[发明专利]一种适用于低压台区的故障智能诊断方法及其运维系统

权利要求书

1.一种适用于低压台区的故障智能诊断方法，其特征在于，所述故障智能诊断方法包括如下步骤：

步骤一：确定低压台区出现的各个故障类型，以及与各个所述故障类型关联的多个特征量；并将各个所述特征量反映的异常特征状态定义为一个相应的故障标签；

步骤二：构建用于识别低压台区出现的故障类型的故障感知模型，以及用于分析故障发生原因的故障诊断模型；所述故障感知模型为基于分类算法的标签模型；所述故障感知模型的输入为低压台区运行过程中各个特征量的特征值，所述故障感知模型的输出为不同故障类型的预测结果；所述故障诊断模型为经过训练的神经网络模型；所述故障诊断模型中包括与各个所述故障类型相对应的多个子模型；所述故障诊断模型的输入为所述故障感知模型输出的故障预测结果对应的各个所述故障标签的特征值，所述故障诊断模型的输出为预测出的故障对应的发生原因；

步骤三：实时采集与低压台区出现的各个所述故障类型相关的各类特征量的特征数据，并对特征数据进行数据清洗；基于清洗后的所述特征数据生成相应的故障标签，完成所述故障标签的赋值；

步骤四：将上步骤清洗后的所述特征数据输入到所述故障感知模型中，判断当前低压台区是否存在故障,输出相应的故障预测结果；

步骤五：在低压台区出现故障时，将生成的故障标签的特征值输入到对应的所述故障诊断模型中，诊断出引起当前低压台区故障的原因。

2.根据权利要求1所述的适用于低压台区的故障智能诊断方法，其特征在于：所述步骤一中，低压台区出现的所述故障类型包括采集故障、计量故障、用电故障、费控故障、配变故障和台区线损异常。

3.根据权利要求2所述的适用于低压台区的故障智能诊断方法，其特征在于：所述步骤一中，与各个所述故障类型关联的异常特征状态的对应关系包括：

(a)与所述采集故障关联的异常特征状态，包括：终端离线、集中器下电表全无数据、采集器下电表全无数据、电能表持续多天无抄表数据；

(b)与所述计量故障关联的异常特征状态，包括：电能表飞走或突变、电能表倒走、电表示值停走、电能表时钟超差、电能表开盖、电能表开钮盖、电能表零电压、电能表电池欠压；

(c)与所述用电故障关联的异常特征状态，包括：电压缺相、电流失流、零序电流异常、电压断相、电流三相不平衡、电压三相不平衡、功率因数异常、过载；

(d)与所述费控故障关联的异常特征状态，包括：载波超时、任务下发失败、认证失败、终端响应超时、否认报文、任务超时、下发超次数或超时、上行报文错误、电表档案错误、任务下发失败、任务环境异常；

(e)与所述配变故障关联的异常特征状态，包括：电流三相不平衡、A/B/C相电流失流、A/B/C相过载、A/B/C相电压断相、A/B/C相电压失压、电压三相不平衡、功率因数异常、低电压、台区负载率80％、A/B/C相重载、A/B/C相轻载、空载；

(f)与所述台区线损异常关联的异常特征状态，包括：采集运维管理类状态、台区计量管理类状态、台区诊断分析类状态和高损异常类状态；其中，所述采集运维管理类状态包括：连续超过三天采集失败、表计时钟错误、电能表飞走和突变、失压、失流、断相、过载；所述台区计量管理类状态包括：总表未覆盖、倍率异常、参考表异常、计量点级别异常；所述台区诊断分析类状态包括：台区三相不平衡、台区功率因数监测、反向有功大于0、电能表示值停走、电流反向、电能表开盖、电压越下限、零电压、零火线超差；所述高损异常类状态包括：月连续高损、日连续高损、月线损合格日线损不合格、不可监测台区分析。