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申请/专利权人：国网山西省电力公司晋城供电公司

摘要：一种基于物联感知技术的智能接地线监测方法及系统，涉及物联网技术领域，解决特殊情况时接地线运行数据分析不准确的技术问题，包括：将历史区域内引发电气设备非正常运行的影响数据作为潜在影响因子，评估区域内的总体异常风险系数，筛选出实时运行参数中的运行偏差参数，组合为运行偏差向量矩阵，并评估电气设备的实时运行状态指标，利用区域内的总体异常风险系数对电气设备的实时运行状态指标进行修正，获得电气设备的修正运行状态指标，基于修正运行状态指标下的实时运行参数，建立智能接地故障分析模型，分析电气设备接地故障发生概率，按照电气设备的接地故障发生概率生成维护计划。本发明能够减少接地故障导致的设备受损，提高设备稳定性。

主权项：1.基于物联感知技术的智能接地线监测方法，其特征在于，包括：获取历史区域内引发电气设备非正常运行的若干个潜在影响数据；将历史区域内引发电气设备非正常运行的若干个影响数据作为潜在影响因子，评估区域内的总体异常风险系数；采集监测电气设备的实时运行参数；根据电气设备的实时运行参数，筛选出实时运行参数中的运行偏差参数，组合为运行偏差向量矩阵；基于运行偏差向量矩阵中的每一个元素，评估电气设备的实时运行状态指标；利用区域内的总体异常风险系数对电气设备的实时运行状态指标进行修正，获得电气设备的修正运行状态指标；基于电气设备的修正运行状态指标下的实时运行参数，建立智能接地故障分析模型，分析电气设备的接地故障发生概率；按照电气设备的接地故障发生概率生成维护计划；将历史区域内引发电气设备非正常运行的若干个影响数据作为潜在影响因子，评估区域内的总体异常风险系数具体包括：获取历史区域内引发电气设备非正常运行的若干个影响数据；所述影响数据包括环境条件和电源质量，所述环境条件包括温度和湿度，所述电源质量包括电压波动和频率偏差；针对历史区域内引发电气设备非正常运行的若干个影响数据进行预处理；将预处理后的历史区域内引发电气设备非正常运行的若干个影响数据，作为潜在影响因子；建立影响因子线性分析模型；以每一个潜在影响因子引发电气设备的接地故障线性趋势作为影响因子线性分析模型的输入，以分析区域内的总体异常风险系数作为输出；其中，所述影响因子的线性分析模型表达式为：R＝β0+β1X1+β2X2+βiXi+…+βnXn；式中，R为区域内的总体异常风险系数，Xi为第i个潜在影响因子，n为潜在影响因子的总数，β0、β1、β2、βi、……、βn均为模型的线性回归系数；根据电气设备的实时运行参数，筛选出实时运行参数中的运行偏差参数，组合为运行偏差向量矩阵，具体包括：确定电气设备的标准化运行参数；根据电气设备的实时运行参数与电气设备的标准化运行参数进行作差，筛选出实时运行参数中的运行偏差参数；根据运行偏差参数的偏差值，映射到对应的偏差级别中，生成若干个运行偏差级别数组；基于若干个运行偏差数组，构建为运行偏差向量矩阵；所述筛选出实时运行参数中的运行偏差参数计算表达式为： 式中，Pk为第k个运行参数的偏差值，ak为第k个运行参数的实际值，a'k为第k个运行参数的标准值，m为运行偏差参数的总数；所述运行偏差向量矩阵具体为： 其中，A为运行偏差向量矩阵，Pjk为第j个运行偏差级别数组的第k个运行偏差参数的偏差值，l为运行偏差级别数组的总数，m为运行偏差参数的总数；利用区域内的总体异常风险系数对电气设备的实时运行状态指标进行修正，获得电气设备的修正运行状态指标具体包括：基于运行偏差向量矩阵中的运行偏差级别数组的偏差等级，为运行偏差级别数组中的每一个运行偏差参数赋予权重，获得运行偏差参数权重；基于运行偏差向量矩阵中的每一个元素与运行偏差参数权重，计算电气设备的实时运行状态指标；利用区域内的总体异常风险系数对电气设备的实时运行状态指标进行修正，获得电气设备的修正运行状态指标；所述电气设备的修正运行状态指标计算表达式为： 式中，G为电气设备的修正运行状态指标，Wk为第k个运行参数的偏差值权重。

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