[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

技術領域

本發明涉及設備故障預測領域，特別涉及一種配電設備故障預測方法及裝置。

背景技術

在電力行業，有一些設備是維持電網運行的大型設備，如變電站的變壓器，發電站的汽輪機、發電機、勵磁系統等，這些設備是電力企業設備的核心，如果發生故障，不但會影響企業生產的正常進行，還將造成巨大損失。國內外發生的大型汽輪機嚴重事故就是典型實例。因此，為了及時采取預防措施，避免不必要的損失，對這些核心設備進行故障預測具有非常重要的意義。

然而隨著電力系統設備的大型化、復雜化和電力運行設備的增多，其運行狀態不斷發生變化，實施電力設備故障預測與診斷控制的任務就是在電力設備運行過程中或在基本不拆卸的情況下，采用各種測量分析和判別方法，結合設備的歷史狀況和運行條件，預測設備所處的客觀狀態，為提前發現故障和解決故障提供可靠依據。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種配電設備故障預測方法及裝置，通過對電力設備的歷史運行故障率，預設的時間序列分析模型，進行預測，從而通過模型對電力設備的運行狀況進行故障預測及診斷。

為實現上述目的，本發明提供以下的技術方案：一種配電設備故障預測方法，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。

可選的，所述預設的時間序列分析模型為：自回歸滑動平均ARMA模型。

可選的，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。

可選的，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。

可選的，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。

本發明實施例還提供了一種配電設備故障預測裝置，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。

可選的，所述預設的時間序列分析模型為：自回歸滑動平均ARMA模型。

可選的，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。

可選的，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。

可選的，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。