[发明专利]智能化变电站二次设备健康状态诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统设备监测领域，具体涉及一种智能化变电站二次设备健康状态诊断方法。

背景技术

智能化变电站二次设备是电力系统测量、保护、监控的重要组成，运行良好的二次设备对整个电网的影响至关重要。电力系统二次设备的可靠性要求不仅体现在保证了用户正常用电，延长设备的使用寿命，还能够保证电网安全有效地经济运行，提高工作效率。合理的检修策略能够有效避免因保护装置原因而造成的大范围电网事故。

现阶段我国变电站的电气二次设备检修方式主要是定期预防性检修，即以时间周期为特征的经验性计划检修，检修的项目、周期、工期均按照电力主管部门统一制订的规程执行。该检修方式存在以下缺点：①某些不需要检修的设备检修过剩，真正需要检修的设备检修不足，造成了不少原本健康的设备在检修中被损坏，而存在安全隐患的设备又不能及时被发现；②设备的状态信息需要通过停电进行试验来获取，增加了停电几率，降低了供电可靠性；③停电后设备状态（如工作电压、温度等）和运行中有差异，影响了设备状态评估的准确性；④定期检修需要投入大量的人力、物力，难以满足电力系统减员增效的改革要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能化变电站二次设备健康状态诊断方法，解决现有的诊断方法存在检测过度、不彻底、影响设备正常运作以及浪费人力物力的问题。

为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种智能化变电站二次设备健康状态诊断方法，包括以下步骤：

明确智能变电站二次设备状态类型，依据智能变电站二次设备运行中出现的典型异常和故障类型确定二次设备状态类型信息；

根据变电站的实际条件和环境，确定能够实现在线监测的信息集合并作为二次设备的状态属性信息变量；

建立变电站二次设备样本数据库，根据变电站历史运行记录提取状态属性异常信息及与之相应的二次设备状态类型信息，并建立两者之间的映射关系；

获得二次设备状态自检信息，利用变电站二次设备的自检信息以及二次设备状态的在线监测信息得到二次设备状态自检信息；

离散化得到状态属性值，将监测到的二次设备状态自检信息按照预定的规则离散化，获取固定指定区间的数据；

根据二次设备状态自检信息和状态类型信息建立二次设备状态的贝叶斯网络分类模型；

根据二次设备状态自检信息和贝叶斯网络分类模型计算各个状态类型的概率，并得出各个状态类型下各状态属性的条件概率，选择概率最大的故障类型作为二次设备健康状态诊断结果。

更进一步的技术方案是上述二次设备健康状态诊断结果判断为有故障时，根据结果的状态数据更新贝叶斯网络模型样本数据。

更进一步的技术方案是上述二次设备健康状态诊断结果判断为无故障时，继续采集利用变电站二次设备的自检信息以及二次设备状态的在线监测信息得到二次设备状态自检信息。

更进一步的技术方案是

通过公式

P(Ck)=P^(Ck)NCkN]]>

计算各个状态类型的概率，其中，N代表的是整个训练集的总数，即所有分类值的数量总和。而代表的是分类状态类型为C_k的频数；

通过公式