[发明专利]计及相关系数的变电站刀闸二次回路故障预测方法

说明书

计及相关系数的变电站刀闸二次回路故障预测方法，包括如下步骤：1)从PMS台账系统中导出安装厂家、运行年限、检修次数、运行环境、配电装置型式、承担负荷情况作为历史数据，并对部分进行预处理、归一化作为训练样本；2)将训练样本与待评价样本进行相关系数计算并设定阈值，将低于阈值的训练样本剔除，筛选出与待评价样本关联度较高的样本；3)对于筛选出的训练样本，采用Gridregression搜索确定支持向量机的最优参数；3)采用LIBSVM工具箱中函数train‑svm进行计算，得到偏差b和拉格朗日系数α，α^*，从而得出预测模型：4)利用预测模型对待评价样本进行预测，输出为‑1则刀闸运行正常，若输出为+1则刀闸存在故障。

技术领域

本发明属于变电站刀闸二次回路故障预测领域，涉及一种计及相关系数的变电站刀闸二次回路故障预测方法。

背景技术

刀闸即隔离开关是电力系统中重要的一次设备，其二次回路故障会影响刀闸的分合，不仅影响变电站运维人员停送电，增加检修人员的工作，严重时还可能使一次设备损坏，延长了停送电时间，增加人员损耗、影响电网运行。

然而,由于刀闸二次回路不像一次设备那样可以从外观判断出是否出现故障，通过定期的检修、维护并不能达到提前预测出刀闸二次回路存在故障的问题。目前，对于变电站中刀闸二次回路故障缺乏一种高效、可行的预测方法。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种计及相关系数的变电站刀闸二次回路故障预测方法，其方法简单清晰，便于计算，易于实现。

本发明采用如下技术方案：

计及相关系数的变电站刀闸二次回路故障预测方法，其特征在于,包括如下步骤：

1)从PMS台账系统中整理导出刀闸台账的安装厂家、运行年限、检修次数、运行环境、配电装置型式、承担负荷情况六大主要影响因素数据作为历史数据，并对安装厂家、运行环境、配电装置型式进行预处理获得一致的单调性，并归一化使数值范围处在[0,1]，再将运行年限、检修次数、承担负荷情况及归一化后的安装厂家、运行环境和配电装置型式作为训练样本；

2)将训练样本与待评价样本进行相关系数计算，根据相关系数设定阈值，将低于阈值的训练样本剔除，筛选出与待评价样本关联度较高的样本；

3)对于筛选出的训练样本，采用matlab工具的Gridregression程序搜索确定支持向量机的容错惩罚系数C、不敏感系数ε及核宽度系统σ最优参数；

4)采用LIBSVM工具箱中函数train-svm进行计算，得到偏差b和拉格朗日系数α、α^*，从而得出如下式的预测模型：

式中x_i为筛选出的训练样本，i＝1,2,...,n,n为筛选出的训练样本的个数，x为待评价样本，K为核函数，

且训练样本与待评价样本均为6维数据类型；

5)利用预测模型对待评价样本进行预测，输出为-1认为刀闸运行正常，若输出为+1则认为刀闸存在故障，即可结合停电计划提前进行故障排查。

优选的，在步骤1)中，对所述安装厂家的预处理如下：

依据该安装厂家在本辖区电网中实际故障数量g_i，结合PMS台账系统中相关安装厂家设备总数C_i，定义该厂家健康度η_i

式中i＝1,2,...,m，m为设备出现过故障的安装厂家数量，并规定暂未出现过故障的安装厂家健康度为0。