CN102830626A - 基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统 - Google Patents
基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102830626A CN102830626A CN2012103367070A CN201210336707A CN102830626A CN 102830626 A CN102830626 A CN 102830626A CN 2012103367070 A CN2012103367070 A CN 2012103367070A CN 201210336707 A CN201210336707 A CN 201210336707A CN 102830626 A CN102830626 A CN 102830626A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- unit
- fault tree
- fault
- diagnosis
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及电力系统安全性与故障处理技术领域,特别涉及一种基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统,其包括:数据采集单元,负责与外部数据源的通信单元;数据处理单元,通过标准的通信接口与数据采集单元进行通信,获取原始的状态数据,负责整合原始数据;FTA诊断单元,提供故障诊断算法,根据故障树变量得到诊断结果;专家确认单元,负责对FTA诊断单元的诊断结果进行确认或修改;数据存储单元,负责对各个单元的过程数据、结论数据进行存储。本发明运用故障树分析技术(FTA)建立电力系统发生内部故障的分类树模型,并将其应用于诊断系统建立的过程中,从而为系统诊断的建立找到一条简捷的途径,此外整个系统层次清晰、易扩展、易维护。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统安全性与故障处理技术领域,特别涉及一种基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统。
背景技术
随着经济的发展和社会的进步,电力系统的规模也在日益扩大,用户对电力质量的要求越来越高,保证整个电力系统的安全、可靠、稳定的运行,提供优质的电力供应具有极其重要的意义。目前,故障诊断技术在电力系统中已得到了广泛的重视。
现有技术中有一种基于事例和规则混合推理的变电站故障诊断方法给出了典型的故障诊断神经网络BP模型,其以电力系统继电保护信息作为ANN的输入,以可能发生的故障作为其输出,选择适当的样本集训练ANN。但该方法存在的主要问题:1、其性能取决于样本是否完整,而大型的电力系统很难获得完整的样本;2、不擅长处理启发性的知识;3、不知如何确保ANN训练时收敛的快速性和避免陷入局部最小;4、解释自身能力和输出结果能力弱。以上缺点限制了ANN故障诊断方法在线应用于ANN大型电力系统。
现有技术中还有一种基于冗余嵌入Petri网技术的变电站故障诊断方法,Petri网络是在构造有向图的组合模型的基础上,形成可以用矩形运算所描述的严格定义的数学对象。Petri网络是离散型事件动态系统建模和分析的工具。该方法存在的不足之处主要有:1、对大规模电网基于Petri网络模型建模时,因设备增加和网络扩大会出现状态的组合爆炸;2、Petri网络方法的容错能力较差,不易识别错误的报警信息;3、基本的Petri网络不能描述时间特征要求高的行为特征。以上缺点限制了Petri网络在电力系统中的广泛应用。
目前,还有一种专家系统用于电力系统故障诊断是比较成功。基于专家系统的诊断方法的主要特点是可以方便地把保护、断路器的动作逻辑以及运行人员的诊断经验用规则表示出来,并允许在知识库中增加、删除或修改一些规则,以确保诊断系统的实时性和有效性,同时还能够给出符合人类语言习惯的结论,并具有相应的解释能力等。该方法在实际应用中仍存在如下主要缺陷:1、知识表达式问题,即建立适合的知识模型;2、系统维护能力低;3、各子系统间缺乏分布式与协同化;4、集成性能差。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷和问题,本发明目的是提供一种可以克服上述缺陷的基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统。
本发明提供了一种基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统,包括:
数据采集单元,负责与外部数据源的通信单元;
数据处理单元,通过标准的通信接口与数据采集单元进行通信,获取原始的状态数据,负责整合原始数据;
FTA诊断单元,提供故障诊断算法,根据计算状态量的状态与故障树的诊断逻辑,点亮故障树的分支进行诊断;
专家确认单元,负责对FTA诊断单元的结论进行确认或修改;
数据存储单元,负责对各个单元的过程数据、结论数据进行存储。
优选地,所述数据处理单元的数据采集方式包括主动获取方式、被动接受方式和人工输入方式,所述主动获取方式是从数据源定时的主动获取数据,所述被动接收方式是数据源将数据发送到所述数据处理单元。
优选地,所述数据存储单元包括系统基本信息库、状态信息库、故障树与诊断知识库。
优选地,所述FTA诊断单元是根据故障树变量和故障树变量与故障树节点的逻辑关系来判断故障节点的状态,从而得到诊断结果。
优选地,在所述数据数据处理单元中数据校核方式算法包括阀值判断、坏点剔除和趋势分析。
采用本发明的基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统运用故障树分析技术建立电力系统发生内部故障的分类树模型,并将其应用于诊断系统建立的过程中,从而为系统诊断的建立找到一条简捷的途径。此外整个系统层次结构清晰、易扩展、易维护。
附图说明
图1是本发明的基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统流程图;
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
本发明的基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统包括:
数据采集单元,负责与外部数据源的通信单元,其中数据处理单元的数据采集方式包括主动获取方式、被动接受方式和人工输入方式,主动获取方式是从数据源定时的主动获取数据,被动接收方式是数据源将数据发送到所述数据处理单元,人工输入方式则是通过数据采集单元提供的输入界面人工输入或按照数据格式批量导入;
数据处理单元,通过标准的通信接口与数据采集单元进行通信,获取原始的状态数据,负责整合原始数据,数据处理单元包括数据的预处理和变量计算,所述预处理是对采集的数据效核,其中对采集的数据校核包括阀值判断、坏点剔除和趋势分析三种方法,目的在于剔除采集的数据中有较大误差的数据,经过预处理后数据称为状态信息,变量计算是把状态信息转化为故障树变量;
FTA诊断单元,提供故障诊断算法,根据故障树变量得到诊断结果,FTA诊断单元是根据故障树变量和故障树变量与故障树节点的逻辑关系来判断故障节点的状态,从而得到诊断结果;
专家确认单元,负责对FTA诊断单元的结论进行确认或修改,在专家确认单元中可以根据本次诊断结果去查看以往诊断的类似案例、历史数据等信息去辅助自己判断诊断结果的准确性。若诊断结果正确,则直接确诊;若诊断结果不正确,则需要重新对采集的数据进行校核算法和变量计算。
数据存储单元,负责对各个单元的过程数据、结论数据进行存储,数据存储单元包括系统基本信息库、状态信息库、故障树与诊断知识库。
如图1所示,本发明的基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统的流程图,数据采集单元采集到状态信息反馈到数据处理单元,在数据处理单元中,根据校核算法和变量计算得到故障树变量,所述故障树变量作为FTA诊断单元的输入得到诊断结果,继而专家确认单元结合以往诊断的类似案例、历史数据等信息去辅助自己判断诊断结果的准确性,其中,状态信息、故障树变量、诊断结果以及历史数据均保存在数据储存单元中。
当然,采用上述优选技术方案只是为了便于理解而对本发明进行的举例说明,本发明还可有其他实施例,本发明的保护范围并不限于此。在不背离本发明精神及其实质的情况下,所属技术领域的技术人员当可根据本发明做出各种相应的改变和变形,但这些相应的改变和变形都应属于本发明的权利要求的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统,其特征在于,包括:
数据采集单元,负责与外部数据源的通信单元;
数据处理单元,通过标准的通信接口与数据采集单元进行通信,获取原始的状态数据,负责整合原始数据;
FTA诊断单元,提供故障诊断算法,根据故障树变量得到诊断结果;
专家确认单元,负责对FTA诊断单元的诊断结果进行确认或修改;
数据存储单元,负责对各个单元的过程数据、结论数据进行存储。
2.根据权利要求1所述的基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统,其特征在于,所述数据处理单元的数据采集方式包括主动获取方式、被动接受方式和人工输入方式,所述主动获取方式是从数据源定时的主动获取数据,所述被动接收方式是数据源将数据发送到所述数据处理单元。
3.根据权利要求1所述的基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统,其特征在于,所述数据存储单元包括系统基本信息库、状态信息库、故障树与诊断知识库。
4.根据权利要求1所述的基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统,其特征在于,所述FTA诊断单元是根据故障树变量和故障树变量与故障树节点的逻辑关系来判断故障节点的状态,从而得到诊断结果。
5.根据权利要求1所述的基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统,其特征在于,所述数据处理单元包括数据的预处理和变量计算,所述预处理是对采集的数据效核,目的在于剔除采集的数据中有较大误差的数据,经过预处理后数据称为状态信息,所述变量计算是把状态信息转化为故障树变量。
6.根据权利要求5所述的基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统,其特征在于,在所述数据处理单元中对采集数据的校核包括阀值判断、坏点剔除和趋势分析。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2012103367070A CN102830626A (zh) | 2012-09-13 | 2012-09-13 | 基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2012103367070A CN102830626A (zh) | 2012-09-13 | 2012-09-13 | 基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102830626A true CN102830626A (zh) | 2012-12-19 |
Family
ID=47333800
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2012103367070A Pending CN102830626A (zh) | 2012-09-13 | 2012-09-13 | 基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102830626A (zh) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103226659A (zh) * | 2013-04-18 | 2013-07-31 | 河海大学常州校区 | 基于故障树分析法的绞吸式挖泥船故障分析方法 |
CN103235977A (zh) * | 2013-03-29 | 2013-08-07 | 卜全民 | 一种用于安全评价的改进型蒙德法 |
CN103412217A (zh) * | 2013-08-02 | 2013-11-27 | 中科天工电气控股有限公司 | 箱式变电站智能在线故障诊断系统 |
CN103812727A (zh) * | 2014-01-27 | 2014-05-21 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 自动分析并定位深空测控站设备故障的诊断方法 |
CN104683129A (zh) * | 2013-11-28 | 2015-06-03 | 富士通株式会社 | 诊断树建立方法、网络故障诊断方法及其节点 |
CN105389460A (zh) * | 2015-10-19 | 2016-03-09 | 苏华巍 | 中医体质甄别专家系统及其控制方法 |
CN105627348A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-06-01 | 中国石油化工股份有限公司 | 燃烧炉用燃料系统可靠性优化方法 |
CN106354118A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-01-25 | 株洲中车时代电气股份有限公司 | 一种基于故障树的列车故障诊断系统及方法 |
CN110674240A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-10 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 一种基于gis的电力设备分布式多级智能故障诊断系统 |
CN112463642A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-09 | 北京京航计算通讯研究所 | 一种基于故障模式的软件设计缺陷核查方法及系统 |
CN113516377A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-10-19 | 国网山东省电力公司邹城市供电公司 | 一种基于电力监控平台的多层级数据处理系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030065408A1 (en) * | 2001-05-15 | 2003-04-03 | Quinones Augusto Rodolfo | Method of product specification for a processing chemical |
CN101819411A (zh) * | 2010-03-17 | 2010-09-01 | 燕山大学 | 一种基于gpu的改进加权关联规则的设备故障预警与诊断方法 |
CN101907868A (zh) * | 2010-08-05 | 2010-12-08 | 暨南大学珠海学院 | 牵引供电系统智能故障诊断方法及其系统 |
CN102663530A (zh) * | 2012-05-25 | 2012-09-12 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 | 高压直流输电系统安全预警与评估系统 |
-
2012
- 2012-09-13 CN CN2012103367070A patent/CN102830626A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030065408A1 (en) * | 2001-05-15 | 2003-04-03 | Quinones Augusto Rodolfo | Method of product specification for a processing chemical |
CN101819411A (zh) * | 2010-03-17 | 2010-09-01 | 燕山大学 | 一种基于gpu的改进加权关联规则的设备故障预警与诊断方法 |
CN101907868A (zh) * | 2010-08-05 | 2010-12-08 | 暨南大学珠海学院 | 牵引供电系统智能故障诊断方法及其系统 |
CN102663530A (zh) * | 2012-05-25 | 2012-09-12 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 | 高压直流输电系统安全预警与评估系统 |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103235977A (zh) * | 2013-03-29 | 2013-08-07 | 卜全民 | 一种用于安全评价的改进型蒙德法 |
CN103226659A (zh) * | 2013-04-18 | 2013-07-31 | 河海大学常州校区 | 基于故障树分析法的绞吸式挖泥船故障分析方法 |
CN103412217A (zh) * | 2013-08-02 | 2013-11-27 | 中科天工电气控股有限公司 | 箱式变电站智能在线故障诊断系统 |
CN104683129B (zh) * | 2013-11-28 | 2019-02-15 | 富士通株式会社 | 诊断树建立方法、网络故障诊断方法及其节点 |
CN104683129A (zh) * | 2013-11-28 | 2015-06-03 | 富士通株式会社 | 诊断树建立方法、网络故障诊断方法及其节点 |
CN103812727A (zh) * | 2014-01-27 | 2014-05-21 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 自动分析并定位深空测控站设备故障的诊断方法 |
CN105389460B (zh) * | 2015-10-19 | 2018-09-11 | 苏华巍 | 中医体质甄别专家系统及其控制方法 |
CN105389460A (zh) * | 2015-10-19 | 2016-03-09 | 苏华巍 | 中医体质甄别专家系统及其控制方法 |
CN105627348A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-06-01 | 中国石油化工股份有限公司 | 燃烧炉用燃料系统可靠性优化方法 |
CN106354118A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-01-25 | 株洲中车时代电气股份有限公司 | 一种基于故障树的列车故障诊断系统及方法 |
CN106354118B (zh) * | 2016-08-25 | 2019-08-09 | 株洲中车时代电气股份有限公司 | 一种基于故障树的列车故障诊断系统及方法 |
CN110674240A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-10 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 一种基于gis的电力设备分布式多级智能故障诊断系统 |
CN112463642A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-09 | 北京京航计算通讯研究所 | 一种基于故障模式的软件设计缺陷核查方法及系统 |
CN112463642B (zh) * | 2020-12-16 | 2021-08-03 | 北京京航计算通讯研究所 | 一种基于故障模式的软件设计缺陷核查方法及系统 |
CN113516377A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-10-19 | 国网山东省电力公司邹城市供电公司 | 一种基于电力监控平台的多层级数据处理系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102830626A (zh) | 基于故障树的多层次电力系统故障诊断系统 | |
US20120304008A1 (en) | Supervised fault learning using rule-generated samples for machine condition monitoring | |
CN106897945A (zh) | 风力发电机组的聚类方法和设备 | |
CN110674189A (zh) | 一种智能变电站二次状态监测与故障定位的方法 | |
CN109299846A (zh) | 一种核电站设备可靠性分析方法、系统及终端设备 | |
CN104246798A (zh) | 基于模糊专家系统的问题分析和优先级确定 | |
Moshkbar-Bakhshayesh et al. | Development of a robust identifier for NPPs transients combining ARIMA model and EBP algorithm | |
CN109359866A (zh) | 基于租赁设备的风险隐患监控方法、装置和计算机设备 | |
CN110361609B (zh) | 特高压设备监测系统及方法 | |
CN114662712A (zh) | 基于Wasserstein深度数字孪生模型的旋转机械状态监测方法 | |
CN115529315B (zh) | 一种云边协同系统 | |
CN114090408A (zh) | 数据监控分析方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
Lin et al. | An HFM‐CREAM model for the assessment of human reliability and quantification | |
CN111427876A (zh) | 一种数据资产管理方法和系统 | |
CN105184170B (zh) | 一种基于形式化程度的领域软件可信性评估方法 | |
CN107292320A (zh) | 系统及其指标优化方法及装置 | |
CN102662848B (zh) | 一种贝叶斯软件可靠性验证测试方法及其计算机辅助工具 | |
CN110086166B (zh) | 一种电网稳定运行限额的表示方法及系统 | |
CN111651652A (zh) | 基于人工智能的情感倾向识别方法、装置、设备及介质 | |
Fan et al. | A Bayesian framework to integrate knowledge-based and data-driven inference tools for reliable yield diagnoses | |
ShangGuan et al. | Fault diagnosis method of the on-board equipment of train control system based on rough set theory | |
CN103578049B (zh) | 一种基于物联网技术的核电厂在役检查系统及方法 | |
Guohua et al. | Distributed fault diagnosis framework for nuclear power plants | |
You et al. | Application of IoT Technology in Power Safety Management System Architecture | |
CN117195497A (zh) | 应急供电系统可靠性评估方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20121219 |