[發明專利]基于多源故障信息的電網二次系統故障診斷方法

在審

• 申請號: 202011163422.2
• 申請日: 2020-10-27
• 公開（公告）號: CN112415331A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 鄭茂然;余江;李正紅;丁曉兵;陳朝暉;劉千寬;張弛;吳江雄;萬信書;孫鐵鵬;徐鵬;高紅慧
• 申請（專利權）人: 中國南方電網有限責任公司
• 主分類號: G01R31/08
• 分類號: G01R31/08
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 閆圣娟

1.基于多源故障信息的電網二次系統故障診斷方法，其特征是，包括如下步驟：

獲取配電網故障告警信息以及配電網拓撲結構信息；

根據獲取的信息確定故障設備的可疑元件集；

采用貝葉斯算法計算可疑元件集中每個元件的故障概率，若故障效率為1，確定故障設備；否則，執行下一步；

采用Apriori算法將故障告警信息進行關聯分析，獲得故障設備的目標元件集；

對可疑元件集和目標元件集進行融合處理，確定故障設備。

2.如權利要求1所述的基于多源故障信息的電網二次系統故障診斷方法，其特征是：采用貝葉斯算法計算可疑元件集中每個元件的故障概率之前還包括如下步驟：

基于故障與告警信息的關系建立故障－告警有向二分圖，獲得故障－告警關聯矩陣；

基于故障－告警有向二分圖建立的故障－告警有向二分圖模型，故障－告警有向二分圖模型數據作為貝葉斯算法的輸入數據。

3.如權利要求2所述的基于多源故障信息的電網二次系統故障診斷方法，其特征是：所述故障－告警有向二分圖模型可以包括可疑目標元件集、多源故障告警信息集、可疑目標元件發生故障的歷史概率以及可疑目標元件集與多源故障告警信息集的關聯矩陣。

4.如權利要求1所述的基于多源故障信息的電網二次系統故障診斷方法，其特征是：采用貝葉斯算法計算可疑元件集中每個元件的故障概率，采用比值形式的貝葉斯算法。

5.如權利要求1所述的基于多源故障信息的電網二次系統故障診斷方法，其特征是：采用Apriori算法將故障告警信息進行關聯分析，獲得故障設備的目標元件集的方法，包括如下步驟：

根據獲取的配電網故障告警信息建立關聯規則集合；

根據關聯集合規則集合，基于Apriori算法進行頻繁項集的篩選以及關聯規則的挖掘，計算每個設備發生故障的關聯置信度，選擇大于設定關聯置信度閾值的設備作為目標元件集的元素。

6.如權利要求5所述的基于多源故障信息的電網二次系統故障診斷方法，其特征是：關聯規則集合包括故障告警信息的多維信息，多維信息包括故障發生時間、地點、故障設備、故障告警信息的信息內容。

7.如權利要求1所述的基于多源故障信息的電網二次系統故障診斷方法，其特征是：對可疑元件集和目標元件集進行融合處理，具體的融合方法可以為：將可疑元件集與目標元件集的交集作為最終元件集，確定最終元件集中目標確定度最大的元件為故障設備。

8.如權利要求1所述的基于多源故障信息的電網二次系統故障診斷方法，其特征是：

對可疑元件集和目標元件集進行融合處理，包括如下步驟：

根據最終元件集，建立最終元件集的元件的診斷信息矩陣，所述診斷信息矩陣包括元件的故障概率以及元件的故障置信度；

針對每個設備，根據該設備采用Apriori算法關聯置信度以及采用貝葉斯算法獲得的故障概率權重建立權重向量矩陣；

根據診斷信息矩陣以及權重向量矩陣計算每個目標元件的目標確定度。

9.基于多源故障信息的電網二次系統故障診斷系統，其特征是，包括：

獲取模塊：被配置為用于獲取配電網故障告警信息以及配電網拓撲結構信息；

可疑元件集建立模塊：被配置為用于根據獲取的信息確定故障設備的可疑元件集；

判斷模塊：被配置為用于采用貝葉斯算法計算可疑元件集中每個元件的故障概率，若故障效率為1，確定故障設備；否則，轉到挖掘分析模塊；

挖掘分析模塊：被配置為用于采用Apriori算法將故障告警信息進行關聯分析，獲得故障設備的目標元件集；

融合輸出模塊：被配置為用于對可疑元件集和目標元件集進行融合處理，確定故障設備。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征是，用于存儲計算機指令，所述計算機指令被處理器執行時，完成權利要求1-8任一項方法所述的步驟。