[發明專利]故障診斷方法和裝置、存儲介質

有效

• 申請號: 201911419906.6
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111222781B
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發明（設計）人: 王海云;丁冬;楊莉萍;王立永;張再馳;陳茜;張雨璇;汪偉;姚藝迪;李智涵;袁清芳;于希娟;焦東升;孫杰;張慧敏
• 申請（專利權）人: 國網北京市電力公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 周婷婷

本發明公開了一種故障診斷方法和裝置、存儲介質。其中，該方法包括：獲取電力系統中與待診斷的目標故障相關聯的電學變量集合，其中，電學變量集合中包括一個或多個供電參數變量；從電學變量集合中確定出候選變量，其中，候選變量用于描述目標故障；獲取對候選變量進行分類后得到的目標分類變量，及與目標分類變量對應的故障系數；根據目標分類變量及故障系數，確定故障診斷指示參數，其中，故障診斷指示參數用于定位目標故障所在位置。本發明解決了相關技術中存在的故障診斷的操作復雜度較大的技術問題。

技術領域

本發明涉及電學領域，具體而言，涉及一種故障診斷方法和裝置、存儲介質。

背景技術

在實際生產生活中，電力系統中的各個線路和各個變壓器在長時間工作后會很容易產生故障，從而使得電力系統會經常出現斷電，甚至出現區域性電力癱瘓等情況。

針對上述故障的影響因素往往包括很多種可能性，為了診斷得出具體的故障原因，往往需要對已經存儲的線損數據進行大量的數據分析。然而，隨著同期線損系統的應用，目前電力系統產生的大量數據都被集成到該應用平臺中，使得線損數據量出現指數級增長。也就是說，由于存儲的線損數據量越來越大，導致診斷出故障因素的操作復雜度也隨之增加。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種故障診斷方法和裝置、存儲介質，以至少解決相關技術中存在的故障診斷的操作復雜度較大的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種故障診斷方法，包括：獲取電力系統中與待診斷的目標故障相關聯的電學變量集合，其中，上述電學變量集合中包括一個或多個供電參數變量；從上述電學變量集合中確定出候選變量，其中，上述候選變量用于描述上述目標故障；獲取對上述候選變量進行分類后得到的目標分類變量，及與上述目標分類變量對應的故障系數；根據上述目標分類變量及上述故障系數，確定故障診斷指示參數，其中，上述故障診斷指示參數用于定位上述目標故障所在位置。

作為一種可選的實施方式，上述從上述電學變量集合中確定出候選變量包括：獲取上述變量相關度滿足第一閾值條件的供電參數變量；獲取上述變量相關度大于第一閾值的供電參數變量作為第一候選參數變量，其中，上述候選變量包括第一候選參數變量。

作為一種可選的實施方式，上述從上述電學變量集合中確定出候選變量包括：通過主成分分析法提取上述電學變量集合中各個變量中的公因子方差；獲取上述公因子方差大于第二閾值的供電參數變量作為第二候選參數變量，其中，上述候選變量包括第二候選參數變量。

作為一種可選的實施方式，上述獲取對上述候選變量進行分類后得到的目標分類變量，及與上述目標分類變量對應的故障系數包括：獲取與各個上述候選變量分別對應的旋轉成分矩陣；根據上述旋轉成分矩陣對上述候選變量進行分類，以得到上述目標分類變量。

作為一種可選的實施方式，上述獲取對上述候選變量進行分類后得到的目標分類變量，及與上述目標分類變量對應的故障系數包括：獲取與上述目標分類變量對應的總方差，其中，上述總方差中包括以下至少之一：與上述供電參數變量的初始特征值對應的第一方差百分比，與上述供電參數變量的提取載荷平方和對應的第二方差百分比，與上述供電參數變量的旋轉載荷平方和對應的第三方差百分比；根據上述總方差中確定出上述故障系數。

作為一種可選的實施方式，上述根據上述目標分類變量及上述故障系數，確定故障診斷指示參數包括：對上述目標分類變量及對應的上述故障系數進行加權求和，以得到上述故障診斷指示參數對應的參數值。

作為一種可選的實施方式，在上述根據上述目標分類變量及上述故障系數，確定故障診斷指示參數之后，還包括：獲取上述故障診斷指示參數中的最大參數值；將上述最大參數值對應的地理位置確定為上述目標故障所在地理位置。