宁雪峰

（广东电网有限责任公司东莞供电局，广东 东莞 523000）

0 引 言

当智能变电站的视频监控系统发生故障时，调度中心将失去智能变电站的远程控制能力[1,2]。更难以及时发现智能变电站视频监控系统的故障，容易造成操作失误[3,4]。对此，文献[5]分析了工业过程监控存在的故障问题，采用主成分分析技术，根据工业过程数据特点初筛历史数据，建立混合判别模型判别工业过程监控故障。文献[6]通过数据降维方法，提取原始高维数据结构特征信息，诊断间歇过程故障。文献[7]针对多动力装置主机监控存在的故障问题，设计信号采集数据库，根据采集到的数据诊断其存在的故障。文献[8]将加权t-SNE算法应用到故障诊断中，增大故障区分度，降低故障的误报率和漏报率。

将上述研究成果应用在智能变电站视频监控系统故障诊断中，存在故障辨识度低的问题，为此引入并行计算技术，提出智能变电站视频监控系统故障智能诊断方法。

1 基于并行计算的智能变电站视频监控系统故障智能诊断方法

1.1 采集智能变电站状态数据

根据智能变电站运行周期，假设智能变电站稳态运行时的基波角频率为ω1，谐波次数为n，各次谐波的余弦幅值为φcos，智能变电站当前运行时间为t，则智能变电站稳态运行过程中，一个周期函数i(t)为：

式中，φsin表示各次谐波的正弦幅值[9]。依据傅里叶级数原理，求取φsin和φcos，则有：

式中，dt表示对时间t的微分；T表示智能变电站完整运行周期[10]。综合式（1）和……