CN113125947A - 断路器健康度确定方法和*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了断路器健康度确定方法和***，方法包括：对断路器各选定部件进行原始数据收集；根据原始数据对断路器的马尔可夫状态空间进行划分，得到断路器的马尔可夫链状态；根据断路器的马尔可夫链状态，求出马尔可夫状态转移概率矩阵；计算被预测时刻的断路器的状态概率向量；根据获取的断路器各个部件之间的关联性经验矩阵以及被预测时刻的状态概率向量，得到断路器当前状态下整体的状态转换路径；根据断路器当前状态下整体的状态转换路径计算断路器整体健康值，将整体健康值与阈值比较，根据比较结果确定断路器整体健康状态。本发明能够及早掌握断路器状态，从而***断路器故障，消除安全隐患，保障电网的安全稳定运行。

Description

断路器健康度确定方法和***

技术领域

本发明属于输配电设备状态评估与故障诊断领域，具体涉及断路器健康度确定方法和***。

背景技术

高压断路器是高压电网的关键设备，当***发生故障时，断路器可以切断短路电流，实现故障点的隔离，将故障隔离在尽可能小的区域。高压断路器的工作状态直接关乎供电可靠性，在此背景下，实时掌握断路器状态，进而制定检修工作计划，将断路器保持于较高的健康水平对电网安全稳定具有重要的意义。

保持变电设备健康运行是变电检修工作的主要职责。考虑到检修资源有限且检修停电代价较大，断路器检修调试策略的优化极具现实意义。早期一般在断路器出现故障后进行维修，这种事后检修策略不能实现事前或事中控制，已无法适应现在电网安全运行的要求；我国长期使用的定期检修方式，虽然能够在停电状态下提前发现部分断路器故障，但耗费大量检修资源，存在过度检修风险，更因为停电状态和运行状态存在本质差异，大量潜伏性故障无法发现。近年来，随着传感器和相应新技术的应用，根据传感器等设备采集到的信息，运用相关技术手段能够对设备状态及可能发生的状态转换进行尽早判断，及时发现断路器潜伏性故障，准确评估断路器当前整体健康状态，以便于合理安排检修调试工作。该方法属于事前检修策略，更符合运检管理的技术发展方向。

但是现有用健康度评估断路器状态的方法较少；并且现有断路器状态评估方法一般只考虑机械部件，未考虑瓷套和二次回路等部件，使得状态评估方法不够完备使得断路器健康度确定方法准确性有待提高。

发明内容

本发明旨在针对现有断路器健康度确定方法准确性有待提高的技术问题，提供一种断路器健康度确定方法和***。

一方面，本发明提供断路器健康度确定方法，包括：

对断路器各选定部件进行原始数据收集；根据原始数据对断路器的马尔可夫状态空间进行划分，得到断路器的马尔可夫链状态；

根据断路器的马尔可夫链状态，求出马尔可夫状态转移概率矩阵；计算被预测时刻的断路器的状态概率向量；

根据获取的断路器各个部件之间的关联性经验矩阵以及被预测时刻的状态概率向量，得到断路器当前状态下整体的状态转换路径；

根据断路器当前状态下整体的状态转换路径计算断路器整体健康值，将整体健康值与阈值比较，根据比较结果确定断路器整体健康状态。

进一步地，断路器从状态i转换到状态j的概率用状态转移概率矩阵M表示，

M＝[b_ij]，

下一t+1时刻由状态i向状态j转换的的状态转换概率

表示如下：

式中：

为非负参数，

表示t时刻由状态i向状态i转换的的状态转换概率，

表示t时刻由状态i向状态j转换的的状态转换概率，n为断路器状态个数。

进一步地，设定断路器在t时刻得到观测值Q^t，则t+1时刻产生间接观测的表示如下：

其中：观测概率分布

w＝1,2,…,n；g＝1,2,…,m；q＝1,2,…,m；i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,n；h_i(q)表示状态i时观测为q的观测概率，h_j(g)表示状态j时观测为g的观测概率,n表示断路器状态数；m表示观测数。

再进一步地，t+1时刻的观测值表示为:

进一步地，断路器的选定部件包括：断路器机械结构部件、断路器瓷套结构部件以及断路器二次回路部件。

进一步地，确定状态转换路径的具体方法包括：所述断路器各部件之间的关联性经验矩阵表示各部件之间的联系紧密程度；设断路器由r个部件构成，在当前t时刻，若断路器部件i的状态转换概率最高，与部件e关联程度最为紧密的部件为f，则t+1时刻，断路器状态转换概率以部件f为准，即获得部件e的状态到部件f的状态转换的概率也就是下式中b_ij表示了部件e的状态到部件f的状态转换的概率，由此建立断路器状态转换概率的最佳路径，此最佳路径即为断路器整体的状态转换路径；记当前状态下的最后一个时间节点为t_last。

再进一步地，所述断路器整体健康值的计算方法如下：

其中B表示断路器整体健康值，t为当前时刻，Δt表示时间t与后一个时间的时间间隔；

表示断路器由最后一个时间节点保持当前状态的概率，

为断路器最后一个时间节点断路器由状态i向状态j转换的概率，通过状态转换路径确定；d_j为历史数据中断路器处于状态j的健康状态。

第二方面，本发明提供断路器健康度确定***，包括：

马尔可夫链确定模块以及健康度确定模块，

所述马尔可夫链确定模块，用于对断路器各选定部件进行原始数据收集；根据原始数据对断路器的马尔可夫状态空间进行划分，得到断路器的马尔可夫链状态；根据断路器的马尔可夫链状态，求出马尔可夫状态转移概率矩阵；计算被预测时刻的断路器的状态概率向量；

根据获取的断路器各个部件之间的关联性经验矩阵以及被预测时刻的状态概率向量，得到断路器当前状态下整体的状态转换路径；

所述健康度确定模块，用于根据断路器当前状态下整体的状态转换路径计算断路器整体健康值，将整体健康值与阈值比较，根据比较结果确定断路器整体健康状态。

本发明所取得的有益技术效果：高压断路器是电网中关键的开关设备，起到控制和保护作用，无论在输电线路还是变电站都起到至关重要的作用，断路器的可靠性对电力***稳定运行有着直接影响。本发明提供的高压断路器整体健康度评估方法是以断路器当前状态为起点，通过预测各部件运行状态，实时评估处于带电运行状态下断路器的整体健康度，能够及早掌握断路器状态，从而***断路器故障，消除安全隐患，保障电网的安全稳定运行。

附图说明

图1为本发明具体实施例提供的断路器健康度确定方法流程示意图。

具体实施方式

以下结合说明书附图和具体实施例对本发明做进一步说明。

实施例1：断路器健康度确定方法，如图1所示，包括：对断路器各选定部件进行原始数据收集；根据原始数据对断路器的马尔可夫状态空间进行划分，得到断路器的马尔可夫链状态；

根据断路器的马尔可夫链状态，求出马尔可夫状态转移概率矩阵；计算被预测时刻的断路器的状态概率向量；

根据获取的断路器各个部件之间的关联性经验矩阵以及被预测时刻的状态概率向量，得到断路器当前状态下整体的状态转换路径；

根据断路器当前状态下整体的状态转换路径计算断路器整体健康值，将整体健康值与阈值比较，根据比较结果确定断路器整体健康状态。

本实施例中主要研究断路器机械结构、瓷套和二次回路等三类关键部件。断路器机械结构一般包括弹簧、连杆、拉杆等组件，根据不同组件对断路器运行状态的影响程度，可将断路器机械结构分为重要组件和一般组件两类。根据缺陷严重程度，将重要组件状态分为“正常”、“一般缺陷”、“严重缺陷”和“危急缺陷”等四类，将一般组件状态分为“正常”和“一般缺陷”等两类。

断路器瓷套结构相对单一，其状态一般包括正常、一般缺陷、重要缺陷和危急缺陷等四种，

断路器二次回路一般由元件与二次导线组成。元件(接点和励磁线圈等)，包括正常和损坏两种状态；导线包括正常、过载、短路和断路四种状态。

通过部件的原始数据能够对断路器的马尔可夫状态空间进行划分。

断路器的初始状态概率分布f可表示：

f＝{f₁,f₂,…f_k,…,f_n}

式中：f_k表示断路器处于状态k的概率。

设隐马尔可夫模型可用W＝(f,M,H)来表示，其中断路器从状态i转换到状态j的概率用状态矩阵M表示，

M＝[b_ij]，

b_ij为断路器***状态矩阵的元素。

下一t+1时刻由状态i向状态j转换的的状态转换概率

表示如下：

式中：

为非负参数，

表示t时刻由状态i向状态i转换的的状态转换概率，

表示t时刻由状态i向状态j转换的的状态转换概率，n为断路器状态个数。

观测概率分布用矩阵H表示，H＝[h_j(a)]，h_j(a)可表示成：

h_j(a)＝P(Q^t＝Q_a|S^t＝j)(j＝1,2,…,n；a＝1,2,…,m)

设断路器在t时刻的观测值为Qⁱ，则t+1时刻产生观测值Q^j的概率可表示：

设定断路器在t时刻得到观测值Q^t，则t+1时刻产生间接观测的表示如下：

其中：观测概率分布

w＝1,2,…,n；g＝1,2,…,m；q＝1,2,…,m；h_i(q)表示状态i时观测为q的观测概率，h_j(g)表示状态j时观测为g的观测概率,n表示断路器状态数,n表示断路器状态参数个数；m表示观测数。

由此得观测转移概率矩阵

设t时刻的观测已知，到t+1时刻最有可能出现的观测概率p(t+1)可表示：

进一步得到t+1时刻最有可能观测值为：

在t时刻观测值已知的条件下，基于隐马尔可夫方法可得到新的观测值。

本实施例中确定状态转换路径的具体方法包括：所述断路器各部件之间的关联性经验矩阵表示各部件之间的联系紧密程度；设断路器由r个部件构成，在当前t时刻，若断路器部件i的状态转换概率最高，与部件e关联程度最为紧密的部件为f，则t+1时刻，断路器状态转换概率以部件f为准，即获得部件e的状态到部件f的状态转换的概率，由此建立断路器状态转换概率的最佳路径，此最佳路径即为断路器整体的状态转换路径；记当前状态下的最后一个时间节点为t_last。

根据部件之间的连续紧密程度建立起关联性矩阵，表示如下：

式中：c_ij表示断路器部件i与部件j之间的关联性。

假设断路器共有4个部件，首先得到部件一的健康状态；利用各部件之间的联系紧密程度，找到与部件一联系最为紧密的部件(如部件三)；评估部件三的健康状态，继续寻找与部件三联系最为紧密的部件；依此确定断路器的整个状态转换路径，因为任何一个部件发生故障都影响整个断路器的运行，即导致断路器故障，因此断路器发生故障的路径应该以各部件发生故障的路径进行。

如图1所示，断路器健康状态评估步骤如下：

1)根据感知的断路器部件状态，记录当前时刻t的状态值S^t、观测Q^t；

2)计算得到t+1时刻最有可能出现的观测Q^t+1，形成新的序列，并记录最后一个状态，记为S^*；

3)比较S^t与S^*，若S^t＝S^*，则重复步骤2)；若S^t≠S^*，则下一步；

建立断路器各部件之间的关联性经验矩阵，得到断路器整体的状态转换路径，即得到各部件中概率最大状态路径R_max，并记当前状态下的最后一个时间节点为t_last；

4)设断路器当前处于状态i，则用下式计算整体健康状态表达式

其中B表示断路器整体健康值，t为当前时刻，Δt表示时间t与后一个时间的时间间隔；

表示断路器由最后一个时间节点保持当前状态的概率，

为断路器最后一个时间节点断路器由状态i向状态j转换的概率，通过状态转换路径确定；d_j为历史数据中断路器处于状态j的健康状态。

实施例2：与以上实施例提供的断路器健康度确定方法相对应地，本实施例提供了断路器健康度确定***，包括：断路器健康度确定***，其特征在于，包括：马尔可夫链确定模块以及健康度确定模块，

所述马尔可夫链确定模块，用于对断路器各选定部件进行原始数据收集；根据原始数据对断路器的马尔可夫状态空间进行划分，得到断路器的马尔可夫链状态；根据断路器的马尔可夫链状态，求出马尔可夫状态转移概率矩阵；计算被预测时刻的断路器的状态概率向量；

根据获取的断路器各个部件之间的关联性经验矩阵以及被预测时刻的状态概率向量，得到断路器当前状态下整体的状态转换路径；

所述健康度确定模块，用于根据断路器当前状态下整体的状态转换路径计算断路器整体健康值，将整体健康值与阈值比较，根据比较结果确定断路器整体健康状态。

需要说明的是，本实施例提供的断路器健康度确定***是上述断路器健康度确定方法相对应的产品，因此具体***中的模块的实现方法同上述方法所述步骤，因此本实施例不再赘述。

本发明提供的高压断路器整体健康度评估方法是以断路器当前状态为起点，通过预测各部件运行状态，实时评估处于带电运行状态下断路器的整体健康度，能够及早掌握断路器状态，从而***断路器故障，消除安全隐患，保障电网的安全稳定运行。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (8)

1.断路器健康度确定方法，其特征在于，包括：

对断路器各选定部件进行原始数据收集；根据原始数据对断路器的马尔可夫状态空间进行划分，得到断路器的马尔可夫链状态；

根据断路器的马尔可夫链状态，求出马尔可夫状态转移概率矩阵；计算被预测时刻的断路器的状态概率向量；

根据获取的断路器各个部件之间的关联性经验矩阵以及被预测时刻的状态概率向量，得到断路器当前状态下整体的状态转换路径；

根据断路器当前状态下整体的状态转换路径计算断路器整体健康值，将整体健康值与阈值比较，根据比较结果确定断路器整体健康状态。

2.根据权利要求1所示的断路器健康度确定方法，其特征在于，

断路器从状态i转换到状态j的概率用状态转移概率矩阵M表示，

M＝[b_ij]，

下一t+1时刻由状态i向状态j转换的的状态转换概率

表示如下：

式中：

为非负参数，

表示t时刻由状态i向状态i转换的的状态转换概率，

表示t时刻由状态i向状态j转换的的状态转换概率，n为断路器状态个数。

3.根据权利要求1所示的断路器健康度确定方法，其特征在于，设定断路器在t时刻得到观测值Q^t，则t+1时刻产生间接观测的表示如下：

其中：观测概率分布

w＝1,2,…,n；g＝1,2,…,m；q＝1,2,…,m，i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,n；h_i(q)表示状态i时观测为q的观测概率，h_j(g)表示状态j时观测为g的观测概率,n表示断路器状态数；m表示观测数。

4.根据权利要求3示的断路器健康度确定方法，其特征在于，t+1时刻的观测值表示为:

5.根据权利要求1示的断路器健康度确定方法，其特征在于，

断路器的选定部件包括：断路器机械结构部件、断路器瓷套结构部件以及断路器二次回路部件。

6.根据权利要求1示的断路器健康度确定方法，其特征在于，确定状态转换路径的具体方法包括：所述断路器各部件之间的关联性经验矩阵表示各部件之间的联系紧密程度；设断路器由r个部件构成，在当前t时刻，若断路器部件i的状态转换概率最高，与部件e关联程度最为紧密的部件为f，则t+1时刻，断路器状态转换概率以部件f为准，即获得部件e的状态到部件f的状态转换的概率，由此建立断路器状态转换概率的最佳路径，此最佳路径即为断路器整体的状态转换路径；记当前状态下的最后一个时间节点为t_last。

7.根据权利要求6示的断路器健康度确定方法，其特征在于，所述断路器整体健康值的计算方法如下：

其中B表示断路器整体健康值，t为当前时刻，Δt表示时间t与后一个时间的时间间隔；

表示断路器由最后一个时间节点保持当前状态的概率，

为断路器最后一个时间节点断路器由状态i向状态j转换的概率，通过状态转换路径确定；d_j为历史数据中断路器处于状态j的健康状态。

8.断路器健康度确定***，其特征在于，包括：

马尔可夫链确定模块以及健康度确定模块，

所述马尔可夫链确定模块，用于对断路器各选定部件进行原始数据收集；根据原始数据对断路器的马尔可夫状态空间进行划分，得到断路器的马尔可夫链状态；根据断路器的马尔可夫链状态，求出马尔可夫状态转移概率矩阵；计算被预测时刻的断路器的状态概率向量；

根据获取的断路器各个部件之间的关联性经验矩阵以及被预测时刻的状态概率向量，得到断路器当前状态下整体的状态转换路径；

所述健康度确定模块，用于根据断路器当前状态下整体的状态转换路径计算断路器整体健康值，将整体健康值与阈值比较，根据比较结果确定断路器整体健康状态。

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