一种智能配电站房的故障判别和预警方法、装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出了一种智能配电站房的故障判别和预警方法、装置，包括：根据配电站房设备的历史运行数据，利用主成分分析法和FCM聚类算法得到配电站房设备的故障边界条件；利用LSTM模型得到预测运行数据；根据预测运行数据和故障边界条件，得到预测故障数据和预测故障发生时刻；利用MC‑HBT分类器处理预测故障数据，得到预测故障类型；根据预测故障数据、预测故障发生时刻和预测故障类型生成故障预警信息，进行故障预警。本发明专利技术能够实现准确可靠的故障预警和故障分类，提高智能配电站房的运行安全。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种智能配电站房的故障判别和预警方法、装置，属于智能配电站。

技术介绍

1、近年来，智慧电厂建设正在逐步深入电厂日常运维的各个阶段，在智慧电厂建设过程中，配电站房设备的故障诊断和维修是极为重要的一部分，如何快速、准确判断配电站房设备是否故障，直接关系到整个电厂的安全运行。目前，很多电厂采用大量智能辅助设备来采集配电站房运行数据，进而对配电站房的健康状态进行评估，判断配电站房设备是否故障，然而，在实际使用过中智能辅助设备的简单堆积难以深度且高效地对配电站房进行智能状态评估与故障诊断。

技术实现思路

1、为了应对现有技术中配电站房故障诊断技术不足的问题，本专利技术提供了一种智能配电站房的故障判别和预警方法、装置，通过对配电站房设备的多模态运行数据的分析处理，获取故障边界条件，对配电站房设备是否故障进行快速、准确的判断，同时，本专利技术结合预测模型和分类器，预测配电站房设备的运行状态，判断配电站房设备的故障类型，从而实现准确可靠的故障预警和故障分类，实现深度且高效的配电站房的智能状态评估和故障诊断，提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能配电站房的故障判别和预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的智能配电站房的故障判别和预警方法，其特征在于，所述根据配电站房设备的历史运行数据，利用主成分分析法和FCM聚类算法得到配电站房设备的故障边界条件，包括：

3.根据权利要去2所述的智能配电站房的故障判别和预警方法，其特征在于，所述利用FCM聚类算法分别计算历史特征数据隶属于故障状态和正常运行状态的隶属度，得到配电站房设备的故障边界条件，包括：

4.根据权利要求1所述的智能配电站房的故障判别和预警方法，其特征在于，所述MC-HBT分类器的构建方法包括：

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【技术特征摘要】

1.一种智能配电站房的故障判别和预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的智能配电站房的故障判别和预警方法，其特征在于，所述根据配电站房设备的历史运行数据，利用主成分分析法和fcm聚类算法得到配电站房设备的故障边界条件，包括：

3.根据权利要去2所述的智能配电站房的故障判别和预警方法，其特征在于，所述利用fcm聚类算法分别计算历史特征数据隶属于故障状态和正常运行状态的隶属度，得到配电站房设备的故障边界条件，包括：

4.根据权利要求1所述的智能配电站房的故障判别和预警方法，其特征在于，所述mc-hbt分类器的构建方法包括：

5.根据权利要求4所述的智能配电站房的故障判别和预警方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋庆武，官国飞，季昆玉，张浩，蒋峰，王昕平，朱天泽，李春鹏，栾奇麒，
申请(专利权)人：江苏方天电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：

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