[发明专利]一种预测电力设备缺陷的方法和系统

权利要求书

1.一种预测电力设备缺陷的方法，其特征在于，其在N个同一类的电力设备上实现，所述方法包括：

步骤a、提取一时间段中所述N个电力设备的历史数据，根据所述历史数据统计得到满足预定条件的K个缺陷类别，并将所述得到的K个缺陷类别均作为缺陷分析变量；其中，K、N均为正整数；

步骤b、在所述历史数据中，针对每一缺陷分析变量均累加出所述N个电力设备在同一缺陷分析变量下的持续时间，并累加K个所述N个电力设备在同一缺陷分析变量下的持续时间而获得总持续时间，且根据所述累加出的总持续时间及所述累加出的每一缺陷分析变量对应的持续时间，确定每一缺陷状态变量的初始概率，进一步由所述K个初始概率组合成向量P(0)；

步骤c、获取所述K个缺陷分析变量分别在所述历史数据中出现的总次数，并将所述时间段均分成M个时间片，依序确定相邻时间片之间所述N个电力设备对应于K*K种缺陷分析变量转换方式的次数，并根据所述获取的K个缺陷分析变量出现的总次数及K*K种缺陷分析变量转换方式的次数，确定所述K*K种缺陷分析变量转换方式分别对应的转换概率，进一步由所述K*K个转换概率组合成矩阵P；其中，M为正整数；

步骤d、根据公式P(1)＝P(0)*P，确定P(1)中的最大值，并将所述确定的最大值对应的缺陷类别作为新电力设备投入使用前的预测缺陷。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

获取一已投入使用电力设备当前发生的缺陷，并依据所述当前缺陷的类别在所述矩阵P中查找到对应于K种转换方式中的最大值，且将所述查找到的最大值对应的缺陷类别作为所述当前发生缺陷的电力设备的下一预测缺陷。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤a的具体步骤包括：

提取一时间段中所述N个电力设备的历史数据，并确定所述历史数据中每一缺陷发生的总次数；

将每一缺陷发生的总次数由大至小依序排列，筛选出前K-1个总次数大的缺陷，并将所述K-1个缺陷对应的类别和未发生缺陷的类别作为满足条件的K个缺陷类别且进一步设置为缺陷分析变量。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤b的具体步骤包括：

在所述历史数据中，获取所述N个电力设备对应每一缺陷分析变量的持续发生时间，筛选出同一缺陷分析变量下所述N个电力设备的持续时间并进行累加，得到K个缺陷分析变量分别对应的持续时间；

累加所述得到的K个缺陷分析变量分别对应的持续时间，获得总持续时间；

将所述得到的K个缺陷分析变量分别对应的持续时间均与所述获得的总持续时间相除，得到K个缺陷分析变量分别对应的初始概率，并将所述K个初始概率组合成向量P(0)。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤c的具体步骤包括：

获取所述K个缺陷分析变量分别在所述历史数据中出现的总次数；

对所述K个缺陷分析变量进行两两映射，得到K*K种缺陷分析变量转换方式；

将所述时间段均分成M个时间片，依时间从小到大排序，确定相邻时间片之间所述N个电力设备对应于K*K种缺陷分析变量转换方式的次数；

将每一种缺陷分析变量转换方式的次数均作为分子，并确定每一分子中主映射对应的缺陷分析变量，且筛选出所述每一分子中主映射对应的缺陷分析变量出现的总次数作为相应的分母，得到所述K*K种缺陷分析变量转换方式分别对应的转换概率，进一步将所述K*K个转换概率组合成矩阵P。

6.如权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述电力设备为变压器，所述缺陷分析变量包括未发生缺陷、渗漏油、冷却系统故障、仪表故障、操作机构异常和外部机械损坏。