对资产执行预后健康分析的方法和计算系统技术方案

为了执行对资产的预后健康分析(11

【技术实现步骤摘要】
对资产执行预后健康分析的方法和计算系统


[0001]本专利技术涉及用于评估资产健康的技术。本专利技术尤其涉及用于资产健康的预后评估的方法和设备。

技术介绍

[0002]电力系统(例如，发电、输电和/或配电系统)以及工业系统均包括资产。变压器、电力发电机以及分布式能源(DER)单元就是此类资产的示例。资产在操作过程中会劣化。为了规划目的、安排维护或更换工作，需要估计资产的剩余使用寿命(RUL)。
[0003]RUL估计可以基于用于与要估计RUL的资产相同或相似类型的资产群的传感器数据。传感器数据可以用故障特征标记，从而指示传感器数据是否与资产的正常操作、劣化或故障的状态对应。当不同类型的传感器数据可根据例如制造商或与资产一同安装的附件传感器能够用于该群中不同的资产时，将此类传感器数据进行组合以进行RUL估计可能具有挑战性。
[0004]Y.Yu等人著作“使用椭圆基函数网络和马尔可夫链的剩余使用寿命预测(Remaining Useful Life Prediction Using Elliptical Basis Function Network and Markov Chain)”(World Academy of Science,Engineering and Technology,47,2010)介绍了一种使用椭圆基函数(EBF)网络和马尔可夫(Markov)链进行剩余使用寿命预测的方法。EBF结构通过修改后的期望最大化(EM)算法进行训练，以考虑缺失协变量集。内部协变量不需要显式外推，而马尔可夫链被构造为表示外部协变量演变。

技术实现思路

[0005]需要改进的技术来预测资产劣化的时间演变。尤其需要这样一种技术：其允许对资产健康的劣化进行预后预测，而不必需要针对正进行预测的该特定资产捕获的传感器数据。替代或附加地，需要这样一种技术：即使对群中的不同资产可用不同类型的传感器数据时，其也可以使用来自资产群的历史传感器数据来进行预测。
[0006]根据本专利技术的实施例，提供了如独立权利要求中所述的方法和计算系统。从属权利要求限定了优选实施例。
[0007]根据本专利技术的实施例，离散马尔可夫链模型可以用于预测资产的性能劣化。可以利用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法来执行大量模拟。马尔可夫链模型可以具有对应于不同资产健康状态的一组离散状态。
[0008]所捕获的可能大量的历史传感器数据可以被压缩为少量转移概率。为了说明，可以以如下方式建立马尔可夫链模型：只有两个或三个转移概率控制各状态之间的转移，这些状态可以指示健康资产状态、其中资产仍可操作的劣化资产状态、以及其中资产已发生故障的故障资产状态。本专利技术还可以应用于很少或没有历史数据可用的情况。然后可以由人类专家设置马尔可夫链模型的转移概率。
[0009]可以基于传感器数据确定马尔可夫链模型的各状态之间的转移概率，该传感器数
据用故障特征标记并且在资产群上进行捕获。
[0010]不同转移概率可用于并行运行的模拟。不同转移概率可以与不同操作条件和/或环境条件相关联。
[0011]可以根据模拟确定有关方差(variance)、置信区间或其他可靠性指标的信息。
[0012]利用小状态空间和少量转移概率的MCMC技术允许在各种时间范围(包括可以长达数年或更长时间的时间范围)内执行预后资产健康分析。旨在对资产行为进行更详细建模的各种其他模拟方法可以适用于在更短时间尺度上评估资产劣化，但在更长时间段内可能经受与电力系统资产或工业资产的资产健康分析相关的不稳定性。
[0013]一种根据实施例的用于对资产执行预后健康分析、特别是用于确定剩余使用寿命RUL或故障概率PoF的方法包括使用离散马尔可夫链模型的转移概率来执行多个独立的随机模拟。离散马尔可夫链模型具有包含一组资产健康状态的状态空间。多个独立的随机模拟中的每个模拟在预后范围内离散马尔可夫链模型的状态空间的未来演变。该方法还可以包括根据多个独立的随机模拟计算在预后范围内的预后资产健康状态演变。该方法还可以包括基于所计算的预后资产健康状态演变生成输出。
[0014]资产可以是电力系统资产。
[0015]资产可以是工业资产。
[0016]计算预后资产健康状态演变可以包括计算RUL。
[0017]计算预后资产健康状态演变可以包括将资产在预后范围内的故障概率计算为时间的函数。
[0018]该方法还可以包括根据多个独立的随机模拟将预后资产健康状态演变的置信信息计算为预后范围内的时间的函数。
[0019]还可以基于置信信息生成输出。
[0020]置信信息可以包括置信区间在预后范围内的时间演变。
[0021]该方法还可以包括根据多个独立的随机模拟将用于预后资产健康状态演变的方差信息计算为预后范围内的时间的函数。
[0022]还可以基于方差信息生成输出。
[0023]方差信息可以包括方差区间在预后范围内的时间演变。
[0024]置信或方差信息可以包括下边界的时间演变以及上边界的时间演变。
[0025]下边界可以与第一组转移概率相关联并且上边界可以与不同于第一组转移概率的第二组转移概率相关联。
[0026]输出可以包括资产健康状态的演变的表示、基于资产健康状态的演变生成的警报或警告、和/或用于基于资产健康状态的演变来控制资产的操作的控制信号。
[0027]该方法可以包括根据在第一条件(例如，第一操作和/或环境条件)下操作的资产的第一传感器数据得出第一组转移概率、以及根据在不同于第一操作条件的第二条件(例如，第二操作和/或环境条件)下操作的资产的第二传感器数据得出第二组转移概率。
[0028]状态空间可以由三个状态、四个状态或四个以上状态构成。
[0029]状态空间可以包括其中资产的操作不会受到故障的不利影响的至少一个状态。
[0030]状态空间可以包括其中资产的操作受到故障的不利影响但是资产继续操作的至少一个状态。
[0031]状态空间可以包括其中资产由于故障而无法操作的状态。
[0032]计算预后资产健康状态演变可以包括针对预后范围内的多个时间计算状态空间中的概率分布并将该概率分布映射至标量。
[0033]标量可以是如由多个独立的模拟而确定的资产将处于其中资产由于故障而无法操作的状态的概率。
[0034]可将预后资产健康状态演变获取为标量的时间演变。
[0035]该方法还可以包括根据包括用于多个资产的传感器数据的历史数据确定转移概率。
[0036]传感器数据可以用故障特征标记，该故障特征指示相应的资产在什么时间处于马尔可夫链模型的状态空间中的哪种状态。
[0037]可以自动计算故障特征或者可以基于接收到的来自人类专家的输入来分配故障特征，或者可以以上述两种方法的组合分配故障特征。
[0038]确定转移概率可以包括根据用于多个资产的传感器数据计算时间相关的标量函数。
[0039]可以使用将传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对资产(11
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13；16
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18)执行预后健康分析、特别是用于确定电力系统资产或工业资产的剩余使用寿命RUL或故障概率PoF的方法，所述方法包括以下步骤：使用离散马尔可夫链模型的转移概率执行多个独立的随机模拟，其中，所述离散马尔可夫链模型具有包括一组资产健康状态(41
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44)的状态空间，其中，所述多个独立的随机模拟中的每个独立的随机模拟模拟在预后范围内所述离散马尔可夫链模型的状态空间的未来演变，并且根据所述多个独立的随机模拟计算在所述预后范围内的预后资产健康状态演变(60；80)；以及基于所计算的预后资产健康状态演变生成输出。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述资产健康状态(41
‑
44)之间的不同组转移概率用于模拟并行运行的所述多个独立的随机模拟，所述不同组转移概率与不同操作条件和/或环境条件相关联。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，计算所述预后资产健康状态演变包括计算RUL(60；80)。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：根据所述多个独立的随机模拟计算作为所述预后范围内的时间的函数的所述预后资产健康状态演变的置信信息或方差信息(81，82)，其中，还基于所述置信信息或所述方差信息(81，82)生成所述输出。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述置信信息包括置信区间在所述预后范围内的未来演变，或者其中，所述方差信息包括方差在所述预后范围内的未来演变。6.根据权利要求4或权利要求5所述的方法，其中，所述置信信息或所述方差信息包括下边界的时间演变以及上边界的时间演变，所述下边界与第一组转移概率相关联并且所述上边界与不同于所述第一组转移概率的第二组转移概率相关联。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述状态空间包括：其中所述资产的操作不受故障的不利影响的至少一个状态(41)；其中所述资产的操作受故障的不利影响但所述资产继续操作的至少一个状态(42、43)；其中所述资产由于故障而无法操作的状态(44)。8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，计算所述预后资产健康状态演变包括：针对所述预测范围内的多个时间，计算所述状态空间中的概率分布(61
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64)并将所述概率分布映射至标量，可选地其中，所述预后资产健康状态演变被获取为所述标量的时间演变。9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：根据包括用于多个资产的传感器数据的历史数据确定所述转移概率；可选地其中，确定所述转移概率包括：根据用于所述多个资产的传感器数据计算时间相关的标量函数，基于所述时间相关的标量函数识别所述马尔可夫链模型的状态空间内的转移，以及基于所述马尔可夫链模型的状态空间内的转移计算所述转移概率；还可选地其中，确定步骤包括将所述标量函数与一个或多个阈值进行比较。10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述多个独立的随机模拟是马尔可
夫链蒙特卡洛MCMC模拟。11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述马尔可夫链是同质的，并且其中，所述状态空间的每个状态(41

【专利技术属性】
技术研发人员：P，
申请(专利权)人：日立能源瑞士股份公司，
类型：发明
国别省市：