基于概率加权二分图法的智能变电站故障诊断方法

摘要

本发明公开了基于概率加权二分图法的智能变电站故障诊断方法，获得智能变电站征兆信息并根据故障分析的实际需要获得召测信息；对步骤一所获得的所有信息进行优先级分类，对各征兆信息与召测信息进行概率赋值，得到实际系统的概率加权二分因果图，根据步骤二得到的概率加权二分图，采用基于贝叶斯公式的故障定位算法计算每种可能故障发生的概率，进行故障最终定位，确定故障元件，输出诊断结果。本发明不仅可以诊断智能变电站一次系统的故障，同时也可以诊断二次系统的故障，诊断过程十分缜密可靠，诊断结果准确，这为智能变电站二次系统故障诊断提供了一个很好的故障诊断新方法。

主权项

基于概率加权二分图法的智能变电站故障诊断方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：获得智能变电站征兆信息并根据故障分析的实际需要获得召测信息；步骤二：对步骤一所获得的所有信息进行优先级分类，对各征兆信息与召测信息进行概率赋值，得到实际系统的概率加权二分因果图；步骤三：根据步骤二得到的概率加权二分图，采用基于贝叶斯公式的故障定位算法计算每种可能故障发生的概率，进行故障最终定位，确定故障元件，输出诊断结果；步骤四：根据输出的故障诊断结果，进一步分析引起该次故障的原因，若下次出现相同故障则快速的进行诊断；所述步骤一中还包括根据征兆信息对智能变电站一次系统进行故障诊断，当征兆信息属于一次系统中的信息则判断为一次系统故障，并根据信息的类型诊断出相应的故障元件，若不是一次系统，则应进一步诊断智能变电站的二次系统，根据获得二次系统的征兆信息进一步判断是否为二次系统设备故障；所述步骤二中对步骤一所获得的所有信息进行优先级分类，以确定其优先级顺序；在获得的征兆信息以及召测信息中，首先根据继电保护动作信息以及开关信息判断是否是一次系统故障，若判断为一次系统故障，则只用第一优先级信息即可；若根据断路器信息以及保护动作信息判断一次系统正常，则由二次装置信息以及局域网信息判断确定哪个二次装置故障；所述步骤二中得到实际系统的概率加权二分因果图，具体为：确定系统的故障集，获得的征兆信息以及召测信息集，依据系统的故障集与征兆信息以及召测信息集之间的拓扑关系建立相应的概率加权二分图；所述步骤三具体过程为：基于所获得的概率二分图，计算每种可能故障发生的概率，即对应于每个故障，都能够在已获得的征兆信息及召测信息的条件下求得其发生的概率，将所得故障概率存入可疑元件库H，在可疑元件库H中将每个故障发生的概率值由大到小排列，概率值最大的为最有可能发生的故障，进而确定故障元件。