[发明专利]配电系统的健康度预测方法、系统和计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种配电系统的健康度预测方法、系统和计算机可读存储介质，方法包括：获得配电系统中运行特征参数的时间序列历史数据，所述运行特征参数中包括至少一种类型的运行特征参数；根据获得的所述配电系统中运行特征参数的时间序列历史数据，计算各运行特征参数所对应的多阶故障征兆的转移概率；根据所述各运行特征参数所对应的多阶故障征兆的转移概率，计算获得所述配电系统的健康度信息。通过实施本发明，能做到准确有效的配电系统健康度预测。

技术领域

本发明涉及大数据分析技术领域，尤其涉及一种配电系统的健康度预测方法、系统和计算机可读存储介质。

背景技术

针对配电系统的健康度检测是日常维护中的一项重要工作。现有技术中通常采用定时检测特定参数的方法，直接的依据测量参数结果来判断和预测配电系统故障。现有的方法不能做到准确有效的健康度预测，不能准确直观的预测配电系统故障，无法直观有效的获得配电系统的健康度变化状况和趋势分析结果。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种配电系统的健康度预测方法、系统和计算机可读存储介质，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。

本发明一方面提供一种配电系统的健康度预测方法，所述方法包括：

获得配电系统中运行特征参数的时间序列历史数据，所述运行特征参数包括至少一种类型的运行特征参数；

根据获得的所述配电系统中运行特征参数的时间序列历史数据，计算各运行特征参数所对应的多阶故障征兆的转移概率；

根据所述各运行特征参数所对应的多阶故障征兆的转移概率，计算获得所述配电系统的健康度信息。

在一可实施方式中，所述获得配电系统中运行特征参数的时间序列历史数据，包括：

获得配电系统中各运行特征参数的历史检测模拟信号；

将所述各运行特征参数的历史检测模拟信号进行离散处理转换为相应的历史检测数字信号作为运行特征参数的时间序列历史数据。

在一可实施方式中，所述计算各运行特征参数所对应的多阶故障征兆的转移概率，包括：

分别针对每个运行特征参数，将其历史检测数字信号的对应数值按时间序列进行排列，得到按时间排序的数值序列{q₁、q₂、…、q_n-1、q_n}；

针对所述数值序列中的第i个数据，在所述第i个数据所处的状态为已知的条件下，分别计算第i-1、第i-2…、第1个数据出现后所述第i个数据出现的条件概率值[p₁、p₂、…、p_i-2、p_i-1]；其中，1＜i≤n；

所述条件概率值[p₁、p₂、…、p_i-2、p_i-1]构成了相应运行特征参数的多阶故障征兆的转移概率的一维矩阵，即作为相应运行特征参数的多阶故障征兆的转移概率矩阵。

在一可实施方式中，所述根据各运行特征参数所对应的多阶故障征兆的转移概率，计算获得运行特征参数的健康度信息，包括：

针对每种运行特征参数，将其多阶故障征兆的转移概率矩阵中的所有概率值线性组合，将线性组合结果确定为相应运行特征参数的健康度的值相应运行特征参数的健康度的值；

将所述配电系统中所有运行特征参数的健康度的值再次线性组合，并将线性组合结果确定为相应配电系统的健康度的值。

在一可实施方式中，所述线性组合为求和、求积或求均值。