[發(fā)明專利]一種故障案例庫、故障樹及故障譜構(gòu)建方法

在審

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• 申請日: 2017-11-08
• 公開（公告）號: CN107862052A
• 公開（公告）日: 2018-03-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 江翼;劉正陽;馮振新;聶德鑫;王鑫;張亮;周文;梁明輝;程林;趙坤;張杰;劉熙;丁國成;陳慶濤;楊海濤;吳興旺;尹睿涵
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)電力科學(xué)研究院武漢南瑞有限責(zé)任公司;國網(wǎng)安徽省電力公司電力科學(xué)研究院;武漢大學(xué)
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙)42222
• 代理人: 魯力

1.一種故障案例庫、故障樹及故障譜構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：建立高效多級狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)綜合索引模型，從多個維度對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行建模；

步驟2：開展專家經(jīng)驗、案例庫和規(guī)則庫智能化的研究；

步驟3：利用基于各類規(guī)范化的狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)的分析診斷技術(shù)、利用多信息融合技術(shù)來提高分析診斷的準(zhǔn)確性；

步驟4：針對故障案例庫和相關(guān)關(guān)系庫研究標(biāo)準(zhǔn)化、智能化的典型故障案例庫的構(gòu)建技術(shù)，構(gòu)建基于故障案例的設(shè)備故障樹和故障譜；

步驟5：構(gòu)建變電設(shè)備現(xiàn)場運維的典型案例庫，在此基礎(chǔ)上，利用案例的快速檢索匹配技術(shù)，實現(xiàn)典型案例的規(guī)范化存儲、快速匹配，輔助現(xiàn)場的運維決策。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種故障案例庫、故障樹及故障譜構(gòu)建方法，其特征在于，所述的步驟1中，狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)從電力設(shè)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、電力設(shè)備運行數(shù)據(jù)、檢測儀器、檢測數(shù)據(jù)、氣象信息等維度進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，并利用K-prototypes進(jìn)行聚類分析，研究各個維度之間的關(guān)聯(lián)性，在此基礎(chǔ)上建立類型狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)的高維混合數(shù)據(jù)標(biāo)識模型；以此標(biāo)識模型構(gòu)建狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)樣本庫，構(gòu)建基于指紋搜索的狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)快速索引模型，該模型通過提取待檢測數(shù)據(jù)指紋，在狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)樣本庫中，進(jìn)行指紋搜索匹配。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種故障案例庫、故障樹及故障譜構(gòu)建方法，其特征在于，所述的步驟2中，變電設(shè)備狀態(tài)評估及診斷的專家系統(tǒng)，能夠利用具有變量的故障樹節(jié)點，通過緊致融合模糊集和故障樹的算法，實現(xiàn)變電設(shè)備故障診斷典型案例的規(guī)則表達(dá)和存儲。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種故障案例庫、故障樹及故障譜構(gòu)建方法，其特征在于，所述的步驟3中，通過多信息融合技術(shù)確定故障分析的輸入源或信息源，主要包括設(shè)備的信息和支撐設(shè)備診斷分析的故障案例庫和相關(guān)關(guān)系庫；然后根據(jù)診斷設(shè)備是否故障停運，在運則通過故障案例庫和相關(guān)關(guān)系庫，利用故障預(yù)測技術(shù)進(jìn)行預(yù)測設(shè)備潛在故障，若是停運，則通過故障案例庫和相關(guān)關(guān)系庫，利用故障診斷技術(shù)診斷進(jìn)行定位設(shè)備故障。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種故障案例庫、故障樹及故障譜構(gòu)建方法，其特征在于，所述的步驟4中，主要包括以下子步驟：

步驟4.1、利用標(biāo)準(zhǔn)化、智能化的典型故障案例庫的構(gòu)建技術(shù)，構(gòu)建基于故障案例的設(shè)備故障樹和故障譜，故障樹采用具有變量的節(jié)點，可以直觀地反映出系統(tǒng)故障與各種基本故障的邏輯關(guān)系，進(jìn)而再通過故障譜找出系統(tǒng)的最薄弱環(huán)節(jié)，加強(qiáng)對薄弱環(huán)節(jié)的檢查及維護(hù)；

步驟4.2、利用基于海量數(shù)據(jù)的設(shè)備臺賬、歷史故障缺陷、歷史試驗數(shù)據(jù)、在線監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等，構(gòu)建基于故障歷史和狀態(tài)監(jiān)控的故障預(yù)測模型，該模型通過將監(jiān)測狀態(tài)與歷史故障運行狀態(tài)進(jìn)行對比，判斷故障發(fā)生與否，進(jìn)而實現(xiàn)設(shè)備潛在性故障分析診斷和預(yù)測；

步驟4.3、利用數(shù)據(jù)驅(qū)動型(統(tǒng)計分析法和人工智能定量診斷法)的故障診斷方法，實現(xiàn)電力設(shè)備的故障診斷；

步驟4.4、針對現(xiàn)有診斷算法的不足，提出基于故障樹框架的電力設(shè)備綜合診斷方案，該方案利用具有變量節(jié)點的故障樹，逐級進(jìn)行層層排查，最終定位故障所在位置及故障原因。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種故障案例庫、故障樹及故障譜構(gòu)建方法，其特征在于，所述的步驟5中，基于典型的數(shù)據(jù)樣本開展變現(xiàn)設(shè)備現(xiàn)場運維數(shù)據(jù)特性分析，構(gòu)建帶電檢測、停電試驗等現(xiàn)場運維典型案例庫；在設(shè)備臺帳信息、運行數(shù)據(jù)、檢測儀器、檢測數(shù)據(jù)、環(huán)境信息、故障/缺陷描述、處理措施等參量的基礎(chǔ)上，利用多維索引的案例快速檢索匹配技術(shù)，實現(xiàn)典型案例規(guī)范化存儲、快速匹配，輔助現(xiàn)場的運維決策。