[發明專利]一種配電設備故障預測方法及裝置

在審

• 申請號: 201710315829.4
• 申請日: 2017-05-09
• 公開（公告）號: CN107247198A
• 公開（公告）日: 2017-10-13
• 發明（設計）人: 徐海青;趙永生;趙峰;吳立剛;袁睿智;陳瑞祥;孫飛;徐唯耀
• 申請（專利權）人: 安徽繼遠軟件有限公司
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00
• 代理公司: 溫州市品創專利商標代理事務所(普通合伙)33247
• 代理人: 程春生

1.一種配電設備故障預測方法，其特征在于，所述方法包括步驟：

輸入目標配電設備在第一預設時間段內的故障率；

根據預設的時間序列分析模型，進行預測；

將所述預設的時間序列分析模型的預測結果，確定為所述目標配電設備在第二預設時間段以后的目標故障率。

2.根據權利要求1所述的一種配電設備故障預測方法，其特征在于，所述預設的時間序列分析模型為：自回歸滑動平均ARMA模型。

3.根據權利要求2所述的一種配電設備故障預測方法，其特征在于，所述根據預設的時間序列分析模型，進行預測，包括：

根據所述第一預設時間段確定對應的時間序列的散點圖，并識別所述時間序列的平穩性；

如果具有平穩性，對所述時間序列進行零均值化處理；

根據預設的時間序列識別規則，對所述時間序列進行識別，并建立ARMA模型；

對所述ARMA模型中的未知參數進行估計得到，檢驗所述時間序列的參數是否具有統計學意義；

如果是，判斷所述ARMA模型是否有效；

如果有效，采用所述ARMA模型，進行預測。

4.根據權利要求3所述的一種配電設備故障預測方法，其特征在于，所述識別所述時間序列的平穩性，包括：

根據所述時間序列對應的散點圖、自相關函數和偏自相關函數圖，以ADF單位根檢驗所述時間序列的方差、趨勢及其季節性變化規律，對所述時間序列的平穩性進行識別。

5.根據權利要求1所述的一種配電設備故障預測方法，其特征在于，所述判斷所述ARMA模型是否有效，包括：

檢驗所述ARMA模型的殘差是否為純隨機的序列，若是，則在擬合模型之后對殘差做白噪聲檢驗；

當所述殘差的檢驗結果顯示所述殘差為白噪聲，則所述ARMA模型有效。

6.一種配電設備故障預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

輸入模塊，用于輸入目標配電設備在第一預設時間段內的故障率；

預測模塊，用于根據預設的時間序列分析模型，進行預測；

確定模塊，用于將所述預設的時間序列分析模型的預測結果，確定為所述目標配電設備在第二預設時間段以后的目標故障率。

7.根據權利要求1所述的一種配電設備故障預測裝置，其特征在于，所述預設的時間序列分析模型為：自回歸滑動平均ARMA模型。

8.根據權利要求7所述的一種配電設備故障預測裝置，其特征在于，所述預測模塊，包括：

識別子模塊，用于根據所述第一預設時間段確定對應的時間序列的散點圖，并識別所述時間序列的平穩性；

處理子模塊，用于如果具有平穩性，對所述時間序列進行零均值化處理；

建模子模塊，用于根據預設的時間序列識別規則，對所述時間序列進行識別，并建立ARMA模型；

檢驗子模塊，用于對所述ARMA模型中的未知參數進行估計得到，檢驗所述時間序列的參數是否具有統計學意義；

判斷子模塊，用于在所述檢驗模塊的檢驗結果為是的情況下，判斷所述ARMA模型是否有效；

預測子模塊，用于在所述判斷模塊的判斷結果為有效的情況下，采用所述ARMA模型，進行預測。

9.根據權利要求8所述的一種配電設備故障預測裝置，其特征在于，所述識別子模塊，具體用于：

根據所述時間序列對應的散點圖、自相關函數和偏自相關函數圖，以ADF單位根檢驗所述時間序列的方差、趨勢及其季節性變化規律，對所述時間序列的平穩性進行識別。

10.根據權利要求6所述的一種配電設備故障預測裝置，其特征在于，所述判斷子模塊，具體用于：

檢驗所述ARMA模型的殘差是否為純隨機的序列，若是，則在擬合模型之后對殘差做白噪聲檢驗；

當所述殘差的檢驗結果顯示所述殘差為白噪聲，則所述ARMA模型有效。