电力设备故障诊断方法及系统技术方案

一种电力设备故障诊断方法及系统，该方法包括：获取状态量数据，根据状态量数据确定发生异常的各状态量；根据预设故障诊断模型，确定与发生异常的各状态量相关联的各故障类型，预设故障诊断模型中包括：故障类型与状态量的关联关系、各状态量对故障类型的故障影响权值；根据发生异常的各状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，对相关联的各故障类型进行故障诊断。根据本发明专利技术，其建立了各种类型状态量与各故障类型之间的关联关系，故障类型可能与多个状态量之间存在关联，并通过各类型的状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，对相关联的各故障类型进行故障诊断，从而实现了对电力设备状态的综合性评估，提高电力设备故障诊断的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统的故障诊断领域，特别涉及一种电力设备故障诊断方法、一种电力设备故障诊断系统。
技术介绍
电力企业在设备的运行维护过程中，通常需要通过运行人员的人工采集、在线监测、预防性试验等多种方式，来采集到表征设备的健康状况、设备是否存在故障的数据。然而，在目前实际的设备缺陷诊断、处理的过程中，由于专业管理范畴不同、信息化实现方式不同等因素，所采集的这些数据并不能有效的应用于设备的故障分析和诊断。设备的故障是多种多样的，当故障发生时，有一些对于运行人员而言是明显的，称之为显性故障，而有一些是发生在设备内部或者通过现有检测方式是无法检测到的，这些无法直接检测或者需要推理正式的故障一般称之为隐性故障。如何通过检测手段获取表达设备故障的有效信息是设备故障管理(包括故障预防)的重要课题，大多数电力公司都在日常的运行积累中总结设备故障情况，整理出了设备故障知识库。这些设备故障诊断方式，一般只是采用单一的特征对故障进行诊断。然而，实际运行中。故障分类存在模糊性，一种故障状态可能引起多种故障特征，而一种故障特征也可能在不同程度上反映多种故障状态，采用单一的故障特征对故障进行诊断，并不能全面的反映故障情况，从而导致故障诊断的不准确。
技术实现思路
基于此，针对上述现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种电力设备故障诊断方法及电力设备故障诊断系统，其可以实现对电力设备状态的综合性评估，提高电力设备故障诊断的准确性。为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案:一种电力设备故障诊断方法，包括步骤:获取状态量数据，根据所述状态量数据确定发生异常的各状态量；根据预设故障诊断模型，确定与发生异常的各状态量相关联的各故障类型，所述预设故障诊断模型中包括:故障类型与状态量的关联关系、各状态量对故障类型的故障影响权值；根据发生异常的各状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，对相关联的各故障类型进行故障诊断。一种电力设备故障诊断系统，包括:异常判定单元，用于获取状态量数据，根据所述状态量数据确定发生异常的各状态量;故障类型判定单元，用于根据预设故障诊断模型，确定与发生异常的各状态量相关联的各故障类型，所述预设故障诊断模型中包括:故障类型与状态量的关联关系、各状态量对故障类型的故障影响权值；故障诊断单元，用于根据发生异常的各状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，对相关联的各故障类型进行故障诊断。根据本专利技术方案，其是在获取状态量数据后，依据该状态量数据从中确定发生了异常的各状态量，并根据预设故障诊断模型，确定与发生了异常的各状态量相关联的各故障类型，在确定了各故障类型之后，从而可以根据发生了异常的各状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，对相关联的各故障类型进行故障诊断。根据本专利技术，其建立了各种类型状态量与各故障类型之间的关联关系，故障类型可能与多个状态量之间存在关联，并通过各种类型的状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，对相关联的各故障类型进行故障诊断，从而实现了对电力设备状态的综合性评估，提高电力设备故障诊断的准确性。附图说明图1是本专利技术的电力设备故障诊断方法实施例一的流程示意图；图2是本专利技术的电力设备故障诊断方法实施例二的流程示意图；图3是本专利技术的电力设备故障诊断方法实施例三的流程示意图；图4是本专利技术的电力设备故障诊断系统实施例的结构示意图。具体实施例方式以下结合其中的较佳实施方式对本专利技术方案进行详细阐述。实施例一图1中示出了本专利技术的电力设备故障诊断方法实施例的流程示意图。如图1所示，本实施例中的方法包括步骤:步骤SlOl:获取状态量数据，根据所述状态量数据确定发生异常的各状态量；步骤S102:根据预设故障诊断模型，确定与发生异常的各状态量相关联的各故障类型，所述预设故障诊断模型中包括:故障类型与状态量的关联关系、各状态量对故障类型的故障影响权值；步骤S103:根据发生异常的各状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，对相关联的各故障类型进行故障诊断。根据本专利技术实施例的方案，其是在获取状态量数据后，依据该状态量数据从中确定发生了异常的各状态量，并根据预设故障诊断模型，确定与发生了异常的各状态量相关联的各故障类型，在确定了各故障类型之后，从而可以根据发生了异常的各状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，对相关联的各故障类型进行故障诊断。根据本专利技术，其建立了各种类型状态量与各故障类型之间的关联关系，故障类型可能与多个状态量之间存在关联，并通过各种类型的状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，对相关联的各故障类型进行故障诊断，从而实现了对电力设备状态的综合性评估，提高电力设备故障诊断的准确性。其中，上述状态量数据的获取方式可以不限，可以是包括从MIS系统、EMS系统、在线监测系统获取的状态量数据，还可以包括有工作人员输入的、人工观察到的信息等等。在上述对各故障类型进行故障诊断时，一般情况下，都会从两个角度进行考虑:可能性与严重性，故障发生的可能性表征了可能发生该故障的概率，故障发生的严重性表征了发生的该故障的严重程度。以下从可能性、严重性两个方面分别进行举例说明。实施例二图2中示出了本专利技术的电力设备故障诊断方法实施例二的流程示意图。在本实施例中，与上述实施例一的不同之处主要在于，本实施例中是以对各故障类型的可能性进行诊断为例进行举例说明。如图2所示，本实施例中的方法包括步骤:步骤S201:获取状态量数据，根据所述状态量数据确定发生异常的各状态量；步骤S202:根据预设故障诊断模型，确定与发生异常的各状态量相关联的各故障类型，所述预设故障诊断模型中包括:故障类型与状态量的关联关系、各状态量对故障类型的故障影响权值；步骤S203:根据发生异常的各状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，对相关联的各故障类型进行故障诊断，该故障诊断包括:根据发生异常的各状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，确定相关联的各故障类型发生的可能性。其中，在确定相关联的各故障类型发生的可能性时，其中一种方式可以是:将与各故障类型相关联的状态量中，发生异常的状态量的参数值置为1，未发生异常的状态量的参数值置为O ;对相关联的故障类型中的任意一个故障类型，分别计算与该故障类型相关联的各状态量的参数值乘以该状态量对该故障类型的故障影响权值的乘积，并根据各状态量的乘积进行计算确定该故障类型发生的可能性。根据这种方式，是将发生异常的状态量的参数值置为1，说明该状态量会对与其关联的故障类型产生影响，而将未发生异常的状态量的参数值置为0，说明该状态量不会对与其关联的故障类型产生影响，从而可以据此对各故障类型是否有可能发生进行综合判断。当然，基于实际需要，也可以采用其他的方式来对发生异常的状态量、未发生异常的状态量进行区分和表达，只要能够代表其对相关量的故障类型的影响即可。在确定了各故障类型发生的可能性后，可以将可能性最高的故障类型、或者是可能性最高的前第一预设数目个故障类型作为当前发生的故障类型。其中，上述预设故障诊断模型，还可以包括有与各故障类型对应的故障处理措施。从而，在进行故障诊断、确定了当前发生的故障类型之后，还可以采用预设的与各故障类型对应的故障处理措施进行故障修复，实现对故障的及时修复。在进行故障修复时，还可以及时收集故障修复的处理结本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电力设备故障诊断方法，其特征在于，包括步骤：获取状态量数据，根据所述状态量数据确定发生异常的各状态量；根据预设故障诊断模型，确定与发生异常的各状态量相关联的各故障类型，所述预设故障诊断模型中包括：故障类型与状态量的关联关系、各状态量对故障类型的故障影响权值；根据发生异常的各状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，对相关联的各故障类型进行故障诊断。

【技术特征摘要】
1.一种电力设备故障诊断方法，其特征在于，包括步骤: 获取状态量数据，根据所述状态量数据确定发生异常的各状态量； 根据预设故障诊断模型，确定与发生异常的各状态量相关联的各故障类型，所述预设故障诊断模型中包括:故障类型与状态量的关联关系、各状态量对故障类型的故障影响权值； 根据发生异常的各状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，对相关联的各故障类型进行故障诊断。2.根据权利要求1所述的电力设备故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断包括:根据发生异常的各状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，确定相关联的各故障类型发生的可能性。3.根据权利要求2所述的电力设备故障诊断方法，其特征在于，确定相关联的各故障类型发生的可能性的方式包括: 将与各故障类型相关联的状态量中，发生异常的状态量的参数值置为1，未发生异常的状态量的参数值置为O ; 对所述相关联的故障类型中的任意一个故障类型，分别计算与该故障类型相关联的各状态量的参数值乘以该 状态量对该故障类型的故障影响权值的乘积，并根据各状态量的乘积进行计算确定该故障类型发生的可能性。4.根据权利要求1所述的电力设备故障诊断方法，其特征在于: 还包括步骤:根据发生异常的各状态量的状态量数据的异常级别，确定发生异常的各状态量的扣分值； 所述故障诊断包括:根据发生异常的各状态量的扣分值、发生异常的各状态量对相关联的各故障类型的故障影响权值，确定关联的各故障类型发生的严重性。5.根据权利要求4所述的电力设备故障诊断方法，其特征在于，确定关联的各故障类型发生的严重性的方式包括: 对所述相关联的故障类型中的任意一个故障类型，分别计算与该故障类型相关联的各状态量的扣分值乘以各状态量对该故障类型的故障影响权值的乘积值，并根据各状态量的乘积值进行计算，确定该故障类型发生的严重性。6.根据权利要求1至5任意一项所述的电力设备故障诊断方法，其特征在于: 所述预设故障诊断模型，还包括与各故障类型对应的故障处理措施； 在进行故障诊断之后，还包括步骤:采用预设的与各故障类型对应的故障处理措施进行故障修复。7.根据权利要求6所述的电力设备故障诊断方法，其特征在于，还包括步骤:根据所述故障修复的处理结果对所述预设故障诊断模型进行更新。8.根据权利要求1至5任意一项所述的电力设备故障诊断方法，其特征在于，所述状态量数据包括从MIS系统、EMS系统、在线检测系统获取的状态量数据。9.一种电力设备故障诊断系统，其特征在于，包括: 异常判定单元，用于获取状态量数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：萧展辉，刘玮，钱正浩，叶杰贤，马敏孜，蔡依晖，谢敏敏，林范龙，
申请(专利权)人：广东电网公司，
类型：发明
国别省市：