设备故障特征规则化知识表示的适应性评价系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种设备故障特征规则化知识表示的适应性评价系统及方法，属于电力系统智能分析与控制技术领域，包括，通过分析输变电设备故障特征规则化知识表示方法，结合监控系统的数据模型以及数据接入情况，从样本容量、数据完整度、数据时效性、模型支撑程度等方面，多维度的评价不同类型的输变电设备在不同故障形态下的故障特征规则化知识表示方法在监控系统的适应性，以量化指标的方式评价规则的适用程度，有效的为故障诊断功能提供支撑。

【技术实现步骤摘要】
设备故障特征规则化知识表示的适应性评价系统及方法
本专利技术属于电力系统智能分析与控制
，尤指一种输变电设备故障特征规则化知识表示的适应性评价系统及方法。
技术介绍
人工智能的学习和推理技术，能够充分利用电网一、二次设备的实时状态信息、离线仿真数据、动态模拟实验数据，通过测量和分析故障后电网中电流、电压等点起量以及保护和断路器的开关量变化信息，识别故障原件。智能方法能够模拟、延伸和扩展人类的智能行为，弥补数学模型诊断方法的不足，为电网故障诊断领域开辟了新途径。因此，故障诊断方法由传统技术向智能化技术发展是该领域未来研究的重点和热点。专家系统将专家的知识应用于电网故障诊断，可以保证诊断系统的实时性和有效性，但是基于知识的本质和实现故障诊断的原理没有变，专家知识是认为移植到计算机的，所以难以建立完备的知识库；对于保护和断路器的误动作及知识库中不包括的情况很难以给出正确的判断，容错性差；系统的维护难度非常大，知识库要经常根据实际情况进行更新。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供一种输变电设备故障特征规则化知识表本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.设备故障特征规则化知识表示的适应性评价系统，其特征在于，包括：/n数据输入模块用于，从智能电网调度控制系统的数据库中获取故障在线诊断的分析结果，从智能电网调度控制系统中获取调度日志，设备模型，信号模型和历史故障，以及获取设备故障特征规则化知识表示；/n故障样本容量评价模块用于，根据获取的调度日志和故障在线诊断的分析结果，以及故障特征规则化的知识表示方法，计算故障特征规则化的知识表示对于故障样本容量的评价指标；/n模型完整程度评价模块用于，根据获取的不同设备模型在不同故障模式下的故障特征与设备模型、信号模型的匹配程度，以及故障特征规则化的知识表示方法，计算故障特征规则化的知识表示对于模型完整...

【技术特征摘要】
1.设备故障特征规则化知识表示的适应性评价系统，其特征在于，包括：
数据输入模块用于，从智能电网调度控制系统的数据库中获取故障在线诊断的分析结果，从智能电网调度控制系统中获取调度日志，设备模型，信号模型和历史故障，以及获取设备故障特征规则化知识表示；
故障样本容量评价模块用于，根据获取的调度日志和故障在线诊断的分析结果，以及故障特征规则化的知识表示方法，计算故障特征规则化的知识表示对于故障样本容量的评价指标；
模型完整程度评价模块用于，根据获取的不同设备模型在不同故障模式下的故障特征与设备模型、信号模型的匹配程度，以及故障特征规则化的知识表示方法，计算故障特征规则化的知识表示对于模型完整程度的评价指标；
数据时域特性评价模块用于，根据获取的历史故障，以及故障特征规则化知识表示，计算故障特征规则化的知识表示对于数据时域特性的评价指标；
知识表示适应性综合评价模块用于，根据故障样本容量评价模块，模型完整程度评价模块和数据时域特性评价模块的计算结果，评估故障特征规则化的知识表示在调控系统的适用性。


2.根据权利要求1所述的设备故障特征规则化知识表示的适应性评价系统，其特征在于，所述故障在线诊断的分析结果包括线路故障、母线故障和主变故障。


3.根据权利要求1所述的设备故障特征规则化知识表示的适应性评价系统，其特征在于，所述设备模型包括交流线段表、交流线段端点表、母线表、发电机组表、变压器表、变压器绕组表和断路器表；
从设备模型中获取信息包括设备名称、设备ID、电压等级、设备所属间隔、设备所属厂站和设备连接点号。


4.根据权利要求1所述的设备故障特征规则化知识表示的适应性评价系统，其特征在于，所述信号模型包括遥测表，遥信表和保护信号表；
从遥测表中获取遥测信息包括遥测名称、遥测ID、所属厂站、遥测类型和电压等级；
从遥信表中获取遥信信息包括遥信名称、遥信ID、所属厂站、遥信类型和告警方式；
从保护信号表中获取保护信号信息包括保护信号名称、所属厂站、电压等级、信号类型、所属间隔和所属责任区。


5.根据权利要求1所述的设备故障特征规则化知识表示的适应性评价系统，其特征在于，所述历史故障包括电网遥测的历史采样信息，PMU数据的历史采样信息和历史的遥信信息；
所述电网遥测的历史采样信息包括采样类型、采样间隔、数据延迟平均时间、数据延迟率和通道正常工况率；
所述PMU数据的历史采样信息包括采样类型、采样间隔、数据延迟平均时间、数据延迟率和通道正常工况率；
所述历史的遥信信息包括信号时间和接收时间，以及通过设置阀值统计信号延迟率。


6.根据权利要求1所述的设备故障特征规则化知识表示的适应性评价系统，其特征在于，通过CSV格式文件获取设备故障特征规则化知识表示的具体内容，包括：设备类型、故障类型、设备所连开关动作、设备保护信号动作、故障前后设备量测变化、以及故障前后WAMS曲线。


7.根据权利要求1所述的设备故障特征规则化知识表示的适应性评价系统，其特征在于，所述故障样本容量评价模块具体用于，
从调度日志中获取故障的实际情况；
以故障的实际情况为依据从故障...

【专利技术属性】
技术研发人员：李俊，张侃君，何诗琦，杜镇安，滕书宇，李雷，闪鑫，
申请(专利权)人：国电南瑞科技股份有限公司，国网湖北省电力有限公司，国电南瑞南京控制系统有限公司，南瑞集团有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32