基于权重更新的发电机转子绕组短路预测方法及相关产品与流程

本发明属于发电机，涉及一种基于权重更新的发电机转子绕组短路预测方法及相关产品。

背景技术：

1、在电力系统中，发电机作为电能转换的核心设备，其稳定运行对电力系统的安全性和可靠性至关重要。然而，由于工作环境复杂、长期运行磨损等原因，发电机转子绕组可能会出现短路故障，这不仅会影响发电机的正常运行，还可能对整个电力系统造成严重的危害。因此，对发电机转子绕组短路故障进行预测和诊断显得尤为重要。

2、随着电力技术的不断发展和智能化水平的提高，发电机故障诊断技术也得到了快速发展。目前，发电机转子绕组短路预测技术主要基于在线实测的机端电压、有功功率、无功功率输入已建立的预测模型中，输出励磁电流预测值，通过与在线实测的发电机励磁电流相比较，如果误差超过设置的阈值就诊断为同步发电机转子绕组发生匝间短路故障。然而，尽管发电机转子绕组短路预测模型在预测短路故障方面取得了一定的效果，但模型本身仍然可能受到各种因素的影响，导致预测结果存在一定的误差。为了降低这种误差，一些研究文献提出了采用组合模型的方法，即通过融合多个单一预测模型的输出结果，以期获得更准确的预测结果。

3、然而，组合模型的核心挑战在于如何合理地分配各个单一模型在组合中的权重系数；不同预测模型在性能上存在差异，单一模型的预测结果往往具有较大的不确定性。因此，如何动态调整各个单一模型的权重系数，以得到更加准确、稳定的预测结果，成为当前发电机转子绕组短路预测领域亟待解决的技术难题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于权重更新的发电机转子绕组短路预测方法、系统、设备和介质，以解决现有组合模型中各个单一模型的权重系数分配不当导致组合模型预测准确性降低，从而使得发电机转子绕组短路预测的准确性和故障检测的可靠性降低的问题。

2、为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

3、第一方面，本发明提供一种基于权重更新的发电机转子绕组短路预测方法，包括以下步骤：

4、s1，获取历史定子电流序列，所述历史定子电流序列包括预测序列和参考序列；

5、s2，将预测序列和参考序列输入改进的预测模型中，得到预测的未来时刻的定子电流序列；

6、s3，将预测的未来时刻的定子电流序列与预先设定好的阈值比较，预测发电机转子绕组是否短路；

7、其中，所述将预测序列和参考序列输入改进的预测模型中，得到预测的未来时刻的定子电流序列，具体为：

8、将所述预测序列依次输入n个相互独立的预测模型中，得到对应的n个第一预测结果；

9、将参考序列与每个第一预测结果对比，得到每个预测模型对应的误差系数；

10、根据每个预测模型对应的误差系数，得到每个预测模型对应的权重系数；

11、基于每个预测模型的第一预测结果和每个预测模型对应的权重系数，得到最终预测结果；

12、对每个预测模型对应的权重系数进行调整，直到最终预测结果对应的最终误差小于设定值，得到新的最终预测结果；

13、基于新的最终预测结果，对每个预测模型对应的权重系数进行补偿，直到最终预测结果处于平衡态，得到每个预测模型对应的最终权重系数；

14、基于每个预测模型对应的最终权重系数，将预测序列依次输入n个相互独立的预测模型，得到预测的未来时刻的定子电流序列。

15、进一步，所述预测模型为gru模型、bp模型或elm模型。

16、进一步，所述误差系数为每个第一预测结果与参考序列的误差平方和。

17、进一步，所述每个预测模型对应的权重系数为：

18、

19、其中，为第 i个预测模型对应的权重系数，为第 i个预测模型对应的误差系数，为 n个预测模型对应的误差系数数列，表示 n个预测模型对应的误差系数数列的最大值，表示第到个预测模型对应的误差系数之和。

20、进一步，所述基于每个预测模型的第一预测结果和每个预测模型对应的权重系数，得到最终预测结果的具体方法为：

21、将每个预测模型的第一预测结果和每个预测模型对应的权重系数相乘，得到第二预测结果；

22、基于第二预测结果，得到最终预测结果；所述最终预测结果为：

23、

24、其中，为第 i个预测模型的第一预测结果，为第 i个预测模型对应的权重系数。

25、进一步，所述对每个预测模型对应的权重系数进行调整，直到最终预测结果对应的最终误差小于设定值，得到新的最终预测结果，具体包括：

26、计算最终预测结果的对应的最终误差；

27、当最终误差大于设定值时，对每个预测模型对应的权重系数进行调整，直到最终误差小于等于设定值：

28、

29、其中，为对第 i个预测模型进行第 t次调整对应的权重系数；为 n个预测模型进行第 j次调整对应的权重系数数列；表示1到 t的之间的随机数；表示 n个预测模型进行第 j次调整对应的权重系数数列的最小值；表示 n个预测模型进行第 j次调整对应的权重系数数列的最大值；表示调整次数 t的正弦值；表示第到次调整的之和；

30、基于调整后的权重系数，重新计算最终预测结果，得到新的最终预测结果。

31、进一步，所述基于新的最终预测结果，对每个预测模型对应的权重系数进行补偿，直到最终预测结果处于平衡态，得到每个预测模型对应的最终权重系数，具体包括：

32、基于新的最终预测结果，判断该新的最终预测结果是否属于平衡态；平衡系数 f为：

33、

34、其中，为新的最终预测结果的最大值，为最终预测结果的次大值，为新的最终预测结果的第三大值；

35、当 f大于新的最终预测结果的中位数的6倍时，则新的最终预测结果处于非平衡态，对每个预测模型对应的权重进行补偿，直到新的最终预测结果处于平衡态，所述 f小于等于新的最终预测结果的中位数的6倍时即为平衡态；所述对每个预测模型对应的权重进行补偿的具体方法为：

36、

37、其中，是第 i个预测模型对应的输入的预测序列，为第 i个预测模型对应的 t次调整后的权重系数，为第 i个预测模型对应的输入的预测序列的最小值，表示 e的次方， e为欧拉数，ln()为以 e为底的对数函数。

38、第二方面，本发明提供一种存储介质，其存储有上述的基于权重更新的发电机转子绕组短路预测方法所实现的计算机程序，该计算机程序被计算机调用运行时，执行该方法所包括的步骤。

39、第三方面，本发明提供一种设备，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时实现上述方法的步骤。

40、第四方面，本发明提供一种基于权重更新的发电机转子绕组短路预测系统，基于上述的基于权重更新的发电机转子绕组短路预测方法，包括：

41、数据获取模块，用于获取历史定子电流序列，所述历史定子电流序列包括预测序列和参考序列；

42、预测模块，用于将预测序列和参考序列输入改进的预测模型中，得到预测的未来时刻的定子电流序列；

43、判断模块，用于将预测的未来时刻的定子电流序列与预先设定好的阈值比较，预测发电机转子绕组是否短路；

44、其中，所述将预测序列和参考序列输入改进的预测模型中，得到预测的未来时刻的定子电流序列，具体为：

45、将所述预测序列依次输入n个相互独立的预测模型中，得到对应的n个第一预测结果；

46、将参考序列与每个第一预测结果对比，得到每个预测模型对应的误差系数；

47、根据每个预测模型对应的误差系数，得到每个预测模型对应的权重系数；

48、基于每个预测模型的第一预测结果和每个预测模型对应的权重系数，得到最终预测结果；

49、对每个预测模型对应的权重系数进行调整，直到最终预测结果对应的最终误差小于设定值，得到新的最终预测结果；

50、基于新的最终预测结果，对每个预测模型对应的权重系数进行补偿，直到最终预测结果处于平衡态，得到每个预测模型对应的最终权重系数；

51、基于每个预测模型对应的最终权重系数，将预测序列依次输入n个相互独立的预测模型，得到预测的未来时刻的定子电流序列。

52、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

53、本发明通过采用多个相互独立的预测模型对同一历史定子电流序列进行预测，并基于各预测模型预测结果的误差系数动态调整其权重系数，该方法有效融合了多个模型的预测优势，减少了单一模型可能带来的偏差；在预测过程中，不断对模型权重系数进行调整，直至最终预测误差满足设定标准，这一过程不仅确保了预测结果的准确性，还增强了预测模型对发电机运行状态的适应性；即使面对不同的运行工况或数据特征变化，模型也能通过权重调整保持较高的预测性能。通过权重系数补偿机制，确保在达到预测精度要求的同时，各预测模型的权重系数达到一种平衡态；这种平衡不仅有助于避免某些模型因权重过高而导致的过拟合问题，还能提升整个预测系统的稳定性和可靠性；通过将预测的未来时刻定子电流序列与预设阈值进行比较，该方法能够及时发现发电机转子绕组短路的风险，为运维人员提供充足的预警时间；这有助于采取必要的预防措施，减少因突然故障导致的停机时间和经济损失。

54、进一步地，通过将本发明的方法实现为计算机程序并存储在特定的存储介质中，使得该方法易于在各类计算机系统中部署和更新；运维人员只需通过简单的操作即可调用该程序，实现发电机转子绕组短路风险的实时监测与预测；易于部署与维护。