一种基于贝叶斯推理的变电站二次系统故障评估方法

摘要

本发明公开一种基于贝叶斯推理的变电站二次系统故障评估方法，具体为基于贝叶斯(Bayes)的条件概率推理分析技术，在已知故障Bi的状态，而不能确定故障A状态的情况下，通过对故障B的相关状态及发生概率，或故障A和故障Bi同时发生的概率，分析推断故障A的状态及故障发生概率。然后根据不同的故障Bi状态下，故障A发生的概率，给出故障排查的处理顺序。本发明旨在提供一种智能变电站在不明故障状态下，故障评估的分析方法，为变电站二次故障的排查提供参考依据，提高故障排查的效率，进而提高智能变电站通信网络和二次设备的运行和维护水平。

主权项

一种基于贝叶斯推理的变电站二次系统故障评估方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一，对变电站中故障信息进行统计，得到二次系统的故障拓扑关系；步骤二，定义故障拓扑关系中有故障B和故障A，故障B＝{B₁,B₂,B₃,…,B_i},i为故障编号；故障B_i为可引起故障A发生的故障；定义P(A)为故障A的发生概率，P(A|B_i)为在故障B_i发生条件下发生故障A的概率，P(AB_i)为故障A和故障B_i同时发生的概率，也即故障B_i触发故障A发生的触发权重，则有：$P\left(A\right|B_i)=\frac{P\left({\mathrm{AB}}_i\right)}{P\left(B_i\right)}=\frac{P\left(B_i\right|A)P\left(A\right)}{P\left(B_i\right|A)P\left(A\right)+P\left(B_i\right|\bar{A})P\left(\bar{A}\right)}---\left(1\right)$由式(1)得到故障B_i的触发权重为：P(AB_i)＝P(B_i)·P(A|B_i)  (2)对于故障拓扑关系中的故障A和其对应的故障B序列，从步骤一统计的数据中获取系统中各B_i对应的P(B_i)以及P(A|B_i)的概率值；代入公式(2)，即分别得到各B_i对应的触发权重；步骤三，按照触发权重P(AB_i)概率值由大到小的顺序，对相应的B_i进行排序，作为针对故障A发生原因的故障排查处理顺序。