CN107862052A - 一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法，首先建立高效多级状态检测数据综合索引模型，从多个维度对检测数据进行建模；然后开展专家经验、案例库和规则库智能化的研究，并利用基于各类规范化的状态检测数据的分析诊断技术、多信息融合技术来提高分析诊断的准确性；其次针对故障案例库和相关关系库研究标准化、智能化的典型故障案例库的构建技术，构建基于故障案例的设备故障树和故障谱。最后构建变电设备现场运维的典型案例库。该方法可以有效地保证电力设备运行在正常工况下，并能够通过检测数据及时发现并排除电力设备的运行故障，提高现场运维的专业化、智能化水平，提升运检工作效率、设备状态管控能力，强化状态检修和辅助决策。
Description
技术领域
本发明涉及变电设备运检技术领域，更具体地说，涉及一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法。
技术背景
在电力行业中，由于电网设备的分布区域较大，而电力专家的数量是有限的，不可能在每一个变电站发生故障时，都会有专家进行现场处理，因此，通过网络传输，将现场情况以视频的形式实时准确地反馈给电力专家，电力专家根据视频中的设备情况进行故障处理，这种方式已成为电网安全运行的重要保障。
随着无线技术的日益发展，无线传输技术应用越来越被各行各业所接受，其安装方便、灵活性强、性价比高。因此，通过研究无线传输技术，建立基于蓝牙、红外、wifi的无线传输网络，提升带电检测记录录入的灵活性和方便性，统一各类带电检测装置与移动终端的通信接口规范，统一各类带电检测装置检测记录的数据格式，可以实现特高频、高频电流、超声、地电波、温度等检测数据向移动终端无线传输，降低带电检测运维成本，提升工作效率。
然而通过无线传输技术，进行电力设备运行状态评估，需要建立高效的多级状态检测数据综合索引模型，构建一种行之有效的故障案例库，并以故障树、故障谱的方法对案例库进行索引。
发明内容
为了有效地解决电力设备故障诊断准确性不足、状态检测数据索引困难的问题，本发明提供了一种多级状态检测数据综合索引模型，并提出了一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法。
本发明所采用的技术方案是：
步骤1：建立高效多级状态检测数据综合索引模型，从多个维度对检测数据进行建模；
步骤2：开展专家经验、案例库和规则库智能化的研究；
步骤3：利用基于各类规范化的状态检测数据的分析诊断技术、利用多信息融合技术来提高分析诊断的准确性；
步骤4：针对故障案例库和相关关系库研究标准化、智能化的典型故障案例库的构建技术，构建基于故障案例的设备故障树和故障谱。
步骤5：构建变电设备现场运维的典型案例库，在此基础上，利用案例的快速检索匹配技术，实现典型案例的规范化存储、快速匹配，辅助现场的运维决策；
在所述的一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法中，步骤1的实现包括以下步骤：
步骤1.1、将状态检测数据从电力设备基础数据、电力设备运行数据、检测仪器、检测数据、气象信息等维度进行状态检测数据建模；
步骤1.2、利用K-prototypes进行聚类分析，研究各个维度之间的关联性；
步骤1.3、在上一步的基础上建立类型状态检测数据的高维混合数据标识模型。以此标识模型构建状态检测数据样本库，构建基于指纹搜索的状态检测数据快速索引模型，该模型通过提取待检测数据指纹，在状态检测数据样本库中，进行指纹搜索匹配。
在所述的一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法中，步骤2的实现包括以下步骤：
步骤2.1、研制变电设备状态评估及诊断的专家***；
步骤2.2、利用具有变量的故障树节点，通过紧致融合模糊集和故障树的算法，实现变电设备故障诊断典型案例的规则表达和存储。
在所述的一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法中，步骤3的实现包括以下步骤：
步骤3.1、通过多信息融合技术确定故障分析的输入源或信息源，主要包括设备的信息和支撑设备诊断分析的故障案例库和相关关系库；
步骤3.2、根据诊断设备是否故障停运，在运则通过故障案例库和相关关系库，利用故障预测技术进行预测设备潜在故障，若是停运，则通过故障案例库和相关关系库，利用故障诊断技术诊断进行定位设备故障。
在所述的一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法中，步骤4的实现包括以下步骤：
步骤4.1、利用标准化、智能化的典型故障案例库的构建技术，构建基于故障案例的设备故障树和故障谱，故障树采用具有变量的节点，可以直观地反映出***故障与各种基本故障的逻辑关系，进而再通过故障谱找出***的最薄弱环节，加强对薄弱环节的检查及维护；
步骤4.2、利用基于海量数据的设备台账、历史故障缺陷、历史试验数据、在线监测数据、气象数据等，构建基于故障历史和状态监控的故障预测模型，该模型通过将监测状态与历史故障运行状态进行对比，判断故障发生与否，进而实现设备潜在性故障分析诊断和预测。
步骤4.3、利用数据驱动型(统计分析法和人工智能定量诊断法)的故障诊断方法，实现电力设备的故障诊断。
步骤4.4、针对现有诊断算法的不足，提出基于故障树框架的电力设备综合诊断方案，该方案利用具有变量节点的故障树，逐级进行层层排查，最终定位故障所在位置及故障原因。
在所述的一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法中，步骤5的实现包括以下步骤：
步骤5.1、基于典型的数据样本开展变现设备现场运维数据特性分析，构建带电检测、停电试验等现场运维典型案例库；
步骤5.2、在设备台帐信息、运行数据、检测仪器、检测数据、环境信息、故障/缺陷描述、处理措施等参量的基础上，利用多维索引的案例快速检索匹配技术，实现典型案例规范化存储、快速匹配，辅助现场的运维决策。
本发明针对目前电力设备运行检测数据运维成本高、工作效率低、数据可靠性不高等缺点，提出了一种故障案例库、故障树及故障谱构建的方法。首先建立高效的多级状态检测数据综合索引模型，从多个维度对检测数据进行建模；然后开展专家经验、案例库和规则库智能化的研究，并利用基于各类规范化的状态检测数据的分析诊断技术、利用多信息融合技术来提高分析诊断的准确性；其次，利用故障案例库和相关关系库研究标准化和智能化典型故障案例构建技术，构建变电设备现场运维的典型案例库，构建基于故障案例的设备故障树和故障谱，并在此基础上，利用案例的快速检索匹配技术，实现典型案例的规范化存储、快速匹配，辅助现场的运维决策。
本发明的有益效果：提出了一种故障案例库、故障树及故障谱构建的方法，建立了一种高效的多级状态检测数据综合索引模型，构建一种行之有效的故障案例库，并以故障树、故障谱的方法对案例库进行索引，提高了带电检测数据的信息量和可利用率，提高了电力设备检测数据运维的准确性，降低的运维的成本，提高了运维的工作效率。利用该方法，可以有效地保证电力设备运行在正常工况下，并能够通过检测数据及时发现并排除电力设备的运行故障，提高现场运维的专业化、智能化水平，提升运检工作效率、设备状态管控能力，强化状态检修和辅助决策，对推动智能电网建设具有重要意义。
附图说明
图1状态检测数据多维标识模型图。
图2状态检测数据快速索引图。
图3故障诊断及预测流程图。
图4故障案例库、故障树及故障谱构建方案图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。本发明的实施例结合具体图示阐明了故障案例库、故障树及故障谱构建方法，主要包括以下步骤：
步骤1：建立高效多级状态检测数据综合索引模型，如图1、图2所示，从多个维度对检测数据进行建模。主要包括以下子步骤：
步骤1.1、将状态检测数据从电力设备基础数据、电力设备运行数据、检测仪器、检测数据、气象信息等维度进行状态检测数据建模；
步骤1.2、利用K-prototypes进行聚类分析，研究各个维度之间的关联性；
步骤1.3、在上一步的基础上建立类型状态检测数据的高维混合数据标识模型。以此标识模型构建状态检测数据样本库，构建基于指纹搜索的状态检测数据快速索引模型。
步骤2：开展专家经验、案例库和规则库智能化的研究。主要包括以下子步骤：
步骤2.1、研制变电设备状态评估及诊断的专家***；
步骤2.2、利用紧致融合模糊集和故障树的算法，提出具有变量的故障树节点，实现变电设备故障诊断典型案例的规则表达和存储。
步骤3：利用基于各类规范化的状态检测数据的分析诊断技术、利用多信息融合技术来提高分析诊断的准确性，如图3所示。主要包括以下子步骤：
步骤3.1、确定故障分析的输入源或信息源，主要包括设备的信息和支撑设备诊断分析的故障案例库和相关关系库；
步骤3.2、根据诊断设备是否故障停运，在运则利用故障预测技术进行预测设备潜在故障，否则利用故障诊断技术诊断进行定位设备故障。
步骤4：针对故障案例库和相关关系库研究标准化、智能化的典型故障案例库的构建技术，构建基于故障案例的设备故障树和故障谱，如图4所示。主要包括以下子步骤：
步骤4.1、利用标准化、智能化的典型故障案例库的构建技术，构建基于故障案例的设备故障树和故障谱；
步骤4.2、利用基于海量数据的设备台账、历史故障缺陷、历史试验数据、在线监测数据、气象数据等，研究和构建基于故障历史和状态监控的故障预测模型，实现设备潜在性故障分析诊断和预测。
步骤4.3、利用数据驱动型(统计分析法和人工智能定量诊断法)的故障诊断方法、故障诊断图论法及相关性搜索法，实现电力设备的故障诊断。
步骤4.4、针对现有诊断算法的不足，提出基于故障树框架的电力设备综合诊断方案。
步骤5：构建变电设备现场运维的典型案例库，在此基础上，利用案例的快速检索匹配技术，实现典型案例的规范化存储、快速匹配，辅助现场的运维决策。主要包括以下子步骤：
步骤5.1、基于典型的数据样本开展变现设备现场运维数据特性分析，构建带电检测、停电试验等现场运维典型案例库；
步骤5.2、在设备台帐信息、运行数据、检测仪器、检测数据、环境信息、故障/缺陷描述、处理措施等参量的基础上，利用多维索引的案例快速检索匹配技术，实现典型案例规范化存储、快速匹配，辅助现场的运维决策。
本发明实施例详细地阐述一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法，通过该方法能够及时发现并排除电力设备的运行故障，提高现场运维的专业化、智能化水平，提升运检工作效率、设备状态管控能力，强化状态检修和辅助决策，从而保证电力设备运行在正常工况下，有利于推动坚强智能电网的建设。
应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
虽然以上结合附图描述了本发明的具体实施方式，但是本领域普通技术人员应当理解，这些仅是举例说明，可以对这些实施方式做出多种变形或修改，而不背离本发明的原理和实质。本发明的范围仅由所附权利要求书限定。
Claims (6)
1.一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：建立高效多级状态检测数据综合索引模型，从多个维度对检测数据进行建模；
步骤2：开展专家经验、案例库和规则库智能化的研究；
步骤3：利用基于各类规范化的状态检测数据的分析诊断技术、利用多信息融合技术来提高分析诊断的准确性；
步骤4：针对故障案例库和相关关系库研究标准化、智能化的典型故障案例库的构建技术，构建基于故障案例的设备故障树和故障谱；
步骤5：构建变电设备现场运维的典型案例库，在此基础上，利用案例的快速检索匹配技术，实现典型案例的规范化存储、快速匹配，辅助现场的运维决策。
2.根据权利要求1所述的一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法，其特征在于，所述的步骤1中，状态检测数据从电力设备基础数据、电力设备运行数据、检测仪器、检测数据、气象信息等维度进行数据建模，并利用K-prototypes进行聚类分析，研究各个维度之间的关联性，在此基础上建立类型状态检测数据的高维混合数据标识模型；以此标识模型构建状态检测数据样本库，构建基于指纹搜索的状态检测数据快速索引模型，该模型通过提取待检测数据指纹，在状态检测数据样本库中，进行指纹搜索匹配。
3.根据权利要求1所述的一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法，其特征在于，所述的步骤2中，变电设备状态评估及诊断的专家***，能够利用具有变量的故障树节点，通过紧致融合模糊集和故障树的算法，实现变电设备故障诊断典型案例的规则表达和存储。
4.根据权利要求1所述的一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法，其特征在于，所述的步骤3中，通过多信息融合技术确定故障分析的输入源或信息源，主要包括设备的信息和支撑设备诊断分析的故障案例库和相关关系库；然后根据诊断设备是否故障停运，在运则通过故障案例库和相关关系库，利用故障预测技术进行预测设备潜在故障，若是停运，则通过故障案例库和相关关系库，利用故障诊断技术诊断进行定位设备故障。
5.根据权利要求1所述的一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法，其特征在于，所述的步骤4中，主要包括以下子步骤：
步骤4.1、利用标准化、智能化的典型故障案例库的构建技术，构建基于故障案例的设备故障树和故障谱，故障树采用具有变量的节点，可以直观地反映出***故障与各种基本故障的逻辑关系，进而再通过故障谱找出***的最薄弱环节，加强对薄弱环节的检查及维护；
步骤4.2、利用基于海量数据的设备台账、历史故障缺陷、历史试验数据、在线监测数据、气象数据等，构建基于故障历史和状态监控的故障预测模型，该模型通过将监测状态与历史故障运行状态进行对比，判断故障发生与否，进而实现设备潜在性故障分析诊断和预测；
步骤4.3、利用数据驱动型(统计分析法和人工智能定量诊断法)的故障诊断方法，实现电力设备的故障诊断；
步骤4.4、针对现有诊断算法的不足，提出基于故障树框架的电力设备综合诊断方案，该方案利用具有变量节点的故障树，逐级进行层层排查，最终定位故障所在位置及故障原因。
6.根据权利要求1所述的一种故障案例库、故障树及故障谱构建方法，其特征在于，所述的步骤5中，基于典型的数据样本开展变现设备现场运维数据特性分析，构建带电检测、停电试验等现场运维典型案例库；在设备台帐信息、运行数据、检测仪器、检测数据、环境信息、故障/缺陷描述、处理措施等参量的基础上，利用多维索引的案例快速检索匹配技术，实现典型案例规范化存储、快速匹配，辅助现场的运维决策。
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