[發明專利]不間斷電源系統內部關鍵模塊性能預測方法、裝置和設備有效
| 申請號: | 202011243700.5 | 申請日: | 2020-11-10 |
| 公開(公告)號: | CN112559305B | 公開(公告)日: | 2023-01-17 |
| 發明(設計)人: | 雷聰;曾念寅;賀良;張柯歌;廖志偉;林青雷;張華山 | 申請(專利權)人: | 深圳有電物聯科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F11/34 | 分類號: | G06F11/34;G06F11/00;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司: | 深圳碩界知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 44457 | 代理人: | 陳志國 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市寶安區新安街*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 不間斷電源 系統 內部 關鍵 模塊 性能 預測 方法 裝置 設備 | ||
一種不間斷電源系統內部關鍵模塊性能預測方法、裝置和設備,以提前提供運維支持,防止關鍵模塊性能進一步惡化。所述方法包括:采集UPS的系統數據和關鍵模塊數據,作為UPS的當前數據;確定關鍵模塊的運行正常、性能退化和發生故障界定標準;根據界定標準,確定數據集中時域樣本數據的類型;計算關鍵模塊的剩余使用壽命的真實值;將時域樣本數據變換為頻域樣本數據;采用頻域樣本數據對基于卷積神經網絡的預測模型進行訓練和測試;采用四項指標對預測模型的訓練效果進行評價,當預測模型的訓練效果滿足要求時,確定預測模型為可用預測模型;將UPS的當前數據輸入數據可用預測模型,對關鍵模塊的健康狀態進行評估和剩余使用壽命進行預測。
技術領域
本發明涉及電力電子設備領域,特別涉及一種不間斷電源系統內部關鍵模塊性能預測方法、裝置和設備。
背景技術
在信息時代,不間斷電源系統(Uninterruptible Power System,UPS)主要由儲能模塊(一般為鉛酸蓄電池)、整流器、逆變器和控制開關等部分組成,利用蓄電池傳送電能,通過整流器、逆變器等模塊電路,將直流電轉換為交流電(市電),為重要的電力電子設備輸送不間斷的穩定電能。UPS不僅廣泛應用于工業、交通、醫療等行業,在大數據時代,其在保障信息安全等方面也發揮著重要的作用。
UPS的故障常發生于其儲能模塊和內部的電學元件模塊,其中,逆變器和整流器作為其內部的關鍵模塊,若發生故障,則將造成不可挽回的損失。因為這些關鍵模塊均位于UPS內部,一般傳統的故障檢測方式不僅需要消耗較多的時間,而且往往需要憑借專業人員的知識判斷;另一方面,現有的方案往往是基于故障發生后的事實做出,在維護上存在較大的時間滯后性。
發明內容
本申請提供一種不間斷電源系統內部關鍵模塊性能預測方法和裝置,以提前提供運維支持,防止關鍵模塊性能進一步惡化。
一方面,本申請提供了一種不間斷電源系統內部關鍵模塊性能預測方法,包括:
采集不間斷電源系統UPS的系統數據和關鍵模塊數據,作為UPS的當前數據,所述關鍵模塊數據包括整流器數據和逆變器數據;
根據UPS技術資料和UPS的當前數據,確定所述關鍵模塊的運行正常、性能退化和發生故障界定標準;
根據所述關鍵模塊的運行正常、性能退化和發生故障界定標準,確定數據集中時域樣本數據的類型,所述時域樣本數據包括所述UPS的當前數據和歷史數據,所述類型包括運行正常數據、性能退化數據和發生故障數據;
根據所述數據集中時域樣本數據的類型,計算所述關鍵模塊的剩余使用壽命的真實值;
將所述時域樣本數據變換為頻域樣本數據;
采用所述頻域樣本數據對基于卷積神經網絡的預測模型進行訓練和測試,以將所述預測模型用于所述關鍵模塊健康狀態的評估和剩余使用壽命的預測;
采用四項指標對所述預測模型的訓練效果進行評價,當所述預測模型的訓練效果滿足所述四項指標的預設要求時,確定所述預測模型為可用預測模型,所述四項指標包括故障及退化檢測率FDDR、故障及退化誤報率FDAR、故障及退化偽陽真陽面積ROC-AUC以及壽命預測評估指數Dexp;
將所述UPS的當前數據作為所述可用預測模型的輸入數據,對所述關鍵模塊的健康狀態進行評估和對所述關鍵模塊的剩余使用壽命進行預測。
另一方面,本申請提供了一種不間斷電源系統內部關鍵模塊性能預測裝置,包括:
數據采集模塊,用于采集不間斷電源系統UPS的系統數據和關鍵模塊數據,作為UPS的當前數據,所述關鍵模塊數據包括整流器數據和逆變器數據;
標準界定模塊,用于根據UPS技術資料和UPS的當前數據,確定所述關鍵模塊的運行正常、性能退化和發生故障界定標準;
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