[发明专利]冷却系统的状态检测方法、装置、计算机设备和存储介质在审
申请号: | 202111051947.1 | 申请日: | 2021-09-08 |
公开(公告)号: | CN113762391A | 公开(公告)日: | 2021-12-07 |
发明(设计)人: | 何照能;李少森;孙豪;王玉俊;刘超;丁丙侯;孙靖铷;袁虎强 | 申请(专利权)人: | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 樊倩 |
地址: | 650000 云南省昆明市自由贸*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 冷却系统 状态 检测 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种冷却系统的状态检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取换流变压器的当前环境温度、所述换流变压器所属换流站的当前直流功率、以及所述换流变压器的冷却系统中冷却介质的当前实测温度;
将所述当前环境温度和所述当前直流功率输入至预先训练的冷却介质温度预测模型,得到所述冷却介质的当前基准温度;所述当前基准温度为所述冷却系统正常运行情况下所述冷却介质的预计温度;
根据所述当前实测温度和所述当前基准温度确定温度差异度;
根据所述温度差异度确定所述冷却系统的状态。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述冷却介质温度预测模型的训练过程包括:
获取训练样本数据集;所述训练样本数据集中的每一样本数据,根据同一时间所述换流站的历史直流功率、所述冷却介质的历史温度、以及所述换流变压器的历史环境温度确定;
将所述训练样本数据集输入至长短时记忆神经网络进行训练,得到所述冷却介质温度预测模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述温度差异度确定所述冷却系统的状态,包括:
将所述温度差异度与预设告警阈值进行比对,确定所述冷却系统的状态。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述冷却系统的状态包括运行正常、冷却器异常、冷却器故障、以及油温传感器故障;所述将所述温度差异度与预设告警阈值进行比对,确定所述冷却系统的状态,包括:
若所述温度差异度小于或等于第一预设告警阈值,则确定冷却系统的状态为运行正常;
若所述温度差异度大于所述第一预设告警阈值、并且小于或等于第二预设告警阈值,则确定所述冷却系统的状态为冷却器异常;所述第二预设告警阈值大于所述第一预设告警阈值;
若所述温度差异度大于所述第二预设告警阈值、并且小于或等于第三预设告警阈值,则确定所述冷却系统的状态为冷却器故障;所述第三预设告警阈值大于所述第二预设告警阈值;
若所述温度差异度大于所述第三预设告警阈值,则确定所述冷却系统的状态为油温传感器故障。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述冷却系统的状态,生成并输出对应的告警信息。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取训练样本数据集,包括:
获取预设历史时段内各时间点对应的所述换流站的历史直流功率、所述冷却介质的历史温度、以及所述换流变压器的历史环境温度,得到初始样本数据集;
采用基于密度的离群点检测算法对所述初始样本数据集进行清洗处理;
根据所述清洗处理后的初始样本数据集,确定训练样本数据集。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述清洗处理后的初始样本数据集,确定训练样本数据集,包括:
将所述清洗处理后的初始样本数据集进行归一化处理,得到训练样本数据集。
8.一种冷却系统的状态检测装置,其特征在于,所述装置包括:
当前实测温度确定模块,用于获取换流变压器的当前环境温度、所述换流变压器所属换流站的当前直流功率、以及所述换流变压器的冷却系统中冷却介质的当前实测温度;
当前基准温度确定模块,用于将所述当前环境温度和所述当前直流功率输入至预先训练的冷却介质温度预测模型,得到所述冷却介质的当前基准温度;所述当前基准温度为所述冷却系统正常运行情况下所述冷却介质的预计温度;
温度差异度确定模块,用于根据所述当前实测温度和所述当前基准温度确定温度差异度;
状态确定模块,用于根据所述温度差异度确定所述冷却系统的状态。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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