[发明专利]一种开关设备的故障分布确定方法、装置及系统

说明书

本发明提供了一种开关设备的故障分布确定方法、装置及系统，首先获取每个开关设备的属性向量以及故障历史向量。然后基于故障历史向量，训练隐含狄利克雷模型，以使隐含狄利克雷模型输出每个开关设备的对故障模式的分布信息以及每个故障模式对故障的分布信息。之后基于属性向量以及开关设备的对故障模式的分布信息，训练分解机模型，确定出开关设备对故障模式的映射关系。将待确定故障分布的开关设备的属性向量输入至分解机模型，确定出待确定故障分布的开关设备对故障模式的目标分布信息。并基于目标分布信息以及每个故障模式对故障的分布信息，确定出待确定故障分布的开关设备对故障的分布信息。可见，本方案能够对开关设备的故障进行精准预测。

技术领域

本发明涉及设备保护技术领域，具体涉及一种开关设备的故障分布确定方法、装置及系统。

背景技术

开关设备是电力系统中起关键作用的控制和保护设备，直接影响电网的安全运行。目前，通过数据统计等方式，对开关设备的故障概率进行预测，以实现对开关设备的全寿命管理，进而提高开关设备的运行可靠性的同时减少寿命周期成本。

然而，数理统计的方法以开关运行数据的一个指标的所有历史数据作为样本空间，通过数理统计方法，得到六个指标的回归方程，通过所述的回归方程，得到下一次的预测值，但无法对设备从未发生过的故障进行预测。

因此，如何提供一种开关设备的故障分布确定方法，实现对开关设备的故障进行精准预测，是本领域技术人员亟待解决的一大技术难题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种开关设备的故障分布确定方法，能够对开关设备的故障进行精准预测。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种开关设备的故障分布确定方法，包括：

获取每个开关设备的属性向量以及故障历史向量；

基于所述故障历史向量，训练隐含狄利克雷模型，以使所述隐含狄利克雷模型输出每个所述开关设备的对故障模式的分布信息以及每个所述故障模式对故障的分布信息；

基于所述属性向量以及所述开关设备的对故障模式的分布信息，训练分解机模型，确定出所述开关设备对故障模式的映射关系；

将待确定故障分布的开关设备的属性向量输入至所述分解机模型中，确定出所述待确定故障分布的开关设备对故障模式的目标分布信息；

基于所述目标分布信息以及所述每个所述故障模式对故障的分布信息，确定出所述待确定故障分布的开关设备对故障的分布信息。

可选的，所述获取每个开关设备的属性向量，包括：

获取每个所述开关设备的地点、设备型号、至缺陷发生时的运行年限；

将所述至缺陷发生时的运行年限进行分段；

确定所述开关设备的地点、设备型号以及分段后的至缺陷发生时的运行年限为所述开关设备的属性向量。

可选的，所述获取每个开关设备的故障历史向量，包括：

获取每个所述开关设备的设备缺陷记录信息以及维护操作信息；

将所述设备缺陷记录信息以及维护操作信息按照预设故障编号与故障类型的关联关系进行分类，确定分类后的故障编号为所述故障历史向量。

可选的，所述基于所述属性向量以及所述开关设备的对故障模式的分布信息，训练分解机模型，确定出所述开关设备对故障模式的映射关系，包括：

将所述属性向量作为所述分解机模型的输入信息，将所述开关设备的对故障模式的分布信息作为所述分解机模型的输出信息，确定出所述开关设备对故障模式的映射关系。