[发明专利]一种微电网的故障预测方法、装置及电子设备在审
申请号: | 201810820212.2 | 申请日: | 2018-07-24 |
公开(公告)号: | CN108876057A | 公开(公告)日: | 2018-11-23 |
发明(设计)人: | 张理;张海明;陈亚东;邹绍琨;胡兵 | 申请(专利权)人: | 合肥阳光新能源科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/00;G06Q50/06 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 王宝筠 |
地址: | 230088 安徽省合肥*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 微电网 基本事件 重要度 装置及电子设备 故障树模型 故障预测 基础设备 排序结果 顶事件 最小径 割集 快速定位故障 检测 省力 省时 排序 | ||
1.一种微电网的故障预测方法,其特征在于,包括:
获取微电网的故障树模型;其中,所述故障树模型包括所述微电网中的不同故障事件之间的逻辑关系;所述故障树模型中包括顶事件和多个基本事件;所述顶事件为微电网失效的故障事件;所述基本事件为所述微电网中的基础设备故障的故障事件;每一基础设备故障的故障事件对应一基本事件;
计算所述故障树模型的最小割集和最小径集;其中,所述最小割集包括导致顶事件发生所需的最少的基本事件;所述最小径集包括导致顶事件不发生所需的最少的基本事件的逆事件;
依据计算得到的最小割集和最小径集,计算每一所述基本事件发生时导致所述顶事件发生的重要度;
基于每一所述基本事件发生时导致所述顶事件发生的重要度,对各基本事件进行排序,得到排序结果,以使当微电网失效时,按照所述排序结果对所述微电网中的各基础设备依次进行检测。
2.根据权利要求1所述的故障预测方法,其特征在于,所述多个基本事件包括配电故障、车间负荷故障、风冷热泵故障、充电桩故障、风电故障、储能故障、燃气轮机故障、余热锅炉故障、溴化锂机组故障和光伏发电故障。
3.根据权利要求2所述的故障预测方法,其特征在于,基于每一所述基本事件发生时导致所述顶事件发生的重要度,对各基本事件进行排序,得到排序结果,包括:
基于每一所述基本事件发生时导致所述顶事件发生的重要度的数值由大到小的顺序,对各基本事件进行排序,得到排序结果;
其中,所述排序结果中各基本事件的顺序依次为光伏发电故障、配电故障、车间负荷故障、风冷热泵故障、充电桩故障、风电故障、储能故障、燃气轮机故障、余热锅炉故障和溴化锂机组故障。
4.根据权利要求1所述的故障预测方法,其特征在于,依据计算得到的最小割集和最小径集,计算每一所述基本事件发生时导致所述顶事件发生的重要度,包括:
获取所述最小割集中每一所述基本事件对应的最小割集,以及所述最小径集中每一所述基本事件的逆事件对应的最小径集;其中,所述最小割集的数量和所述最小径集的数量均为多个;
从每一所述基本事件对应的最小割集中选取一个最小割集;
获取为每一所述基本事件选取的最小割集中包括的基本事件的数量;
根据每一所述基本事件的逆事件对应的最小径集,分析得到每一基本事件的逆事件对应的最小径集个数以及每一个最小径集的阶数;
基于每一所述基本事件对应的所述数量、每一所述基本事件的逆事件对应的最小径集个数和每一个最小径集的阶数,计算每一所述基本事件发生时导致顶事件发生的结构重要度;其中,所述重要度包括所述结构重要度。
5.根据权利要求1所述的故障预测方法,其特征在于,计算所述故障树模型的最小割集和最小径集后,还包括:
获取所述微电网内的各所述基础设备的运行数据;其中,所述运行数据按照时间顺序排序;
基于各所述基础设备的运行数据,计算每一时间单元的总运行数据;
使用预设数据模型对所述每一时间单元的总运行数据以及预设故障概率计算公式进行运算,得到表征每一所述基本事件在每一时间单元发生的可能性的概率值;其中,所述预设数学模型用于计算表征每一所述基本事件在每一时间单元发生的可能性的概率值;所述预设故障概率计算公式表征每一时间单元的总运行数据与总运行数据中每种数据类型对应的数据之间的故障对应关系;
基于表征每一所述基本事件在每一时间单元发生的可能性的概率值,计算表征每一所述基本事件发生的可能性的概率值。
6.根据权利要求5所述的故障预测方法,其特征在于,依据计算得到的最小割集和最小径集,计算每一所述基本事件发生时导致顶事件发生的重要度,包括:
基于表征每一所述基本事件发生的可能性的概率值、以及所述最小割集,计算表征所述顶事件发生的可能性的概率值;
根据计算得到的表征所述顶事件发生的可能性的概率值、以及所述最小径集,计算每一所述基本事件发生时导致顶事件发生的概率重要度;其中,所述重要度包括概率重要度。
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