[发明专利]一种基于保信系统的保护装置可靠性在线预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于保信系统的保护装置可靠性在线预测方法，其特征在于，所述方法包括：

确定保信系统所能监测到的异常状态空间，所述异常状态空间由多类异常状态组成，所述保信系统对所述保护装置的运行数据进行实时采集；

根据保信系统采集的保护装置的运行数据，确定所述保护装置已发生的异常状态以及已发生的异常状态的异常频率以及异常持续的时间；

获取马尔科夫状态空间法模型；

根据马尔科夫状态空间法模型以及已发生的异常状态的异常频率以及异常持续的时间，确定各类异常状态的异常概率。

2.根据权利要求1所述的保护装置可靠性在线预测方法，其特征在于，所述确定保信系统所能监测到的异常状态空间，具体包括：

获取配置内部对象信息文件，所述配置内部对象信息文件中包含所述保护装置的运行数据与保护装置内部各部件状态的对应关系；

根据配置内部对象信息文件，确定所述保信系统所能监测到的异常状态空间。

3.根据权利要求1所述的保护装置可靠性在线预测方法，其特征在于，所述异常状态空间包括：功能硬件故障类、软件故障类、数据异常类、异常启动类、电源故障类、通信故障类、电流测量采集异常类、配置错误类、定值错误类、开关量采集异常类、开出量异常类、电压测量采集异常类、操作为确认类、时钟同步故障类、人工交换硬件故障类、装置上电初始化类、二次控制回路故障类、失灵保护启动异常类、环境温湿度异常类、光信号异常类、GOOSE网通信故障类和长期不能复归类。

4.根据权利要求1所述的保护装置可靠性在线预测方法，其特征在于，所述根据马尔科夫状态空间法模型以及已发生的异常状态的异常频率以及异常持续的时间，确定各类异常状态的异常概率，具体包括：

根据已发生的异常状态的异常频率以及异常持续的时间，确定所述马尔科夫状态空间法模型中的状态空间转移系数矩阵；

根据所述马尔科夫状态空间法模型计算各类异常状态的异常概率。

5.根据权利要求4所述的保护装置可靠性在线预测方法，其特征在于，所述根据已发生的异常状态的异常频率以及异常持续的时间，确定所述马尔科夫状态空间法模型中的状态空间转移系数矩阵，具体包括：

确定所述马尔科夫状态空间法模型中的状态空间转移系数矩阵为

,

其中，λ_i为正常状态到第i类异常状态的转移系数值，λ_i＝第i类异常状态中所有异常次数的累计和/统计时间值*10^-6，λ_ti为第i类异常状态由异常到正常的转移系数值，λ_ti＝第i类异常状态中所有异常的持续时间的累计和/统计时间值*10^-6。

6.根据权利要求5所述的保护装置可靠性在线预测方法，其特征在于，所述根据所述马尔科夫状态空间法模型计算各类异常状态的异常概率，具体包括：

根据计算各类异常状态的异常概率，其中，p₀为正常运行状态发生的概率，p_i为第i类异常状态发生的概率。

7.一种基于保信系统的保护装置可靠性在线预测系统，其特征在于，所述系统包括：

异常状态空间确定模块，用于确定保信系统所能监测到的异常状态空间，所述异常状态空间由多类异常状态组成，所述保信系统对所述保护装置的运行数据进行实时采集；

参数确定模块，用于根据保信系统采集的保护装置的运行数据，确定所述保护装置已发生的异常状态以及已发生的异常状态的异常频率以及异常持续的时间；

模型获取模块，用于获取马尔科夫状态空间法模型；

异常概率预测模块，用于根据马尔科夫状态空间法模型以及已发生的异常状态的异常频率以及异常持续的时间，确定各类异常状态的异常概率。