一种电力信息系统故障高效诊断方法技术方案

本发明专利技术属于电气信息技术领域，尤其涉及一种电力信息系统故障高效诊断方法，包括：选取表征电力信息系统运行状况的参数指标，构建参数指标集，对参数指标进行离散化处理；构建信息系统故障诊断知识表达系统，建立决策表；建立电力信息系统的故障诊断层次分析模型，确定参数指标集中参数的指标权重；根据指标权重依次确定条件属性集子集，计算所述条件属性集的子集与决策属性集的互信息，得到最小指标约简集；根据指标权重和最小指标约简集计算最终结果，做出诊断。本发明专利技术通过建立层次分析模型，确定指标权重并根据权重排序、计算互信息进行指标约简计算，提高了约简效率，同时保证了约简集最佳性，提高了决策准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种电力信息系统故障高效诊断方法
本专利技术属于电气信息
，尤其涉及一种电力信息系统故障高效诊断方法。
技术介绍
随着我国智能电网建设及信息化发展战略实施，国家电网公司的信息化建设不断提高。信息系统应用覆盖了电力系统方方面面，业务覆盖范围逐年扩大，智能电网的建设对整个电网安全可靠性运行提出了更好的要求。电力信息设备故障是影响电网安全运行的重要因素之一，已愈来愈引起重视。现代电力信息设备结构日趋复杂，数据信息多源、多样化。影响电力信息系统安全稳定运行的因素众多，信息系统安全稳定性评估尚且没有完整公认的评价指标体系；目前信息系统故障诊断，通过对采集到的指标数据进行综合分析计算进行故障诊断，但指标之间往往存在极大相关性或与故障决策无关，存在信息冗余，使得信息系统故障诊断准确率低、效率低。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出了一种电力信息系统故障高效诊断方法，包括：步骤1：选取表征电力信息系统运行状况的参数指标，构建参数指标集，对参数指标进行离散化处理；步骤2：将信息系统故障状态分为三类运行状况，并将所述三类运行状况作为决策属性集，将步骤1所得到的参数指标集作为条件属性集，基于决策属性集和条件属性集构建信息系统故障诊断知识表达系统；步骤3：根据参数指标建立电力信息系统的故障诊断层次分析模型，确定步骤1所得到的条件属性集中参数的指标权重；步骤4：根据步骤3所得到的指标权重依次确定条件属性集子集，计算所述条件属性集的子集与决策属性集的互信息，并基于模糊粗糙集理论对参数指标集进行约简计算，得到最小指标约简集；步骤5：根据步骤3得到的指标权重和步骤4得到的最小指标约简集计算最终结果，做出诊断。所述步骤1具体包括：步骤1.1：选取表征电力信息系统运行状况的参数指标，参数指标包括系统的运行环境、运行方式、稳定性，构建参数指标集Z：Z＝{Z1，Z2，...,Zn}；步骤1.2：对每项指标Zi(i＝1,2,...,n)，进行离散化处理，分别标记为0,1,...k。所述步骤2具体为：步骤2.1：将电力信息系统故障状划分为正常工作、故障预警和处于故障状态三类运行状况，作为决策属性集D，分别标记为：D＝{正常,预警,故障}；步骤2.2：将步骤1中选取的参数指标集Z＝{Z1，Z2，...,Zn}作为条件属性集C；步骤2.3：构建信息系统故障诊断知识表达系统S，S＝<U,A,V,f>，U＝{X1,X2,...,Xk}为电力信息系统对象集；其中，A为属性集，由信息系统的条件属性C和决策属性D组成，A＝C∪D；V为属性值Va(a∈A)集；f为信息函数，为每个信息系统对象的每个条件属性赋予信息值，对任意a∈A，x∈U，满足f(x,a)∈Va。所述步骤3具体为：步骤3.1：建立电力信息系统的故障诊断层次分析模型，模型分为指标层和目标层；其中Z＝{Z1，Z2，...,Zn}作为指标层，信息系统运行状况作为目标层；步骤3.2：构造层次分析n阶判断矩阵P，矩阵P中元素以数字1-9及其倒数表示，其中，Zij为指标Zi和指标Zj相对重要程度值，Zij的具体值通过专家评价指标确定；步骤3.3：进行指标重要性计算，根据判断矩阵P，结合Pζ＝λmaxζ，求得矩阵最大特征值λmax对应的特征向量；步骤3.4：对特征向量进行归一化处理，归一化数值记为指标权重，并得到指标重要性排序Z*，Z*＝{Z1，Z2，...,Zn}，满足：Z1≥Z2≥...≥Zn；步骤3.5：进行一致性检验，计算判断矩阵随机一致性比率CR，其中RI为判断矩阵平均一致性比率；步骤3.6：若CR≤0.1，通过一致性检验，步骤3完成；若CR>0.1，对参数指标相对重要度重新评价，确定判断矩阵P，再重复步骤3.3-3.6。所述步骤4具体为：步骤4.1：根据步骤2中建立的知识表达系统构建决策表T；步骤4.2：根据步骤3得到的指标重要性排序Z*＝{Z1，Z2，...,Zn}，记参数指标子集R＝{R1,R2,...,Rn}，其中Ri＝{Z1,Z2,...,Zi},(i＝1,2,...n)，依次计算参数指标子集Ri(i＝1,2,...n)对于决策属性集D的互信息，求参数指标子集Ri(i＝1,2,...n)对决策属性集D的互信息，详细步骤如下：1)分别求得Ri与D在U上的等价类U/Ri与U/D：假设Ri与D在U上的等价类别数分别为m,M，U/Ri＝{Y1,Y2,...,Ym}，U/D＝{G1,G2,...,GM}，其中Yi(i＝1,2,...,m)与Gj(j＝1,2,...,M)都为电力信息系统对象集U的子集，且满足：2)求Ri与D得概率分布p(Y)与p(H)：3)求Ri与D得联合概率分布p(YH)：4)计算Ri的信息熵H(Ri)：5)计算Ri相对于D的条件熵H(D|Ri)：6)计算Ri与D的互信息I(Ri；D)＝H(Ri)-H(Ri|D)。步骤4.3：判断与POSC(D)是否相等，其中条件属性C对U的等价类为：步骤4.4：若与POSC(D)相等，则Ri为最佳属性约简集；若不等，则按照步骤4.2，选取不同事物指标子集，重复步骤4.2-4.4，直到得到最佳属性约简集，最佳约简集记为Zf。所述步骤5具体为：步骤5.1：最佳属性指标约简集Zf，Zf为Z的一个真子集，k为约简集Zf中指标数，记Zf＝{Z1,Z2,...Zk},Zi(i＝1,2,...,k)∈Z，对应的权重记为w＝{w1,w2,...,wk}；步骤5.2：综合评估信息系统运行状态：F＝w1Z1+w2Z2+...+wkZk，设定信息系统预警和故障的阈值δ1,δ2，F＜δ1,系统运行正常，δ1≤F＜δ2信息系统运行故障预警，F≥δ2信息系统运行故障。有益效果本专利技术提出了一种电力信息系统故障高效诊断方法，通过对信息系统是否可能出现故障的评价指标建立知识表达系统和层次分析模型，计算评估指标的相对重要性，并降序排列；然后按照属性指标重要度依次构建属性指标集，采用粗糙集理论进行评价指标的约简，找到对信息系统是否出现故障做出准确判断的最小指标子集，提高信息系统故障诊断的效率与准确率。最后，根据最小指标子集以及指标权重综合加权定量计算信息系统异常程度，最终做出诊断，为运检维修人员提供指导。附图说明图1为本专利技术的流程示意图；图2为指标约简流程图。具体实施方式下面结合附图，对实施例作详细说明。实施例1本专利技术的方法流程如图1所示，指标约简流程如图2所示，以电力I6000系统为例，具体步骤如下：步骤1：选取表征I6000系统运行状况的参数指标，并离散化处理。步骤1.1：选取表征I6000系统运行状况的参数指标。选取主机服务器CPU平均负载、日均负载，网络服务器平均负载、日均负载，安全设备内存平均负载、日均负载，缓存使用率，共享内存使用率，中间件可用连接，堆栈内存使用率，服务器迁移、变更状况，数据库核心参数调整，设备是否维保期内14个指标作为参数指标集。记为Z＝{Z1，Z2，...,Z14}。步骤1.2：对参数指标离散化处理，对每项指标Zi(i＝1,2,...,n)，离散处理，分别标记为0,1,...k。如：服务器CPU平均负载0一般表示为负载率低，1表示负载率正常范围内，2表示负载率过高。步骤2：构建I6000系统的信本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电力信息系统故障高效诊断方法，其特征在于，包括：步骤1：选取表征电力信息系统运行状况的参数指标，构建参数指标集，对参数指标进行离散化处理；步骤2：将信息系统故障状态分为三种运行状况，并将所述三种运行状况作为决策属性集，将步骤1所得到的参数指标集作为条件属性集，基于决策属性集和条件属性集构建信息系统故障诊断知识表达系统；步骤3：根据参数指标建立电力信息系统的故障诊断层次分析模型，确定步骤1所得到的条件属性集中参数的指标权重；步骤4：根据步骤3所得到的指标权重依次确定条件属性集子集，计算所述条件属性集的子集与决策属性集的互信息，并基于模糊粗糙集理论对参数指标集进行约简计算，得到最小指标约简集；步骤5：根据步骤3得到的指标权重和步骤4得到的最小指标约简集计算最终结果，做出诊断。

【技术特征摘要】
1.一种电力信息系统故障高效诊断方法，其特征在于，包括：步骤1：选取表征电力信息系统运行状况的参数指标，构建参数指标集，对参数指标进行离散化处理；步骤2：将信息系统故障状态分为三种运行状况，并将所述三种运行状况作为决策属性集，将步骤1所得到的参数指标集作为条件属性集，基于决策属性集和条件属性集构建信息系统故障诊断知识表达系统；步骤3：根据参数指标建立电力信息系统的故障诊断层次分析模型，确定步骤1所得到的条件属性集中参数的指标权重；步骤4：根据步骤3所得到的指标权重依次确定条件属性集子集，计算所述条件属性集的子集与决策属性集的互信息，并基于模糊粗糙集理论对参数指标集进行约简计算，得到最小指标约简集；步骤5：根据步骤3得到的指标权重和步骤4得到的最小指标约简集计算最终结果，做出诊断。2.根据权利要求1所述的一种电力信息系统故障高效诊断方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：步骤1.1：选取表征电力信息系统运行状况的参数指标，参数指标包括系统的运行环境、运行方式、稳定性，构建参数指标集Z：Z＝{Z1，Z2，...,Zn}；步骤1.2：对每项指标Zi(i＝1,2,...,n)，进行离散化处理，分别标记为0,1,...k。3.根据权利要求1所述的一种电力信息系统故障高效诊断方法，其特征在于，所述步骤2具体为：步骤2.1：将电力信息系统故障状划分为正常工作、故障预警和处于故障状态三类运行状况，作为决策属性集D，分别标记为：D＝{正常,预警,故障}；步骤2.2：将步骤1中选取的参数指标集Z＝{Z1，Z2，...,Zn}作为条件属性集C；步骤2.3：构建信息系统故障诊断知识表达系统S，S＝<U,A,V,f>，U＝{X1,X2,...,Xk}为电力信息系统对象集；其中，A为属性集，由信息系统的条件属性C和决策属性D组成，A＝C∪D；V为属性值Va(a∈A)集；f为信息函数，为每个信息系统对象的每个条件属性赋予信息值，对任意a∈A，x∈U，满足f(x,a)∈Va。4.根据权利要求1所述的一种电力信息系统故障高效诊断方法，其特征在于，所述步骤3具体为：步骤3.1：建立电力信息系统的故障诊断层次分析模型，模型分为指标层和目标层；其中Z＝{Z1，Z2，...,Zn}作为指标层，信息系统运行状况作为目标层；步骤3.2：构造层次分析n阶判断矩阵P，矩阵P中元素以数字1-9及其倒数表示，其中，Zij为指标Zi和指标Zj相对重要程度值，Zij的具体值通过专家评价指标确定；步骤3.3：进行指标重要性计算，根据判断矩阵P，结合Pζ＝λmaxζ，求得矩阵最大特征值λmax对应的特征向量；步骤3.4：对特征向量进行归一化处理，归一化数值记为指标权重，并得到指标重要性排序Z*，Z*＝{Z1，Z2，...,Zn}，满足：Z1≥Z2≥...≥Zn；步骤3.5：进行一致性检验，计算判断矩阵随机一致性比率C...

【专利技术属性】
技术研发人员：张丙旭，王继业，程志华，罗功银，黄杰，倪平波，张捷，丁西，杜平，孔睿，郭晶，
申请(专利权)人：华北电力大学，国家电网公司，国网湖北省电力有限公司，四川中电启明星信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11