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申请/专利权人：国网江西省电力有限公司南昌供电分公司;国家电网有限公司

摘要：本发明公开了一种变电站的辅助设备智能控制方法及系统，具体涉及辅助设备控制技术领域，用于解决变电站的辅助设备智能控制差的问题；本发明通过分析变电站的布局和关键设备的位置，精确地设置传感器，优化数据收集并确保关键监控点的全面覆盖，运用随机森林模型，对变电站的历史故障数据和实时设备运行数据进行分析，有效地识别出故障频发区域；再对传感器的布局与设备的能耗进行匹配分析，从而获得能耗匹配信息与能效适应信息，根据获得的能耗匹配信息与能效适应信息，本发明能够生成具体的信号，指导不同辅助设备的能源管理操作，这种方法不仅提高了变电站的能效和运行可靠性，还增强了设备的预防性维护能力，显著提升了整体运营效率。

主权项：1.一种变电站的辅助设备智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：分析变电站的布局，识别关键监控点，根据变电站的布局和关键设备位置，设置传感器；应用随机森林模型分析变电站的历史故障数据和传感器采集的设备运行数据，并识别故障频发区域；根据故障频发区域的辅助设备的功耗，对传感器布局与变电站内辅助设备的功耗匹配情况进行分析，获取功耗匹配分析过程中产生的能耗匹配信息与能效适应信息；根据能耗匹配信息与能效适应信息确定辅助设备能源管理情况并生成不同信号，根据生成的信号进行不同辅助设备的能源管理；应用随机森林模型分析变电站的历史故障数据和传感器采集的设备运行数据，并识别故障频发区域，具体过程如下：将历史故障数据与设备运行数据进行清洗，包括清理数据中的缺失值、错误和异常值，并将清洗好的数据作为原始数据；从原始数据中提取特征，特征包括辅助设备类型、故障频率、设备年龄、维护历史，并标明发生故障区域；进行故障记录审查，对发生故障区域分配标签，将标明的发生故障区域作为随机森林模型训练的正样本；进行随机森林模型训练，并将训练后随机森林模型进行故障频发区域的识别；进行随机森林模型训练，并将训练后随机森林模型进行故障频发区域的识别，具体过程如下：基于域知识选择特征，并进行数据标准化或归一化，将处理后的数据作为训练数据集；使用k-折交叉验证进行随机森林模型性能评估；计算随机森林模型的准确率、召回率、F1分数确定模型性能，当模型性能符合标准后使用随机森林模型进行故障频发区域的识别；根据随机森林模型预测结果，识别故障频发区域并优化传感器部署；应用训练好的随机森林模型到当前辅助设备和环境上，预测故障频发区域，优化传感器的布局；对传感器布局与变电站内辅助设备的功耗匹配情况进行分析，获取功耗匹配分析过程中产生的能耗匹配信息与能效适应信息，具体过程如下：能耗匹配信息包括布局能耗匹配指数，能效适应信息包括能效动态适应指数；将获取到布局能耗匹配指数、能效动态适应指数进行联立计算得到辅助控制系数；布局能耗匹配指数、能效动态适应指数的获取方式分别如下：获取传感器进行预设覆盖区域，获取传感器实际覆盖区域，i表示第i个区域，计算传感器覆盖效率值，计算表达式为：，式中，n为总区域数，获取每个区域所节省的能源和所消耗的能量，计算设备能效值，计算表达式为：；获取每个区域传感器进行操作过程中产生的冗余操作数与总操作数，计算得到冗余操作比例，计算表达式为：，计算布局能耗匹配指数，计算表达式为：；获取单位时间ST内总的设备运行时间与单位时间进行评估的总小时数，获取第j次调整的持续时间，计算能源调整值，计算表达式为：，m表示调整总数量，获取单位时间内产生的事件数K，获取在k次事件中能耗标准和实际能耗计算能耗过高事件比率，计算表达式为：,计算能效动态适应指数，计算表达式为：。

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