一种隔离开关的时序预测方法、设备、存储介质及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种隔离开关的时序预测方法、设备、存储介质及装置，包括：获取隔离开关不同类型的故障数据，并根据故障数据构建隐半马尔可夫模型，根据故障数据确定故障发生的时间分布，根据所述时间分布确定隐半马尔可夫模型的故障参数集，根据前后向迭代算法和隐半马尔可夫模型的故障参数集对隔离开关的故障进行时序预测；由于本发明专利技术通过构建隐半马尔可夫模型，根据隐半马尔可夫模型和前后向迭代算法预测隔离开关故障发生的概率，相比于现有的通过在隔离开关操作杆上安转应变片的方式对隔离开关的故障进行预测的方式，本发明专利技术提高了对隔离开关发生故障概率的预测精度。离开关发生故障概率的预测精度。离开关发生故障概率的预测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种隔离开关的时序预测方法、设备、存储介质及装置


[0001]本专利技术属于故障预测
，尤其涉及一种隔离开关的时序预测方法、设备、存储介质及装置。

技术介绍

[0002]隔离开关主要用于在对电力设备进行检修时，将高压检修设备与带电设备隔离，以保证检修人员的人身安全，而隔离开关长期暴露在户外，各种因素都会造成隔离开关自身损害，一旦导致隔离开关发生故障，则会发生严重的后果。
[0003]对隔离开关的检测通常在隔离开关操作杆上安装应变片，通过应变片对隔离开关进行监测，而对于应变片安装的位置要求极高，如果安装的位置不对，则会导致预测结果发生较大偏差。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是：提供一种隔离开关的时序预测方法、设备、存储介质及装置，以解决现有技术中通过隔离开关操作杆上的应变片监测隔离开关故障，由于对于应变片安装的位置要求极高，如果安装的位置不对，则会导致预测结果发生较大偏差，导致的应变片预测隔离开关故障发生概率精度低等技术问题。
[0005]本专利技术的技术方案是：<br/>[0006]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种隔离开关的时序预测方法，其特征在于：所述方法包括：获取隔离开关不同类型的故障数据，并根据故障数据构建隐半马尔可夫模型；根据故障数据确定故障发生的时间分布；根据时间分布确定隐半马尔可夫模型的故障参数集；根据前后向迭代算法和隐半马尔可夫模型的故障参数集对隔离开关的故障进行时序预测。2.根据权利要求1所述的一种隔离开关的时序预测方法，其特征在于：根据前后向迭代算法和隐半马尔可夫模型的故障参数集对隔离开关的故障进行时序预测的步骤，包括：根据前后迭代算法和隐半马尔可夫模型的故障参数集确定后向递归模型；根据隐半马尔可夫模型确定预处理辅助变量；根据后向递归模型和预处理辅助变量确定辅助变量的初始条件；根据辅助变量的初始条件和时序预测概率算法预测隔离开关的故障概率。3.根据权利要求2所述的一种隔离开关的时序预测方法，其特征在于：所述时序预测概率算法包括时序预测概率公式，根据辅助变量的初始条件和时序预测概率算法预测隔离开关的故障概率的步骤，包括：根据辅助变量的初始条件和时序预测概率公式计算隔离开关在当前时刻下故障发生的概率；其中，时序预测概率公式为：式中，S
T
和H
i
表示第i个故障发生状态值，O
1:T
表示t时刻的观测值，λ表示辅助参数，γ
T
(i)表示所述辅助变量的初始条件，P(O
1:T
|λ)表示条件概率；根据隔离开关在当前时刻下故障发生的概率计算隔离开关在当前时间步长下故障发生的概率。4.根据权利要求2所述的一种隔离开关的时序预测方法，其特征在于：根据前后迭代算法和隐半马尔可夫模型的故障参数集确定后向递归模型的步骤，包括：根据隐半马尔可夫模型的故障参数集确定后向变量；根据前后向迭代算法和后向变量确定后向递归模型。5.根据权利要求2所述的一种隔离开关的时序预测方法，其特征在于：根据后向递归模型和预处理辅助变量确定辅助变量的初...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙玉江，李洵，袁捷，卫薇，钱俊凤，舒彧，纪元，许逵，董若烟，吴飞，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：