[发明专利]监测节点的故障源预测方法

权利要求书

1.一种监测节点的故障源预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取水电站中监测节点的实时状态数据；

基于监测节点的状态数据与事件发生概率之间的映射关系，将所述实时状态数据转换为对应的实时事件发生概率，所述实时事件发生概率用于标识该监测节点发生故障的概率；

基于所述实时事件发生概率，以及所述监测节点发生故障时、所述监测节点不发生故障时，所述监测节点关联的故障源的实时发生概率，确定目标故障源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测节点的状态数据与事件发生概率之间的映射关系的确定方式，包括：

获取所述监测节点的状态数据的阈值范围；

基于所述监测节点的状态数据的阈值范围，将所述监测节点的事件发生概率设置为0、将所述监测节点的事件发生概率设置为1或根据阈值最小值、阈值最大值，确定所述监测节点的事件发生概率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测节点发生故障时、所述监测节点不发生故障时，所述监测节点关联的故障源的实时发生概率的确定方式，包括：

根据所述监测节点关联的故障源的历史发生概率，所述监测节点的预设第一概率表和预设第二概率表，分别计算所述监测节点发生故障时、所述监测节点不发生故障时，所述监测节点关联的故障源的实时发生概率；

所述预设第一概率表用于表示所述监测节点关联的故障源与所述监测节点关联的监测现象之间的概率对应关系，所述预设第二概率表用于表示所述监测节点的预设监测结果与所述监测节点关联的监测现象之间的概率对应关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述监测节点关联的故障源的历史发生概率的确定方式，包括：

获取水电站监测节点的历史状态数据，所述历史状态数据为预设时间段内，监测节点的状态数据；

基于所述历史状态数据，分析确定所述历史状态数据中，监测节点关联的故障源的发生次数；

基于所述历史节点状态数据的总数，以及所述监测节点关联的故障源的发生次数，确定所述监测节点关联的故障源的历史发生概率。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设第一概率表的确定方式，包括：

获取水电站监测节点的历史状态数据；

基于所述历史状态数据，分析确定所述监测节点关联的故障源发生时，所述监测节点关联的监测现象发生的第一监测现象次数、所述监测节点关联的监测现象不发生的第二监测现象次数，以及分析确定所述监测节点的关联的故障源不发生时，所述监测节点关联的监测现象发生的第三监测现象次数、所述监测节点关联的监测现象不发生的第四监测现象次数；

基于所述历史状态数据的总数，以及所述第一监测现象次数、所述第二监测现象次数、所述第三监测现象次数、以及所述第四监测现象次数，确定所述预设第一概率表。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设第二概率表的确定方式，包括：

获取水电站监测节点的历史状态数据；

基于所述历史状态数据，分析确定所述监测节点关联的监测现象发生时，所述监测节点发生预设故障的第一预设故障次数、所述监测节点不发生预设故障的第二预设故障次数，以及分析确定所述监测节点关联的监测现象不发生时，所述监测节点发生预设故障的第三预设故障次数、所述监测节点不发生预设故障的第四预设故障次数；

基于所述历史状态数据的总数，以及所述第一预设故障次数、所述第二预设故障次数、所述第三预设故障次数、以及所述第四预设故障次数，确定所述预设第二概率表。