[发明专利]基于非精确贝叶斯模型的断路器异常判别方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于非精确贝叶斯模型的断路器异常判别方法和系统，所述方法包括以下步骤：步骤一：根据故障录波器所获得的故障录波数据，统计同一类型断路器的时间参量；步骤二：根据置信水平对断路器的时间参量进行异常评估；步骤三：通过历史数据，建立断路器异常概率估计的非精确贝叶斯模型，并且构建贝叶斯网络；步骤四：根据所述非精确贝叶斯模型，对给定时间参量下断路器是否异常进行概率推理。本发明仅根据电气量测信息即可进行状态异常判断，较现有技术操作简单，并且成本低。

主权项

1.一种基于非精确贝叶斯模型的断路器异常判别方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：根据故障录波器所获得的故障录波数据，统计同一类型断路器的时间参量；步骤二：根据置信水平对断路器的时间参量进行异常评估，对其状态进行划分，构建非精确贝叶斯网络；步骤三：通过历史的断路器异常数据，计算先验概率，建立断路器异常概率估计的非精确贝叶斯模型；步骤四：根据所述非精确贝叶斯模型，对给定时间参量下断路器是否异常进行概率推理；所述步骤二中，根据置信水平对断路器的时间参量进行异常评估的具体方法为：对获取的时间参量数据中的某个时间参量采用Z统计量进行总体的区间估计，算出其样本均值和样本标准差S，取显著水平α＝1％，将落在置信度为1‑α＝99％的置信区间的时间参量评为正常，落在区间之外的时间参量评为异常；所述步骤三中，在确定先验概率时，引入隶属度，确定满足某个隶属度情况下先验概率的取值，用非精确概率P_im表示；设U是由概率组成的论域，在概率论域U上决策人的主观先验概率为一个集合B，其隶属函数定义为：式中，表示概率论域中元素p对B(p)的隶属度，P₀为精确概率，参数k表示非精确化的大小，其值越大表示对于精确概率的非精确化越小；含λ先验概率的判据公式为：式中，λ∈[0,1]，当λ的值越大，表明此决策人越保守，当λ＝1时，非精确概率P_im的取值为精确概率值；对先验概率非精确化后的概率表达式，即非精确贝叶斯模型为：精确概率P₀的公式为：m_i表示随机变量状态i出现的次数；M为样本总数即M＝m₁+m₂+…+m_n；所述步骤四中，根据所述非精确贝叶斯模型，对给定时间参量下断路器是否异常进行概率推理为：所得概率区间即为断路器异常的概率；式中，P(S_k)为设备运行在不同运行状态下的先验概率；其余为条件概率。