[发明专利]无监督设备运行轨迹模型建立方法

说明书

本发明提供一种无监督设备运行轨迹模型建立方法，包括下述步骤：步骤S1，建立模型第一层：马尔可夫跳跃过程，描述设备状况的转变，需计算出设备初始所处阶段的概率，及设备在某个时间跨度由一个阶段转换到另一个阶段的可能性；步骤S2，建立模型第二层：建立一组马尔可夫链，用来捕获设备状态阶段转换和出现异常现象之间的联系；步骤S3，建立模型第三层：建立双向的noisy‑or贝叶斯网络，捕获设备异常现象与监测的指标数据之间的联系。本发明可用于根据各类指标的变化判断设备是否已产生某些异常现象且进入下一个状况更加严重的阶段，可以为避免设备进一步恶化而进行事前控制。

技术领域

本发明涉及电网故障研究领域，尤其是一种无监督设备运行轨迹模型建立方法。

背景技术

电力系统的安全稳固运行对于我国经济的持续发展以及社会民生的安定具有十分重要的意义。在实际的电网运行中，由于环境气候等客观因素以及电气设备发生故障或老化、运行人员疏忽等主管因素的存在，电网故障时有发生，如何尽快实现故障预测、故障诊断将直接关系到电网的稳定运行以及经济损失的挽回，在此背景下，电网故障预测诊断成为当前电力领域的研究热点之一。目前，电网虽已应用了电气设备在线监测系统，但设备运行的好坏情况的掌握主要还是靠人员定期到变电所现场进行检查、检测，花费了大量的人力物力。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种无监督设备运行轨迹模型建立方法，实现对设备的运行轨迹进行建模，通过间断的监测获得的指标数据进行分析处理获取每个设备完整的运行轨迹，根据各类指标的变化判断设备是否已产生某些异常现象且进入下一个状况更加严重的阶段，可以为避免设备进一步恶化而进行事前控制，若设备已经产生了故障，则可定位到具体的组件部位。本发明采用的技术方案是：

无监督设备运行轨迹模型包括三层，建立方法具体包括：

建立模型第一层：马尔可夫跳跃过程，描述设备状况的转变，需计算出设备初始所处阶段的概率，及设备在某个时间跨度由一个阶段转换到另一个阶段的可能性，设备所处阶段转换的可能性依赖于当前设备所处的阶段和时间跨度

建立模型第二层：建立一组马尔可夫链，用来捕获设备状态阶段转换和出现异常现象之间的联系；当一组新的异常现象的出现则表示设备的运行状况变得更差，甚至设备所处的阶段已经发生了变化，进入了下一个更差的阶段；

建立模型第三层：建立双向的noisy-or贝叶斯网络，捕获设备异常现象(如具体的异常组件和故障部位)与监测的指标数据之间的联系；当某种指标数据发生变化时则可以判断设备的某个具体的组件和部位发生了故障；

本发明的优点在于：对设备运行轨迹的建模主要是在设备间断的监测指标数据、异常现象的基础上实现的，将设备运行过程中指标数据或现象的异常与设备的组件对应起来，只要设备运行轨迹中指标发生偏差，就可预测设备的哪个组件即将出现某种问题，通过该预测即可实施事前控制防范，避免故障的发生，减少损失。同时，若设备已出现故障，相关人员也可从故障发生前后设备的运行轨迹中定位到具体的组件或部分出现问题。通过该模型大大降低了工作人员的工作量，提高了工作效率。

附图说明

图1为本发明的无监督设备运行轨迹模型示意图。

图2为本发明的模型第三层noisy-or贝叶斯网络示意图。

具体实施方式

下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。