[發明專利]一種電力二次設備家族性缺陷辨識方法及系統

在審

• 申請號: 202110643308.8
• 申請日: 2021-06-09
• 公開（公告）號: CN113553352A
• 公開（公告）日: 2021-10-26
• 發明（設計）人: 李軍良;葉飛;徐建航;蘇瑞;代天淇;張澤民;岳振鐸;趙雙全;謝博;李子瑜;王玉強;王昕;李寬;李娜;梁正堂;張強;梅崢;孫頔
• 申請（專利權）人: 國網電力科學研究院有限公司;北京科東電力控制系統有限責任公司;國網山東省電力公司電力科學研究院;國網山東省電力公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/22;G06F16/25;G06Q10/10;G06Q50/06
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

1.一種電力二次設備家族性缺陷辨識方法，其特征在于所述方法包括如下步驟：

(1)采集設備的遙信數據、遙測數據并與人工上報數據匯總，建立設備信息數據表、缺陷分類數據表、缺陷記錄數據表；

(2)對設備信息數據表和缺陷記錄數據表進行分析，將各廠家、型號及部件故障率和對應廠家、型號及部件的平均故障率進行比較，獲得比較系數k作為家族性缺陷辨識的基礎，預測未來一周內發生家族性缺陷的設備和概率；

(3)定期檢查缺陷記錄，對相似設備出現的同類缺陷進行分析，確定具有高、中、低風險家族缺陷的設備型號，生成家族性缺陷數據表；對具有中風險的設備進行加強跟蹤，監控其故障發生情況，對具有高風險的設備進行檢修。

2.根據權利要求1所述的電力二次設備家族性缺陷辨識方法，其特征在于所述設備信息數據表包括以下數據：設備名稱、歸屬部門、上級設備名稱、詳細的性能參數和指標描述、驗收負責人。

3.根據權利要求1所述的電力二次設備家族性缺陷辨識方法，其特征在于所述缺陷分類數據表包括以下數據：屬性名、數據類型、約束條件、產生形式和備注。

4.根據權利要求1所述的電力二次設備家族性缺陷辨識方法，其特征在于所述缺陷記錄數據表包括以下數據：設備名稱、缺陷外在表象、缺陷等級、缺陷原因、處理措施，廠站名稱、設備名稱、設備廠商、發生缺陷時間、缺陷性質、值班人、消缺日期、消缺人、驗收人。

5.根據權利要求1所述的電力二次設備家族性缺陷辨識方法，其特征在于所述步驟(2)包括以下步驟：

使用隨機森林、邏輯回歸和卷積神經網絡算法建立子模型，將子模型融合成缺陷預測模型；

將設備的描述信息和最近一個月的歷史信號輸入缺陷預測模型中，對設備的信息進行比較分析，確立設備間的相似度關系，獲得比較系數k。

6.根據權利要求1所述的電力二次設備家族性缺陷辨識方法，其特征在于所述步驟(3)包括：計算故障集中度η，將k除以η，并將獲得的值k1和閾值進行比較，同時根據樣本數量，計算判讀結果的置信度指標，如k1小于閾值，則設備有低風險家族缺陷，如k1大于閾值，且可靠度不大于0.85，則設備具有中風險家族缺陷，如k1大于閾值且置信度大于0.8，則設備具有高風險家族缺陷。

7.根據權利要求1所述的電力二次設備家族性缺陷辨識方法，其特征在于所述家族性缺陷數據表包括以下數據：設備類型、家族性缺陷設備相關要素、對設備狀態的影響、家族性缺陷處理意見；所述家族性缺陷設備相關要素包括制造廠、結構、組部件及用材、產品生產時間、批次。

8.一種電力二次設備家族性缺陷辨識系統，其特征在于，所述系統包括用于記錄人工上報數據、管理設備和缺陷信息的人機交互平臺，用于采集設備遙信、遙測數據的數據采集模塊，數據存儲模塊、用于根據數據類型、關鍵詞生成數據表的數據挖掘模塊，用于比較分析設備信息并辨識家族性缺陷的缺陷分析預測模塊，所述人機交互平臺與數據挖掘模塊和缺陷分析預測模塊通信連接，所述數據采集模塊與數據存儲模塊通信連接，所述數據存儲模塊與數據挖掘模塊和缺陷分析預測模塊通信連接。