[发明专利]微机控制型交直流电源系统故障判断方法、系统和设备

说明书

本发明属于深度学习，预测技术领域，具体涉及了一种微机控制型交直流电源系统故障判断方法、系统和设备，旨在解决现有的故障分析方法，未能将部件之间的隐含联系计算在内，且无法注意到人工未发现的故障类型的问题。本发明包括：获取整个交直流电源系统各个部分的环境信息和运行参数，并将通过Apriori算法和卷积神经网络抽取各个参数和故障类型之间的关系，并对实施数据进行诊断得到判断结果，并针对判断结果推荐维护方案。本发明获取了各组件之间的隐含的关系，进而提高了故障分析的准确性，实现了自动添加仅依靠人工经验忽略掉的因素可能导致的故障，提高了故障分析的泛用性，并增加了可扩展性，可以发现新的故障并积极应对。

技术领域

本发明属于深度学习领域，具体涉及了一种微机控制型交直流电源系统故障判断方法、系统和设备。

背景技术

微机控制型交直流电源系统因其智能化、能够不间断交直流操作的特性，广泛应用于各种发电厂、变电站以及铁路、石化、工矿、企事业单位、大型建筑配电等一切需要交直流操作电源的场合。

为了使交直流电源系统能够实现真正的无人值守全自动不间断操作供电，实现可自动自动切换交流电源、自动恒流充电、稳压充电、均衡充电，能根据电池状态自动选择充电模式，自动进行均充与浮充、快充与浮充、稳流与浮充等充电模式及状态的转换，使系统一直处于最佳工作状态，需要一种能够对系统故障进行分析的方法。

现有的故障分析方法，通常是根据工程师的历史经验，设定某个部件的某种参数达到某个阈值时即出现故障，并未考虑到各个部件之间的隐含联系，即某一部件本身的参数还在合理范围但是却造成另一部件损坏加快的情况等。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即现有的故障分析方法，未能将部件之间的隐含联系计算在内，且无法注意到人工未发现的故障类型的问题，本发明提供了一种微机控制型交直流电源系统故障判断方法，应用于一种微机控制型交直流电源系统，包括工作电源、整流模块电路、交流配电电路、直流配电电路和蓄电池电路，并对应配置有工作电源监控组件、整流模块监控组件、交流配电监控组件、直流配电监控组件和蓄电池监控组件；所述方法包括：

步骤S100，将环境传感器布设于所述交直流电源系统的各个点位，获取整个交直流电源系统的环境信息；

步骤S200，通过所述工作电源监控组件、整流模块监控组件、交流配电监控组件、直流配电监控组件和蓄电池监控组件获取工作电源运行参数、整流模块运行参数、交流配电运行参数、直流配电运行参数和蓄电池运行参数；

步骤S300，构建人工经验诊断库并复制；

步骤S400，基于任一人工经验诊断库，将所述工作电源运行参数、整流模块运行参数、交流配电运行参数、直流配电运行参数和蓄电池运行参数与环境信息的历史记录通过Apriori算法和卷积神经网络进行特征提取并抽取运行状态——故障类型的关系，构建隐含关系诊断模型；

步骤S500，将所述环境信息、工作电源运行参数、整流模块运行参数、交流配电运行参数、直流配电运行参数和蓄电池运行参数共同输入人工经验诊断库和隐含关系诊断模型，获得综合判断结果；

步骤S600，基于所述综合判断结果，从维护方案库中推荐维护方案。

在一些优选的实施方式中，所述方法还包括：

步骤S700，记录每次维护的维护方案、维护后整个交直流电源系统正常运作的时间、维护后对应组件正常运作的时间、维护时长和维护成本，获得维护效果评价，并将维护方案库中的对应维护方案更新维护效果评价。

在一些优选的实施方式中，若存在多个所述微机控制型交直流电源系统共同组成一个完整的电源总系统，则将所有的微机控制型交直流电源系统的工作电源运行参数、整流模块运行参数、交流配电运行参数、直流配电运行参数和蓄电池运行参数与环境信息共同输入隐含关系诊断模型。