[发明专利]监测节点的故障源预测方法

说明书

本申请涉及一种监测节点的故障源预测方法、装置、电子设备和存储介质。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。采用本方法能够精准的预测故障源。

技术领域

本申请涉及电力监测技术领域，特别是涉及一种监测节点的故障源预测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着电力监测领域的发展，出现了对水电站设备的在线监测技术，如，通过在线监测技术监测水轮机的温度、油位等，从而可以通过采集的温度、油位等，判断水轮机的相关部位是否出现异常。

然而异常情况是可能由多种原因造成的，如温度异常可能是由于甩油、漏油、滤水器堵塞等造成的，现有技术中，一般只能判断有异常情况发生，并不能判断为何种故障的原因导致，存在无法及时知晓故障原因而发生事故的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够精确定位故障源的监测节点的故障源预测方法、装置、电子设备和存储介质。

一种监测节点的故障源预测方法，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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；