[发明专利]一种电流互感器故障预测方法及相关装置在审
申请号: | 202210924609.2 | 申请日: | 2022-08-02 |
公开(公告)号: | CN115293422A | 公开(公告)日: | 2022-11-04 |
发明(设计)人: | 陈云浩;彭兆裕;耿维;尹丕祥;罗六洋;杨凯越;李昭;伍鸿飞;蒲柯宇;史俊;虢文兵;李洪伟;吴国天;陈仕骄;罗超;徐良涛;刘荣胜 | 申请(专利权)人: | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06F17/18;G06N5/00;G06N3/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 深圳中细软知识产权代理有限公司 44528 | 代理人: | 袁文英 |
地址: | 650000 云南省昆*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电流 互感器 故障 预测 方法 相关 装置 | ||
1.一种电流互感器故障预测方法,其特征在于,所述方法包括:
将影响电流互感器的故障要素,按照因果关系划分为故障事件、底事件和影响要素,根据故障事件、底事件和影响要素,构建电流互感器的目标故障树模型,其中,影响要素是造成底事件发生的原因,底事件是造成故障事件发生的原因,故障事件是造成电流互感器故障的原因;
将所述目标故障树模型的故障事件、底事件和影响要素对应转化为节点,生成贝叶斯网络,将贝叶斯网络中影响要素对应的节点进行量化,根据量化后的影响要素对应的节点得到各个底层节点的先验概率,根据各个底层节点的先验概率,确定底层节点不发生的后验概率,根据所述后验概率,计算电流互感器的设备状态故障的发生概率;其中,底事件对应于贝叶斯网络的底层节点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述底事件包括产品质量降低、运行工况严酷、绝缘强度下降以及实时机械状态不良,所述影响要素包括地震影响、关键试验数据、运行年限以及同型号缺陷率;所述根据故障事件、底事件和影响要素,构建电流互感器的目标故障树模型,包括:
根据每个底事件与每个影响要素的影响程度,从地震影响、关键试验数据、运行年限以及同型号缺陷率中确定每个底事件的目标影响要素,根据所述每个底事件与目标影响要素的对应关系以及故障事件,构建电流互感器的目标故障树模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从地震影响、关键试验数据、运行年限以及同型号缺陷率中确定每个底事件的目标影响要素,包括:
确定产品质量降低的目标影响要素包括关键试验数据、运行年限以及同型号缺陷率;
确定运行工况严酷的目标影响要素包括地震影响和运行年限;
确定绝缘强度下降的目标影响因素包括运行年限以及同型号缺陷率;
确定实时机械状态不良的目标影响因素包括关键试验数据以及同型号缺陷率。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述底层节点不发生的后验概率的计算公式为:
其中,P(X1=0|Y2,Y3,Y4)代表产品质量降低不发生的后验概率、P(X2=0|Y1,Y3)代表运行工况严酷不发生的后验概率、P(X3=0|Y3,Y4)代表绝缘强度下降不发生的后验概率、以及P(X4=0|Y2,Y4)代表实时机械状态不良不发生的后验概率,X1代表产品质量降低、X2代表运行工况严酷、X3代表绝缘强度下降以及X4代表实时机械状态不良;Y1代表地震影响、Y2代表关键试验数据、Y3代表运行年限以及Y4代表同型号缺陷率。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述后验概率,计算电流互感器的设备状态故障的发生概率,包括:
根据所述后验概率,计算电流互感器的设备状态故障的不发生概率;
根据设备状态故障的不发生概率,得到设备状态故障的发生概率。
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