吕大青，杨欢红，杜浩良，李策策，徐良凯，朱子叶

基于小波KPCA与Bi-LSTM的特高压换流站测控装置健康评估和预测

吕大青1，杨欢红2，杜浩良1，李策策1，徐良凯1，朱子叶2

(1.国网浙江省电力有限公司金华供电公司，浙江 金华 321000；2.上海电力大学，上海 200090)

特高压换流站测控装置作为模拟量非线性、传输转换高要求的二次设备，目前的评估和预测方法不完全适用于测控装置的健康分析。提出了一种基于小波核主元(kernel principal component analysis, KPCA)分析和双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)结合的健康评估和预测方法。通过引入小波核函数，以提高KPCA对健康状态影响因素进行特征提取的能力。通过第一核主元建立健康指数，以评估测控装置状态变化。通过构建Bi-LSTM网络模型以输入特征信息达到健康预测目的。以浙江某换流站采集到的真实数据作为样本，通过实验数据进行了对比分析。结果表明，该方法可以提升多维健康监测数据的准确评估和预测精度，为检修人员制定检修策略提供科学参考。

特高压换流站测控装置；小波核主元；双向长短期记忆网络；健康评估预测

0 引言

随着能源建设的不断加快，特高压换流站运行可靠性愈加重要[1-3]。测控装置作为特高压换流站的关键设备之一，经长时间高强度运行易导致隐患，造成健康状态下降，危及换流站安全运行。特高压换流站具有模拟量信号种类多、弱电信号多及信号实时性要求高的特点，对测控装置提出更高的要求。测控装置无法同标准继电保护设备一样进行频繁校验，然而日常运维不容忽视，且如果测控装置存在潜在异常，将给换流站的监控与操作带来较大隐患。……