CN107292512B - 一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法 - Google Patents

一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法，具体涉及分环节信息审计、时序跟踪、基于符号动力学的风险评估技术以及基于隐马尔科夫模型的安全态势预测方法。本发明优点有：1、对电力系统进行结构划分，优化评估要素信息的采集；2、在各环节确定信息审计点，完善审计信息，提高电力设备运行状态信息采集的准确度；3、在各环节审计点对故障信息进行时序跟踪，考虑了电力设备运行历史状态，使安全评估更为准确；4、能够准确反映电力设备运行规律；5、利用隐马尔科夫模型进行安全态势预测计算，并通过建立合适的阈值判定电力设备是否存在安全风险，提高了安全态势评估的准确度。

Description

一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维 安全评估方法
技术领域
本发明涉及电力设备的时空多维安全评估，是基于电力系统多环节的信息审计、时序跟踪、符号动力学和隐马尔科夫模型对电力设备进行风险和安全态势评估，对电力设备提出新型安全评估方法，通过监视系统中电气量的变化和审计记录，及时识别系统中存在的安全隐患，保障系统的正常运行。具体涉及分环节信息审计、时序跟踪、基于符号动力学的风险评估技术以及基于隐马尔科夫模型的安全态势预测方法。
背景技术
电力系统智能化的发展很大程度依托于信息网络系统的发展，但与电力系统安全防护相比，通信网络风险较高。如何避免我国电力系统遭受来自信息网络的攻击或入侵，确保电力设备正常安全运行，成为亟待研究的问题。安全评估技术作为防范电力系统故障、找出系统现存安全风险的有效手段之一,以其低风险、低成本以及高灵活性受到重视。
电力系统的安全评估是通过监视系统中各电气量的变化和审计记录来发现与识别系统中潜在的安全隐患，以便及时采取防范措施保障电力系统的正常运行。该评估方法是基于网络或系统存在安全风险时电气量信息与正常运行时不同这一前提提出的。目前对电力设备的安全评估主要在于安全风险检测，随着电力系统的发展，安全态势预测也将成为安全评估技术中必不可少的一环，这对电力系统的安全早期预警并及时采取安稳预防控制具有重要意义。
发明内容
电力设备的时空多维安全评估的主要思路在于将电力系统按结构进行划分，在各个环节确定信息审计点，由于电力系统发生故障后的状态信息具有时序特性，因此在各个环节的信息审计点上可以对状态信息进行时序跟踪，通过符号动力学对具有时序特性的状态信息进行风险评估，形成电力设备的时空多维的风险指标计算体系，根据风险评估结果，使用隐马尔科夫模型进行安全评估。
一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤1：由于电力设备运行状态信息的时空多维性，电力系统中的数据量、数据形式和分析方法也趋于多样化，所以，在电力设备的安全评估中，我们需要首先确定电力系统结构；
电力系统由发电机，各类升压变压器，输电线路，降压变压器以及负荷所组成，对应电能的发、输、变、配、用五个环节，结构模型图见附图2；
步骤2：对电力设备进行安全评估需要完善的审计信息的支持。考虑电网公司的管理权限，针对电能的输、变、配三个环节设置信息审计点设立原则如下：
(1)每个变压器两端各设立一个审计点；
(2)输电线路两端及中点各设立一个审计点，共三个；
(3)负荷侧在110KV降压变压器低压侧进线处设立一个审计点。
那么，对于一个确定的电力网络，审计点的设立如下(具体位置参见附图2)：
设电网中共有升、降压变压器n个，则变压器两侧共设立2n个审计点，分别为变压器高压侧p1，p2，...，pn，和低压侧q1，q2，...，qn；
设输电线路上三个审计点分别为h1，h2，h3；
设配电网中110KV变压器低压侧共有m条支路，则负荷侧共设置m个审计点，分别为k1，k2，...，km；
然后从各审计点出发，得到安全评估的审计信息序列：
Figure BDA0001327330040000021
Figure BDA0001327330040000022
…
Figure BDA0001327330040000023
Figure BDA0001327330040000024
Figure BDA0001327330040000025
…
Figure BDA0001327330040000026
Figure BDA0001327330040000027
Figure BDA0001327330040000028
Figure BDA0001327330040000029
Figure BDA00013273300400000210
Figure BDA00013273300400000211
…
Figure BDA0001327330040000031
信息审计点的确立可以提高安全评估的性能；
步骤3：电力系统发生故障后的状态信息具有时序特性，利用这种时序特性可以快速而准确地诊断故障。首先，设备故障使得电气量发生变化，之后是保护装置动作，最后是断路器跳闸；
在各个信息审计点，可以对状态信息进行时序跟踪，这样就可以形成时间、空间上的时序跟踪，从而更加准确的进行风险评估与安全评估，对审计信息序列 I＝{Audit1,Audit2,…,AuditT}进行时序分析；通过对审计序列进行时序分析，得到各分区一段时间里的状态信息序列：
Figure BDA0001327330040000032
Figure BDA0001327330040000033
…
Figure BDA0001327330040000034
Figure BDA0001327330040000035
Figure BDA0001327330040000036
…
Figure BDA0001327330040000037
Figure BDA0001327330040000038
Figure BDA0001327330040000039
Figure BDA00013273300400000310
Figure BDA00013273300400000311
Figure BDA00013273300400000312
…
Tk＝{m1，m2，...，mT}；
通过前面对状态信息的时序跟踪，可以知道电力设备故障发生的概率以及故障导致的后果。
步骤4：通过符号动力学对电力设备的故障状态信息序列进行抽象并进行描述；
采用15个字符的符号集描述风险，不失一般性，定义为Ω＝{A,B,C,…,O}，对于风险的可能性及后果，分别采用符号集中3个顺序字符进行描述；
步骤5：各环节得到风险评估的符号信息序列O＝{Alert1,Alert2,…,AlertT}后，本专利给出一种基于隐马尔可夫模型的电力设备安全态势预测方法，通过 Forward算法计算系统调用符号序列运行过程中发生的概率P(O|λ)，建立判断行为的阈值K；
一个完整的隐马尔可夫模型HMM可以用λ＝(A,B,p)来表示；
其中A为状态转换矩阵，B为观察值产生概率矩，p为初始状态概率向量；
Forward算法，即给定一个符号信息序列，O＝{Alert1,Alert2,…,AlertT}及 HMM模型λ＝(A,B,p)，计算该符号信息序列发生的概率P(O|λ)。
初始化：a1(i)＝pibi(Alert1)1≤i≤N；式一
递归：
Figure BDA0001327330040000042
结束：
Figure BDA0001327330040000043
步骤6:阈值K设置方法,先计算出每个滑动窗口长度为s的观测序列出现的概率，接着求出全部长度为s的观测序列产生概率的平均值；
Figure BDA0001327330040000044
式四中，b0(k)指的是观察值概率，N指的是符号序列长度，avgP(s|λ)代表阈值K；
递推得出：
Figure BDA0001327330040000045
初始值
Figure BDA0001327330040000046
在N≥s时进行计算；
根据观测序列产生概率的平均值，阈值比较算法设计如下：
(1)读入HMM检测结果P(O|λ)，读入阈值avgP(s|λ)；
(2)若P(O|λ)≥avgP(s|λ)，则预测电力系统存在安全风险；
(3)若P(O|λ)<avgP(s|λ)，则预测电力系统处于安全状态；
通过上述阈值比较算法可以预测电力系统的输电、变电、配电各环节是否存在安全风险，实现电力设备安全态势评估的目的。
在上述的一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法，所述步骤4中，风险指标包含两种风险子指标，分别对应时变可能性数据和非时变可能性数据，分析风险指标的符号序列，可以先确定子指标的符号序列，得到子指标和指标的符号概率密度，然后计算子指标和风险指标的关联度，通过KS熵和KL相对熵得到与风险指标关联度最大的子指标，依据主成分分析法 (Principle Components Analysis，PCA)确定风险指标的符号序列；
对于风险子指标的描述：
描述一、非时变可能性数据的映射：
Figure BDA0001327330040000051
其中[]表示高斯函数，PIdx为该指标在符号集Ω中的首字母，Level表示配电线路的用户等级，k＝|Ω|为字符集的长度；
描述二、时变可能性数据的映射：
定义风险基线某指标的可能性最大最小值分别为IndMax以及IndMin，而某次风险评估计算后的该指标为IndCur，则该指标的可能性概率映射为：
Figure BDA0001327330040000052
Figure BDA0001327330040000053
PIdx为该指标在符号集Ω中的字母对应序号，而划分每个区段的符号原则与符号权重WS的一致；
描述三、风险后果的映射：
Figure BDA0001327330040000054
Figure BDA0001327330040000061
CIdx为该指标在符号集Ω中的字母对应序号，而MTTRIdn以及MTTRAvg则分别表示该指标导致故障以及全线路所有故障的平均恢复时间MTTR；
综合风险可能性及后果指标描述，得到由6个字符描述的风险子指标；
关于风险指标的状态空间描述，可以基于时间序列构建风险指标的状态矢量，以构建状态空间：
Figure BDA0001327330040000062
其中，{mk}表示基于时间序列的各项指标，而{Sk}是状态矢量的时间序列；
对于风险指标关联度分析，具体包括：
(1)根据状态矢量时间序列{Indk}，计算风险子指标的符号分布概率密度，设风险指标的序号为j；则某符号的概率密度计算公式为：
Figure BDA0001327330040000063
式中，i表示符号在符号集Ω中的序号，pi(j)为待评估指标中符号i的概率密度函数；Ws(l)为该符号在序列中的符号权重，而Ws(Max)为最大的符号权重，即 0.6；
(2)计算风险指标的符号概率分布，某符号的概率密度计算公式为：
Figure BDA0001327330040000064
其中，r为指标中的子指标维度，而Ws(d,l)为子指标d在第l个序列中的符号权重，P为风险指标中符号的概率密度函数；
(3)计算风险子指标与风险指标的关联度，根据在可数符号集Ω上的随机变量分布pi(j)及Pi，采用Kolmogorov-Sinai熵(KS熵)衡量第j个指标的复杂度，即Kullback-Leibler距离(KL相对熵)衡量两个概率分布的关联度；
Figure BDA0001327330040000071
Figure BDA0001327330040000072
以下分别用Dj，Hj表示KL相对熵及KS熵；因此，风险指标与子指标i关联度可以用下式来表示；
Figure BDA0001327330040000073
风险指标的符号序列依据主成分分析法PCA确定，以子指标关联度最大的符号序列作为其符号序列，公式如下：
Figure BDA0001327330040000074
MIdx为风险指标的首字母序号，其字符序列与关联度最大的符号序列一样。
通过上述阈值比较算法可以预测电力设备是否存在安全风险，实现安全态势评估的目的。
因此，本发明优点有：1、根据电力设备运行状态信息的时空多维性，对电力系统进行结构划分，优化评估要素信息的采集；2、在各环节确定信息审计点，完善审计信息，提高电力设备运行状态信息采集的准确度；3、根据故障信息序列的时序性，在各环节审计点对故障信息进行时序跟踪，考虑了电力设备运行历史状态，使安全评估更为准确；4、通过符号动力学进行风险评估，得到电力设备故障信息的符号信息序列，能够准确反映电力设备运行规律；5、利用隐马尔科夫模型进行安全态势预测计算，并通过建立合适的阈值判定电力设备是否存在安全风险，提高了安全态势评估的准确度。
附图说明
图1为电力设备的时空多维安全评估流程图。
图2为电力系统结构示意图。
图3为信息序列的时序图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例:
按照附图1电力设备的时空多维安全评估流程图叙述。
第一步:根据附图2的电力系统结构示意图，对评估对象所在电网划分为发电、输电、变电、配电、用电五个环节。
第二步：考虑电网公司的管理权限，针对电能的输、变、配三个环节设置信息审计点。
那么，对于一个确定的电力网络，设网络中共有升、降压变压器n个，配电网中110KV变压器低压侧共有m条支路，则由步骤二中的设立原则，得到如下审计点(具体位置见附图2)：
变压器高压侧：p1，p2，...，pn；变压器低压侧q1，q2，...，qn；
输电线路上：h1，h2，h3；
负荷侧：k1，k2，…，km；
然后从各审计点出发，得到安全评估的审计信息序列：
Figure BDA0001327330040000081
Figure BDA0001327330040000082
…
Figure BDA0001327330040000083
Figure BDA0001327330040000084
Figure BDA0001327330040000085
…
Figure BDA0001327330040000086
Figure BDA0001327330040000087
Figure BDA0001327330040000088
Figure BDA0001327330040000089
Figure BDA00013273300400000810
Figure BDA00013273300400000811
…
Figure BDA00013273300400000812
第三步：依照附图3，对审计点各审计信息序列I＝{Audit1,Audit2,…,AuditT} 进行时序分析。
通过对审计序列进行时序分析，得到各分区一段时间里的状态信息序列：
Figure BDA0001327330040000091
Figure BDA0001327330040000092
…
Figure BDA0001327330040000093
Figure BDA0001327330040000094
Figure BDA0001327330040000095
…
Figure BDA0001327330040000096
Figure BDA0001327330040000097
Figure BDA0001327330040000098
Figure BDA0001327330040000099
Figure BDA00013273300400000910
Figure BDA00013273300400000911
…
Tk＝{m1，m2，…，mT}；
然后对状态信息进行时序跟踪，得出电力系统故障发生的概率以及故障导致的后果。
第四步：通过符号动力学对电力设备的故障状态信息序列进行抽象并进行描述；
定义描述风险的15个字符的符号集为Ω＝{A,B,C,…,O}，对于风险的可能性及后果，分别采用符号集中3个顺序字符进行描述，其中最低的风险用符号表示的符号序列为{ABC}，最大的风险定义为符号序列{MNO}。
对于风险子指标描述的可能性及后果为：
1、非时变可能性数据的映射
Figure BDA00013273300400000912
其中[]表示高斯函数，PIdx为该指标在符号集Ω中的首字母，Level表示配电线路的用户等级，k＝|Ω|为字符集的长度。
2、时变可能性数据的映射
假设风险基线某指标的可能性最大最小值分别为IndMax以及IndMin，而某次风险评估计算后的该指标为IndCur，则该指标的可能性概率映射为：
Figure BDA0001327330040000101
Figure BDA0001327330040000102
PIdx为该指标在符号集Ω中的字母对应序号，而划分每个区段的符号原则与符号权重WS的一致。
3、风险后果的映射
Figure BDA0001327330040000103
Figure BDA0001327330040000104
CIdx为该指标在符号集Ω中的字母对应序号，而MTTRIdn以及MTTRAvg则分别表示该指标导致故障以及全线路所有故障的平均恢复时间MTTR(Mean Time To Repair)。
综合风险可能性及后果指标描述，根据式(1)、式(2)、式(3)和式(4)、式(5)得到由6个字符描述的风险子指标。
基于时间序列构建风险指标的状态空间为：
Figure BDA0001327330040000105
其中，{mk}表示基于时间序列的各项指标，而{Sk}是状态矢量的时间序列。
对风险指标的关联度进行分析：
1、根据状态矢量时间序列{Indk}，计算风险子指标的符号分布概率密度，设风险指标的序号为j，则某符号的概率密度为：
Figure BDA0001327330040000111
式中，i表示符号在符号集Ω中的序号，pi(j)为待评估指标中符号i的概率密度函数。Ws(l)为该符号在序列中的符号权重，而Ws(Max)为最大的符号权重，即 0.6。
2、计算风险指标的符号概率分布，某符号的概率密度为：
Figure BDA0001327330040000112
其中，r为指标中的子指标维度，而Ws(d,l)为子指标d在第l个序列中的符号权重，P为风险指标中符号的概率密度函数。
3、计算风险子指标与风险指标的关联度，由式(7)和式(8)，根据在可数符号集Ω上的随机变量分布pi(j)及Pi，采用Kolmogorov-Sinai熵(KS熵)衡量第 j个指标的复杂度，即Kullback-Leibler距离(KL相对熵)衡量两个概率分布的关联度。
Figure BDA0001327330040000113
Figure BDA0001327330040000114
分别用Dj，Hj表示KL相对熵及KS熵。因此，风险指标与子指标i关联度为：
Figure BDA0001327330040000115
风险指标的符号序列为：
Figure BDA0001327330040000116
MIdx为风险指标的首字母序号，其字符序列与关联度最大的符号序列一样。
第五步：得到风险评估的符号信息序列O＝{Alert1,Alert2,…,AlertT}后，通过Forward算法，即给定一个符号信息序列：O＝{Alert1,Alert2,…,AlertT}及HMM 模型：λ＝(A,B,p)，计算该符号信息序列发生的概率P(O|λ)。
初始化：a1(i)＝pibi(Alert1)1≤i≤N；(13)
递归：
Figure BDA0001327330040000121
结束：
Figure BDA0001327330040000122
第六步:设置阈值。
每个滑动窗口长度为s的观测序列出现的几率为：
Figure BDA0001327330040000123
式中，b0(k)指的是观察值概率，N指的是符号序列长度，avgP(s|λ)代表阈值K。
递推得出全部长度为s的观测序列产生几率的平均值为：
Figure BDA0001327330040000124
初始值为：
Figure BDA0001327330040000125
在N≥s时进行计算。
根据观测序列产生概率的平均值，读入HMM检测结果P(O|λ)和阈值avgP(s|λ)。
(1)若P(O|λ)≥avgP(s|λ)，则预测电力系统存在安全风险。
(2)若P(O|λ)<avgP(s|λ)，则预测电力系统处于安全状态。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (1)

1.一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤1：由于电力设备运行状态信息的时空多维性，电力系统中的数据量、数据形式和分析方法也趋于多样化，所以，在电力设备的安全评估中，需要首先确定电力系统结构；
电力系统由发电机，各类升压变压器，输电线路，降压变压器以及负荷所组成，对应电能的发、输、变、配、用五个环节；
步骤2：对电力设备进行安全评估需要完善的审计信息的支持；考虑电网公司的管理权限，针对电能的输、变、配三个环节设置信息审计点，设立原则如下：
(1)每个变压器两端各设立一个审计点；
(2)输电线路两端及中点各设立一个审计点，共三个；
(3)负荷侧在110KV降压变压器低压侧进线处设立一个审计点；
那么，对于一个确定的电力网络，审计点的设立如下(具体位置参见附图2)：
设电网中共有升、降压变压器n个，则变压器两侧共设立2n个审计点，分别为变压器高压侧p1,p2,…,pn，和低压侧q1,q2,…,qn；
设输电线路上三个审计点分别为h1，h2，h3；
设配电网中110KV变压器低压侧共有m条支路，则负荷侧共设置m个审计点，分别为k1,k2,…,km；
然后从各审计点出发，得到安全评估的审计信息序列：
Figure FDA0002554724650000011
Figure FDA0002554724650000012
…
Figure FDA0002554724650000013
Figure FDA0002554724650000014
Figure FDA0002554724650000015
…
Figure FDA0002554724650000016
Figure FDA0002554724650000017
Figure FDA0002554724650000021
Figure FDA0002554724650000022
Figure FDA0002554724650000023
Figure FDA0002554724650000024
…
Figure FDA0002554724650000025
信息审计点的确立可以提高安全评估的性能；
步骤3：电力系统发生故障后的状态信息具有时序特性，利用这种时序特性可以快速而准确地诊断故障；首先，设备故障使得电气量发生变化，之后是保护装置动作，最后是断路器跳闸；
在各个信息审计点，可以对状态信息进行时序跟踪，这样就可以形成时间、空间上的时序跟踪，从而更加准确的进行风险评估与安全评估，对审计信息序列I＝{Audit1,Audit2,…,AuditT}进行时序分析；通过对审计序列进行时序分析，得到各分区一段时间里的状态信息序列：
Figure FDA0002554724650000026
Figure FDA0002554724650000027
…
Figure FDA0002554724650000028
Figure FDA0002554724650000029
Figure FDA00025547246500000210
…
Figure FDA00025547246500000211
Figure FDA00025547246500000212
Figure FDA00025547246500000213
Figure FDA00025547246500000214
Figure FDA00025547246500000215
Figure FDA00025547246500000216
…
Figure FDA00025547246500000217
通过前面对状态信息的时序跟踪，可以知道电力设备故障发生的概率以及故障导致的后果；
步骤4：通过符号动力学对电力设备的故障状态信息序列进行抽象并进行描述；
采用15个字符的符号集描述风险，不失一般性，定义为Ω＝{A,B,C,…,O}，对于风险的可能性及后果，分别采用符号集中3个顺序字符进行描述；
其中，风险指标包含两种风险子指标，分别对应时变可能性数据和非时变可能性数据，分析风险指标的符号序列，可以先确定子指标的符号序列，得到子指标和指标的符号概率密度，然后计算子指标和风险指标的关联度，通过KS熵和KL相对熵得到与风险指标关联度最大的子指标，依据主成分分析法(Principle Components Analysis，PCA)确定风险指标的符号序列；
对于风险子指标的描述：
描述一、非时变可能性数据的映射：
Figure FDA0002554724650000031
其中[]表示高斯函数，PIdx为该指标在符号集Ω中的首字母，Level表示配电线路的用户等级，k＝|Ω|为字符集的长度；
描述二、时变可能性数据的映射：
定义风险基线某指标的可能性最大最小值分别为IndMax以及IndMin，而某次风险评估计算后的该指标为IndCur，则该指标的可能性概率映射为：
Figure FDA0002554724650000032
Figure FDA0002554724650000033
PIdx为该指标在符号集Ω中的字母对应序号，而划分每个区段的符号原则与符号权重WS的一致；
描述三、风险后果的映射：
Figure FDA0002554724650000034
Figure FDA0002554724650000041
CIdx为该指标在符号集Ω中的字母对应序号，而MTTRIdn以及MTTRAvg则分别表示该指标导致故障以及全线路所有故障的平均恢复时间MTTR；
综合风险可能性及后果指标描述，得到由6个字符描述的风险子指标；
关于风险指标的状态空间描述，可以基于时间序列构建风险指标的状态矢量，以构建状态空间：
Figure FDA0002554724650000042
其中，{mk}表示基于时间序列的各项指标，而{Sk}是状态矢量的时间序列；
对于风险指标关联度分析，具体包括：
步骤4.1、根据状态矢量时间序列{Indk}，计算风险子指标的符号分布概率密度，设风险指标的序号为j；则某符号的概率密度计算公式为：
Figure FDA0002554724650000043
式中，i表示符号在符号集Ω中的序号，pi(j)为待评估指标中符号i的概率密度函数；Ws(l)为该符号在序列中的符号权重，而Ws(Max)为最大的符号权重，即0.6；
步骤4.2、计算风险指标的符号概率分布，某符号的概率密度计算公式为：
Figure FDA0002554724650000044
其中，r为指标中的子指标维度，而Ws(d,l)为子指标d在第l个序列中的符号权重，P为风险指标中符号的概率密度函数；
步骤4.3、计算风险子指标与风险指标的关联度，根据在可数符号集Ω上的随机变量分布pi(j)及Pi，采用Kolmogorov-Sinai熵(KS熵)衡量第j个指标的复杂度，即Kullback-Leibler距离(KL相对熵)衡量两个概率分布的关联度；
Figure FDA0002554724650000051
Figure FDA0002554724650000052
以下分别用Dj，Hj表示KL相对熵及KS熵；因此，风险指标与子指标i关联度可以用下式来表示；
Figure FDA0002554724650000053
风险指标的符号序列依据主成分分析法PCA(Principle Components Analysis)确定，以子指标关联度最大的符号序列作为其符号序列，公式如下：
Figure FDA0002554724650000054
MIdx为风险指标的首字母序号，其字符序列与关联度最大的符号序列一样；
步骤5：各环节得到风险评估的符号信息序列O＝{Alert1,Alert2,…,AlertT}后，基于隐马尔可夫模型的电力设备安全态势预测方法，通过Forward算法计算系统调用符号序列运行过程中发生的概率P(O|λ)，建立判断行为的阈值K；
一个完整的隐马尔可夫模型HMM可以用λ＝(A,B,p)来表示；
其中A为状态转换矩阵，B为观察值产生概率矩，p为初始状态概率向量；
Forward算法，即给定一个符号信息序列，O＝{Alert1,Alert2,…,AlertT}及HMM模型λ＝(A,B,p)，计算该符号信息序列发生的概率P(O|λ)；
初始化：a1(i)＝pibi(Alert1)1≤i≤N；式一
递归：
Figure FDA0002554724650000055
结束：
Figure FDA0002554724650000056
步骤6:阈值K设置方法,先计算出每个滑动窗口长度为s的观测序列出现的概率，接着求出全部长度为s的观测序列产生概率的平均值；
Figure FDA0002554724650000061
式四中，b0(k)指的是观察值概率，N指的是符号序列长度，avgP(s|λ)代表阈值K；
递推得出：
Figure FDA0002554724650000062
初始值
Figure FDA0002554724650000063
在N≥s时进行计算；
根据观测序列产生概率的平均值，阈值比较算法设计如下：
(1)读入HMM检测结果P(O|λ)，读入阈值avgP(s|λ)；
(2)若P(O|λ)≥avgP(s|λ)，则预测电力系统存在安全风险；
(3)若P(O|λ)<avgP(s|λ)，则预测电力系统处于安全状态；
通过上述阈值比较算法可以预测电力系统的输电、变电、配电各环节是否存在安全风险，实现电力设备安全态势评估的目的。
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