本发明涉及电力系统监测与诊断，具体为基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法及系统。
背景技术：
1、在电力系统中，换流变压器及其阀侧套管是关键组件之一，对于维持电网的稳定性和高效运作至关重要。随着电力系统的快速发展以及可再生能源的广泛接入，换流技术尤其是高压直流输电（hvdc）和柔性交流输电系统（facts）的应用越来越普遍，换流变压器承担着将电能从一种形式转换为另一种形式的重要任务。这不仅提升了电力系统的传输能力和灵活性，也对维护和监测技术提出了更高的要求。其中，换流变阀侧套管壳体的状态监测是保障电力系统安全运行的一个重要环节，关系到整个系统的可靠性和稳定性。
2、许多传统的监测方法，如电气测试和部分放电检测，依赖于设备的停机维护期间进行检测。这种方法的主要缺点是无法实现实时监测，无法及时捕捉到故障的发生，从而可能导致对设备损害的加剧，增加了系统的维护成本和停机时间。此外，这些方法对于早期故障的检测敏感性不足，难以实现对微小变化的有效预警。
3、其次，现有技术在处理和分析监测数据时，往往采用相对简单的数据处理方法。这些方法在处理复杂电压信号时，难以充分挖掘和利用信号中的所有有用信息，尤其是在面对电力系统的非线性特性和动态变化时。因此，这些技术在精确性和可靠性方面仍有待提高。
4、再次，当前方法在数据分析和故障诊断方面缺乏深度和广度。许多方法主要关注于特定类型的故障模式，忽视了电力系统运行中可能出现的多样化和复杂化故障模式。这种单一的分析视角限制了故障预测的全面性和准确性。
5、此外，对于数据的综合利用和智能化决策支持方面，现有技术也显示出其局限性。随着大数据和人工智能技术的发展，如何有效整合和分析大规模的监测数据，以实现更加智能化和自动化的状态评估和故障预警，成为当前技术发展的一个重要方向。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的健康状态监测方法存在准确性低，可靠性低，巡检效率低，以及状态评估过程不够系统化的问题。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法，包括采集换流变阀侧套管壳体状态监测数据；通过多尺度傅里叶变换清洗电压信号数据构建网络节点度分布模型；根据动态系统理论分析电压信号的时间序列数据；基于决策模型来判断套管壳体的状态。
4、作为本发明所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法的一种优选方案，其中：所述采集换流变阀侧套管壳体状态监测数据包括采集电压数据、时间序列数据、环境与操作条件数据、历史维护和故障记录、套管材料与设计参数以及电力系统数据；
5、所述电压数据包括套管壳体两端的电压数据；
6、所述时间序列数据包括连续时间点上的电压读数；
7、所述环境与操作条件数据包括环境温度、湿度，以及换流站操作条件数据；
8、所述历史维护和故障记录包括历史上的维护记录、故障记录及电压数据；
9、所述套管材料与设计参数包括套管的材料属性和设计参数；
10、所述电力系统数据包括电流、负载水平以及相邻设备状态。
11、作为本发明所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法的一种优选方案，其中：所述通过多尺度傅里叶变换清洗电压信号数据构建网络节点度分布模型包括引入一个多层次、多尺度的傅里叶分析方法，捕获数据在不同时间尺度上的频域特性，表示为：
12、 ；
13、其中，表示在尺度 和位置 下信号的变换值，表示时间序列信号在时间点的电压值，表示虚数单位，表示位置、当前时间索引和信号总长度，表示调整分析的时间尺度，表示尺度参数；
14、利用动力学系统理论来模拟电压信号的时间序列数据，使用李雅普诺夫指数和分形维数来分析信号的非线性动态特，表示为：
15、 ；
16、其中，表示时间 t 下的微小扰动在电压信号中的范数，表示初始时刻微小扰动的大小；
17、将时间序列信号转换为网络，节点代表信号中的时间点，边的权重基于时间点之间的相似度，网络节点度分布表示为：
18、 ；
19、其中，表示网络中度为 k 的节点所占的比例，表示与节点 i 直接相连的节点数，表示求和时筛选度为 k 的节点。
20、作为本发明所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法的一种优选方案，其中：通过多尺度傅里叶变换清洗电压信号数据构建网络节点度分布模型包括使用图论的方法分析构建的网络的拓扑结构，聚类系数表示为;
21、 ；
22、其中，表示节点 i 的聚类系数，衡量节点的紧密程度，表示节点 i 形成的三角形数量，表示节点 i 可能形成的最大三角形数量;
23、对多个数据集，使用广义奇异值分解来分解多个矩阵，揭示内在联系和差异，广义奇异值分解表示为；
24、 ；
25、其中，表示不同条件或时间点下的数据集，表示正交矩阵，表示对角矩阵，表示矩阵 v 的转置。
26、作为本发明所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法的一种优选方案，其中：所述根据动态系统理论分析电压信号的时间序列数据包括将电压信号转换为图形结构，利用图论来揭示信号中的模式、节点间的相互作用以及整体的网络特性，给定图设为的邻接矩阵e和度矩阵d，拉普拉斯矩阵l定义为，输出l的特征值来提取图的关键特征，表示为：
27、 ；
28、其中，e表示图的邻接矩阵，表示顶点i与顶点j之间是否有边，11表示有边，00表示无边，d表示对角矩阵，每个元素dii表示顶点i的度数，l表示图的拓扑结构，表示l的第i个特征值，表示输出矩阵l的特征值的操作；
29、动态系统的状态通过雅可比矩阵来分析，表示为：
30、 ；
31、其中，表示系统状态向量，表示系统动态的非线性函数，输入是状态向量x，输出是状态变化率，表示雅可比矩阵，提供了系统状态变化对状态变量微小变动的敏感度信息，表示雅可比矩阵的元素，表示j的第i个特征值，系统在给定状态下的稳定性和动态行为的指标，表示输出矩阵j的特征值的操作。
32、作为本发明所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法的一种优选方案，其中：所述基于决策模型来判断套管壳体的状态包括设 为一个的矩阵，n为样本数量，p为特征数量，y为一个响应变量，表示套管壳体的状态，构建线性判断模型，表示为:
33、 ；
34、其中，表示针对类别k的决策模型的值，表示特征向量，需要分类的数据点的特征，表示类别k的均值向量，表示类别所有样本特征的平均值，表示类别k的先验概率的自然对数。
35、作为本发明所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法的一种优选方案，其中：所述基于决策模型来判断套管壳体的状态包括对于每个类别k，输出给定特征向量x的条件下，向量属于类别k的后验概率，表示为：
36、 ；
37、其中，表示后验概率，表示给定参数θj的情况下，特征向量x=x的类条件概率密度函数，表示在假定数据来自类别j，类别j的参数为θj的条件下，观测到x=x的概率，表示类别j的先验概率，表示特定类别k下，给定参数θk时特征向量x=x的类条件概率密度函数，表示类别k的先验概率。
38、本发明的另外一个目的是提供一种基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检系统，其能通过多尺度傅里叶变换清洗电压信号数据构建网络节点度分布模型，解决了目前的健康状态监测方法含有巡检方法的准确性低的问题。
39、作为本发明所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检系统的一种优选方案，其中：包括初始化模块，数据预处理模块，特征提取模块，状态判断模块；所述初始化模块用于采集换流变阀侧套管壳体状态监测数据；所述数据预处理模块用于准备和清洗原始电压信号数据；所述特征提取模块用于利用动态系统理论来分析电压信号的时间序列数据；所述状态判断模块用于构建决策模型判断套管壳体的健康状态。
40、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，所述处理器执行所述计算机程序是实现基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法的步骤。
41、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基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法的步骤。
42、本发明的有益效果：本发明提供的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法通过多尺度傅里叶变换清洗电压信号数据构建网络节点度分布模型，允许对电压信号进行深入的清洗和预处理，去除噪声，提取信号中的关键信息，通过构建网络节点度分布模型，更好地理解电压信号的结构和动态，实现了电压信号数据的高效处理和分析，提高了巡检方法的准确性和可靠性，根据动态系统理论分析电压信号的时间序列数据，识别出可能的异常状态和潜在的风险，更准确地评估套管壳体的状态，实现对换流变阀侧套管壳体状态的精准巡检，提高检测的效率和准确性，基于决策模型来判断套管壳体的状态，提高了判断的准确性，使状态评估过程更为高效和系统化，可以及时发现潜在问题，采取相应措施，从而避免更大的经济损失和安全风险，本发明在准确性、效率以及可靠性方面都取得更加良好的效果。
1.一种基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法，其特征在于：所述采集换流变阀侧套管壳体状态监测数据包括采集电压数据、时间序列数据、环境与操作条件数据、历史维护和故障记录、套管材料与设计参数以及电力系统数据；
3.如权利要求2所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法，其特征在于：所述通过多尺度傅里叶变换清洗电压信号数据构建网络节点度分布模型包括引入一个多层次、多尺度的傅里叶分析方法，捕获数据在不同时间尺度上的频域特性，表示为：
4.如权利要求3所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法，其特征在于：通过多尺度傅里叶变换清洗电压信号数据构建网络节点度分布模型包括使用图论的方法分析构建的网络的拓扑结构，聚类系数表示为;
5.如权利要求4所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法，其特征在于：所述根据动态系统理论分析电压信号的时间序列数据包括将电压信号转换为图形结构，利用图论来揭示信号中的模式、节点间的相互作用以及整体的网络特性，给定图设为 的邻接矩阵e和度矩阵d，拉普拉斯矩阵l定义为 ，输出l的特征值来提取图的关键特征，表示为：
6.如权利要求5所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法，其特征在于：所述基于决策模型来判断套管壳体的状态包括设为一个的矩阵， n 为样本数量，为特征数量， 为一个响应变量，表示套管壳体的状态，构建线性判断模型，表示为:
7.如权利要求6所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法，其特征在于：所述基于决策模型来判断套管壳体的状态包括对于每个类别k，输出给定特征向量x的条件下，向量属于类别k的后验概率，表示为：
8.一种采用如权利要求1~7任一所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法的系统，其特征在于：包括初始化模块，数据预处理模块，特征提取模块，状态判断模块；
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中任一项所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法的步骤。
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中任一项所述的基于末屏电压的换流变阀侧套管壳体状态巡检方法的步骤。
