_nm表示在采集时间n，坐标节点m的电流；U_nm表示在采集时间n，坐标节点m的电压；F_nm表示在采集时间n，坐标节点m的频率；T_nm表示在采集时间n，坐标节点m的温度。

4.如权利要求1所述的一种多线路故障分析诊断方法，其特征在于，根据电力多线路系统的基本信息建立多线路数据采集坐标集的方法，包括：

对电力多线路系统的线路拓扑结构进行分析，确定各个线路之间的连接关系，包括发电机、电缆、变压器和开关设备组件的布局和连接方式；

将电力系统中的各个组件抽象为坐标节点，每个坐标节点代表一个特定的电力设备；

将确定的坐标节点整合为多线路数据采集坐标集；所述多线路数据采集坐标集应包括系统中所有电力组件，确保能够全面监测系统的运行状态；

将建立的多线路数据采集坐标集进行文档记录，用于将来的参考和系统维护。

5.如权利要求1所述的一种多线路故障分析诊断方法，其特征在于，所述多线路故障诊断模型的构建方法，包括：

收集电力多线路系统在不同状态下的运行数据，包括正常运行数据和故障数据；

构建一个机器学习模型，机器学习模型的输入为系统运行状态特征矩阵，机器学习模型的输出为系统诊断信息集合；

将收集到的运行数据进行数据处理，获得训练数据集；

使用部分训练数据集训练机器学习模型，通过调整模型的参数以优化模型的性能；并使用未参与训练的训练数据集对模型进行验证和测试，以确保模型的准确性和泛化能力；

将训练好的模型部署到电力多线路系统中，并实时监控系统的运行状态；对于每个新的运行状态特征矩阵，将模型输出与实际结果进行比较，以评估模型的性能。

6.如权利要求1所述的一种多线路故障分析诊断方法，其特征在于，提取系统诊断信息集合中发生故障的坐标节点以及对应的故障类型的方法，包括：

对系统诊断信息集合进行遍历，当发现某个坐标节点的诊断结果包含故障信息时，将对应的坐标节点提取出来；

根据提取的故障信息，识别出故障类型；

一旦识别出故障类型和相应的坐标节点，向运维人员发出提示；所述提示包括故障的具体位置、故障类型、故障原因以及建议的解决措施；

将故障信息和相应的处理措施记录下来。

7.如权利要求1所述的一种多线路故障分析诊断方法，其特征在于，所述系统诊断信息集合包括：坐标节点的诊断结果、故障概率、故障类型描述、时间戳以及修复措施建议。

8.一种多线路故障分析诊断系统，其特征在于，所述系统包括：

信息收集模块，用于收集电力多线路系统的基本信息，所述基本信息包括电力线路拓扑结构和电气参数；

坐标集建立模块，用于根据电力多线路系统的基本信息建立多线路数据采集坐标集，所述多线路数据采集坐标集由电力多线路系统中各个组件的坐标节点组成；

实时数据采集模块，用于根据多线路数据采集坐标集，对电力多线路系统进行运行参数实时采集，获得每个坐标节点的运行参数异构向量，所述运行参数异构向量由电流、电压、频率和温度组成；

状态特征矩阵生成模块，用于将采集时间相同但坐标节点不同的运行参数异构向量按坐标节点的位置关系进行排列、转换，获得系统运行状态特征矩阵；

故障诊断模块，用于存储多线路故障诊断模型，并将系统运行状态特征矩阵输入至多线路故障诊断模型中，获得系统诊断信息集合，所述多线路故障诊断模型的输入为系统运行状态特征矩阵，所述多线路故障诊断模型的输出为系统诊断信息集合，所述系统诊断信息集合包括每个坐标节点的诊断结果；

故障信息提取模块，用于对系统诊断信息集合进行遍历，提取系统诊断信息集合中发生故障的坐标节点以及对应的故障类型，并发送；

报警模块，用于接收发生故障的坐标节点以及对应的故障类型，并根据发生故障的坐标节点以及对应的故障类型生成相应的报警信号并传递至报警设备。

9.一种多线路故障分析诊断电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。