CN108988496A - 一种智能变电站二次系统故障的诊断方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能变电站二次系统故障的诊断方法，先基于二次系统的故障信息以及与该故障信息对应的故障信息特征，生成故障信息库；再按预设规则对采集得到的二次系统的系统数据进行辨识得到故障信息辨识结果，获得系统错误数据和故障信息特征；进而根据故障信息库，分析故障信息辨识结果得到系统故障类型和系统故障位置。相比于现有技术，无需增加设备复杂度，只需按照二次系统检测到的故障信息进行分析与诊断，即可得到系统故障类型和系统故障位置，大大降低了变电站二次系统故障诊断的设备复杂度和设计复杂度，提高了原有的变电站二次系统的系统故障诊断能力。本发明还公开一种智能变电站二次系统故障的诊断装置及设备，具有上述有益效果。
Description
技术领域
本发明涉及变电站故障检测领域，特别是涉及一种智能变电站二次系统故障的诊断方法、装置及设备。
背景技术
随着智能变电站的发展，二次系统信息成为智能变电站保护、调度、运行、维护等各项功能实施的载体，二次系统信息的准确性、实时性、完整性成为智能变电站各项功能可靠实施的重要保证。
然而，智能变电站尤其是二次系统仍然存在诸多问题，一方面，二次系统不可避免存在元器件损坏、接触不良、光纤断链等故障，直接威胁智能变电站稳定可靠运行；另一方面，智能变电站二次系统数字化、网络化的同时提高了二次系统复杂度，给智能变电站二次系统故障定位和恢复带来困难。
针对智能变电站二次系统故障诊断问题，国内外研究机构及设备厂商主要从设备层面着手，研究二次设备相关故障特征和诊断算法，通过增加相应传感元件实现二次设备故障诊断。这种方式一方面难以完全满足二次系统故障诊断需求，例如二次系统协议故障、设备完全损坏等故障问题无法通过传感分析诊断；另一方面，增加的互感元器件进一步提高了系统复杂度，加大二次系统运维难度的同时也存在衍生故障的风险。
如何提高对智能变电站二次系统故障的诊断能力，是本领域技术人员需要解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种智能变电站二次系统故障的诊断方法、装置及设备，实现无需增加设备复杂度而对智能变电站二次系统故障进行诊断分析，提高了对智能变电站二次系统故障的诊断能力。
为解决上述技术问题，本发明提供一种智能变电站二次系统故障的诊断方法，包括：
基于二次系统的故障信息以及与所述故障信息对应的故障信息特征，生成故障信息库；
采集所述二次系统的系统数据；
按预设规则对所述系统数据进行辨识得到故障信息辨识结果；其中，所述故障信息辨识结果包括系统错误数据和所述故障信息特征；
根据所述故障信息库，分析所述故障信息辨识结果得到系统故障类型和系统故障位置。
可选地，所述按预设规则对所述系统数据进行辨识得到故障信息辨识结果具体包括：
依据所述系统数据，构建数据信息状态矩阵；
解所述数据信息状态矩阵得到数据信息状态估计值；
获取数据信息量测值，并计算得到所述数据信息量测值与所述数据信息状态估计值之间的残差矩阵；
按预设条件搜索所述残差矩阵获得所述故障信息辨识结果。
可选地，所述依据所述系统数据，构建数据信息状态矩阵，具体包括：
依据所述系统数据，生成用于描述节点发送信息状况的节点发送矩阵和用于描述节点接收信息状况的节点接收矩阵；
由所述节点发送矩阵和所述节点接收矩阵，构建用于描述信息传递情况的逻辑节点间虚拟连接矩阵；
根据二次系统数值信息与二次系统逻辑节点的对应关系矩阵以及所述逻辑节点间虚拟连接矩阵，生成所述数据信息状态矩阵。
可选地，所述计算得到数据信息量测值与数据信息状态估计值之间的残差矩阵，具体包括：
将所述数据信息状态估计值进行泰勒展开得到量测数据信息的状态估计值；
定义所述数据信息量测值与所述状态估计值之差为残差，生成量测残差矩阵；
定义所述数据信息量测值与理想情况下真实值之差为误差，生成量测误差矩阵；
根据所述量测残差矩阵和所述量测误差矩阵推导得到残差方程。
可选地，所述根据所述故障信息库，分析所述故障信息辨识结果得到系统故障类型和系统故障位置，具体包括：
利用迪杰斯特拉算法计算各信息转发路径，得到信息转发路径集合；
由所述故障信息辨识结果得到故障信息集合和正常转发信息集合；
根据所述信息转发路径集合、所述故障信息集合和所述正常转发信息集合排除二次系统无故障区域，得到所述系统故障位置；
根据所述故障信息库，分析所述故障信息特征，得到与所述故障信息特征对应的系统故障类型。
可选地，所述故障信息特征的类型具体包括：
信息丢失、信息错误和持续时长。
可选地，还包括：
输出所述系统故障类型和所述系统故障位置。
为解决上述技术问题，本发明还提供一种智能变电站二次系统故障的诊断装置，包括：
建模单元，用于基于二次系统的故障信息以及与所述故障信息对应的故障信息特征，生成故障信息库；
采集单元，用于采集所述二次系统的系统数据；
辨识单元，用于按预设规则对所述系统数据进行辨识得到故障信息辨识结果；其中，所述故障信息辨识结果包括系统错误数据和所述故障信息特征；
分析单元，用于根据所述故障信息库，分析所述故障信息辨识结果得到系统故障类型和系统故障位置。
可选地，还包括：
输出单元，用于输出所述系统故障类型和所述系统故障位置。
为解决上述技术问题，本发明还提供一种智能变电站二次系统故障的诊断设备，包括：
存储器，用于存储指令，所述指令包括上述任意一项所述变电站二次系统故障的诊断方法的步骤；
处理器，用于执行所述指令。
本发明所提供一种智能变电站二次系统故障的诊断方法，先基于二次系统的故障信息以及与该故障信息对应的故障信息特征，生成故障信息库；再按预设规则对采集得到的二次系统的系统数据进行辨识得到故障信息辨识结果，获得系统错误数据和故障信息特征；进而根据故障信息库，分析故障信息辨识结果得到系统故障类型和系统故障位置。相比于现有技术，无需增加设备复杂度，只需按照二次系统原有可以检测到的故障信息进行分析与诊断，即可得到系统故障类型和系统故障位置，大大降低了变电站二次系统故障诊断的设备复杂度和设计复杂度，提高了原有的变电站二次系统的系统故障诊断能力。本发明还提供一种智能变电站二次系统故障的诊断装置及设备，具有上述有益效果，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种智能变电站二次系统故障的诊断方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种图1中步骤S12的具体实施方式的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种图1中步骤S13的具体实施方式的流程图；
图4为本发明实施例提供的另一种智能变电站二次系统故障的诊断方法的流程图；
图5为本发明实施例提供的一种智能变电站二次系统故障的诊断装置的结构图；
图6为本发明实施例提供的另一种智能变电站二次系统故障的诊断装置的结构图；
图7为本发明实施例提供的一种智能变电站二次系统故障的诊断设备的结构示意图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种智能变电站二次系统故障的诊断方法、装置及设备，实现无需增加设备复杂度而对智能变电站二次系统故障进行诊断分析，提高了对智能变电站二次系统故障的诊断能力。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的一种智能变电站二次系统故障的诊断方法的流程图。如图1所示，变电站二次系统故障的诊断方法包括：
S10：基于二次系统的故障信息以及与该故障信息对应的故障信息特征，生成故障信息库。
在具体实施中，可根据变电站二次系统的历史记录列出主要故障及故障信息特征。故障信息特征的类型具体可以包括信息丢失、信息错误以及相应的持续时长。
故障信息库可以如下表所示：
其中，“是否持续”为判定故障持续时间是否超过一次采样周期，超过即可判定为持续故障，否则则判定为偶然故障。
S11：采集二次系统的系统数据。
在具体实施中，接收SCD文件、SSD文件等配置文件，解析后形成信息存储架构部署。采集模拟量信息和开关量信息等实时信息，与配置文件一同存入预先设定的信息存储地址中。
S12：按预设规则对系统数据进行辨识得到故障信息辨识结果。
其中，所述故障信息辨识结果包括系统错误数据和故障信息特征。
故障信息辨识主要通过实时采集存储二次系统信息，识别智能变电站二次系统故障信息，输出识别结果以用于故障诊断和故障定位。
在具体实施中，设计算法对系统数据进行分析，得到包括系统错误数据和故障信息特征的故障信息辨识结果。
S13：根据故障信息库，分析故障信息辨识结果得到系统故障类型和系统故障位置。
结合系统错误数据和故障信息特征，查找故障信息库，实现对变电站二次系统的故障的诊断，进一步缩小故障范围，减少故障排查时间，提高消缺效率。
本发明实施例提供一种智能变电站二次系统故障的诊断方法，先基于二次系统的故障信息以及与该故障信息对应的故障信息特征，生成故障信息库；再按预设规则对采集得到的二次系统的系统数据进行辨识得到故障信息辨识结果，获得系统错误数据和故障信息特征；进而根据故障信息库，分析故障信息辨识结果得到系统故障类型和系统故障位置。相比于现有技术，无需增加设备复杂度，只需按照二次系统原有可以检测到的故障信息进行分析与诊断，即可得到系统故障类型和系统故障位置，大大降低了变电站二次系统故障诊断的设备复杂度和设计复杂度，提高了原有的变电站二次系统的系统故障诊断能力。
图2为本发明实施例提供的一种图1中步骤S12的具体实施方式的流程图。如图2所示，在上述实施例的基础上，在另一实施例中，步骤S12具体包括：
S20：依据系统数据，构建数据信息状态矩阵。
在具体实施中，可以包括以下步骤：
依据系统数据，生成用于描述节点发送信息状况的节点发送矩阵和用于描述节点接收信息状况的节点接收矩阵；
定义节点发送矩阵Pn×m的行n为信息编号，m为逻辑节点编号，Pij描述逻辑节点是否发送对应信息：
其中：
同理，定义节点接收矩阵Rn×m，用于描述二次系统节点与接收信息的对应关系：
其中：
由节点发送矩阵和所述节点接收矩阵，构建用于描述信息传递情况的逻辑节点间虚拟连接矩阵；
进一步地，以信息为基础，构建逻辑节点间虚拟连接矩阵Lm×m，Lm×m可由Pn×m、Rn×m运算获得。逻辑节点间虚拟连接矩阵表征逻辑节点间是否存在以信息传递为基础的关联关系，公式(3)中Lm×m，i为编号为i的信息下的虚拟连接关系：
设二次系统数值信息i与二次系统逻辑节点对应关系为Bm×1，i，其表达式如公式(4)所示，式中bij为理想情况下二次系统逻辑节点j应发送的准确数据信息i的数值：
Bm×1,i＝[bi1 bi2 … bim]T (4)
根据二次系统数值信息与二次系统逻辑节点的对应关系矩阵和逻辑节点间虚拟连接矩阵，生成数据信息状态矩阵；
由二次系统数据信息的冗余模型推导信息i的数据信息传递矩阵，如公式(5)所示。数据信息传递矩阵表征理想情况下准确的数据信息i在逻辑节点中的分布：
Cm×1,i＝Lm×m,i×Bm×1,i (5)
以数据信息传递矩阵Cm×1,i为量测方程，则数据信息状态估计的目标函数为：
min J(Cm×1,i)＝(Zi-Cm×1,i)TR-1(Zi-Cm×1,i) (6)
S21：解数据信息状态矩阵得到数据信息状态估计值。
其中，Zi表征实际采集到各节点中数据信息i的数值。R为权重矩阵，是以σi为对角元素的误差方差阵，用于区分数据信息的重要程度。通过加权最小二乘法(WLS)可以求出线性数据信息状态估计解如公式(7)所示，最终整理为如公式(8)的数据信息状态估计后的解矩阵
S22：获取数据信息量测值，并计算得到数据信息量测值与数据信息状态估计值之间的残差矩阵。
在具体实施中，可以包括如下步骤：
将数据信息状态估计值进行泰勒展开得到量测数据信息的状态估计值；
将数据信息状态估计值在真值x附近泰勒级数展开得到量测数据信息的状态估计值
定义数据信息量测值与状态估计值之差为残差，生成量测残差矩阵；
定义数据信息量测值与理想情况下真实值之差为误差，生成量测误差矩阵；
定义数据信息的量测值与量测估计值之间的差为残差r，其表达式如公式(10)所示，同时将数据信息的量测值与理想情况下真实值之间的差定义为误差v：
其中，r表示残差，z表示量测值，表示量测数据信息的状态估计值，实际使用时可变换成相应的矩阵形式。
根据量测残差矩阵和量测误差矩阵推导得到残差方程；
推导残差方程如公式(11)-(12)所示，同时定义灵敏度矩阵W，令R＝WV。由于二次系统数据信息状态估计计算中存在H(x)为奇异矩阵的情况，公式(11)-(12)分别表示奇异和非奇异系数矩阵H(x)的残差方程：
R＝V-H(x)Δx＝W2V
＝{[I+H(x)H+(x)]+[I-H(x)H+(x)]}V (12)
其中H+(x)为H(x)的广义逆矩阵，根据残差方程建立残差的方差阵，如公式(13)所示：
Var(r)＝E(rrT)＝WRWT＝WR (13)
S23：按预设条件搜索残差矩阵获得故障信息辨识结果。
分别定义标准化残差与标准化残差灵敏度矩阵，其中D＝diag{WR}。当二次系统中存在不良数据时，量测误差矩阵中相应元素vi大大超过常规值，而根据残差方程中测量误差与残差关系可知，量测残差矩阵中对应的元素ri同样大大超过常规值。而在正常情况下，二次系统量测量受传感设备的精度约束，量测数据应符合正态分布，所以残差R也是符合正态分布的随机变量，即：
取误检概率Pe＝0.0025时，取检查残差矩阵中绝对值大于3的值，认为其为坏数据，判定规则如公式(15)所示：
由于二次系统数据信息间具有强相关性，采用标准化残差搜索方法能够有效辨识系统错误数据。
图3为本发明实施例提供的一种图1中步骤S13的具体实施方式的流程图。如图3所示，在上述实施例的基础上，在另一实施例中，步骤S13具体包括：
S30：利用迪杰斯特拉算法计算各信息转发路径，得到信息转发路径集合。
智能变电站二次系统信息通过交换机转发，交换机采用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法计算信息转发最短路径。通常来说，在二次系统正常运行情况下，信息交换路径固定，且具备一致性，即对同优先等级的信息转发，其转发成功和失败的结果是一致的。
根据迪杰斯特拉算法可以计算各信息转发路径，设信息i的转发路径为pi，依次通过的节点为i1，i2，i3，...，如公式(16)所示：
pi＝[i1,i2,i3,…] (16)
S31：由故障信息辨识结果得到故障信息集合和正常转发信息集合。
设辨识故障信息集合为A，正常转发信息集合并为B。
S32：根据所述信息转发路径集合、故障信息集合和正常转发信息集合排除二次系统无故障区域，得到系统故障位置。
针对智能变电站二次系统信息传输特性，如公式(17)所示，排除二次系统无故障区域，并缩小故障排查范围：
S33：根据故障信息库，分析故障信息特征，得到与故障信息特征对应的系统故障类型。
对故障信息进行是否持续进行判定，用于诊断是否偶然性故障，偶然性故障通常包括互感器或信息通道的抖动、丢包、误码等问题。针对此类故障可进行故障定位并告警，经常出现时则对相应设备或元件实施检修。
图4为本发明实施例提供的另一种智能变电站二次系统故障的诊断方法的流程图。如图4所示，在上述实施例的基础上，在另一实施例中，变电站二次系统故障的诊断方法还包括：
S40：输出系统故障类型和系统故障位置。
为了后续处理，将系统故障类型和系统故障位置输出至指定位置。
可选地，可以以报警的方式输出系统故障类型和系统故障位置，以及时提示管理员。
上文详述了变电站二次系统故障的诊断方法对应的各个实施例，在此基础上，本发明还公开了与上述方法对应的变电站二次系统故障的诊断装置。
图5为本发明实施例提供的一种智能变电站二次系统故障的诊断装置的结构图。如图5所示，变电站二次系统故障的诊断装置包括：
建模单元101，用于基于二次系统的故障信息与该故障信息对应的故障信息特征，生成故障信息库；
采集单元102，用于采集二次系统的系统数据；
辨识单元103，用于按预设规则对系统数据进行辨识得到故障信息辨识结果；其中，故障信息辨识结果包括系统错误数据和故障信息特征；
分析单元104，用于根据所述故障信息库，分析故障信息辨识结果得到系统故障类型和系统故障位置。
图6为本发明实施例提供的另一种智能变电站二次系统故障的诊断装置的结构图。如图6所示，在上述实施例的基础上，在另一实施例中，变电站二次系统故障的诊断装置还包括：
输出单元201，用于输出系统故障类型和系统故障位置。
由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。
图7为本发明实施例提供的一种智能变电站二次系统故障的诊断设备的结构示意图。如图7所示，该智能变电站二次系统故障的诊断设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)710(例如，一个或一个以上处理器)和存储器720，一个或一个以上存储应用程序733或数据732的存储介质730(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器720和存储介质730可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质730的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对计算装置中的一系列指令操作。更进一步地，处理器710可以设置为与存储介质730通信，在智能变电站二次系统故障的诊断设备700上执行存储介质730中的一系列指令操作。
智能变电站二次系统故障的诊断设备700还可以包括一个或一个以上电源740，一个或一个以上有线或无线网络接口750，一个或一个以上输入输出接口770，和/或，一个或一个以上操作系统731，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
上述图1至图4所描述的智能变电站二次系统故障的诊断方法中的步骤由智能变电站二次系统故障的诊断设备基于该图7所示的结构实现。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的智能变电站二次系统故障的诊断设备及计算机可读存储介质的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，功能调用装置，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上对本发明所提供的一种智能智能变电站二次系统故障的诊断方法、装置及设备进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
Claims (10)
1.一种智能变电站二次系统故障的诊断方法，其特征在于，包括：
基于二次系统的故障信息以及与所述故障信息对应的故障信息特征，生成故障信息库；
采集所述二次系统的系统数据；
按预设规则对所述系统数据进行辨识得到故障信息辨识结果；其中，所述故障信息辨识结果包括系统错误数据和所述故障信息特征；
根据所述故障信息库，分析所述故障信息辨识结果得到系统故障类型和系统故障位置。
2.根据权利要求1所述的诊断方法，其特征在于，所述按预设规则对所述系统数据进行辨识得到故障信息辨识结果具体包括：
依据所述系统数据，构建数据信息状态矩阵；
解所述数据信息状态矩阵得到数据信息状态估计值；
获取数据信息量测值，并计算得到所述数据信息量测值与所述数据信息状态估计值之间的残差矩阵；
按预设条件搜索所述残差矩阵获得所述故障信息辨识结果。
3.根据权利要求2所述的诊断方法，其特征在于，所述依据所述系统数据，构建数据信息状态矩阵，具体包括：
依据所述系统数据，生成用于描述节点发送信息状况的节点发送矩阵和用于描述节点接收信息状况的节点接收矩阵；
由所述节点发送矩阵和所述节点接收矩阵，构建用于描述信息传递情况的逻辑节点间虚拟连接矩阵；
根据二次系统数值信息与二次系统逻辑节点的对应关系矩阵以及所述逻辑节点间虚拟连接矩阵，生成所述数据信息状态矩阵。
4.根据权利要求2所述的诊断方法，其特征在于，所述计算得到数据信息量测值与数据信息状态估计值之间的残差矩阵，具体包括：
将所述数据信息状态估计值进行泰勒展开得到量测数据信息的状态估计值；
定义所述数据信息量测值与所述状态估计值之差为残差，生成量测残差矩阵；
定义所述数据信息量测值与理想情况下真实值之差为误差，生成量测误差矩阵；
根据所述量测残差矩阵和所述量测误差矩阵推导得到残差方程。
5.根据权利要求1所述的诊断方法，其特征在于，所述根据所述故障信息库，分析所述故障信息辨识结果得到系统故障类型和系统故障位置，具体包括：
利用迪杰斯特拉算法计算各信息转发路径，得到信息转发路径集合；
由所述故障信息辨识结果得到故障信息集合和正常转发信息集合；
根据所述信息转发路径集合、所述故障信息集合和所述正常转发信息集合排除二次系统无故障区域，得到所述系统故障位置；
根据所述故障信息库，分析所述故障信息特征，得到与所述故障信息特征对应的系统故障类型。
6.根据权利要求1所述的诊断方法，其特征在于，所述故障信息特征的类型具体包括：
信息丢失、信息错误和持续时长。
7.根据权利要求1所述的诊断方法，其特征在于，还包括：
输出所述系统故障类型和所述系统故障位置。
8.一种智能变电站二次系统故障的诊断装置，其特征在于，包括：
建模单元，用于基于二次系统的故障信息以及与所述故障信息对应的故障信息特征，生成故障信息库；
采集单元，用于采集所述二次系统的系统数据；
辨识单元，用于按预设规则对所述系统数据进行辨识得到故障信息辨识结果；其中，所述故障信息辨识结果包括系统错误数据和所述故障信息特征；
分析单元，用于根据所述故障信息库，分析所述故障信息辨识结果得到系统故障类型和系统故障位置。
9.根据权利要求8所述的诊断装置，其特征在于，还包括：
输出单元，用于输出所述系统故障类型和所述系统故障位置。
10.一种智能变电站二次系统故障的诊断设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储指令，所述指令包括权利要求1至7任意一项所述变电站二次系统故障的诊断方法的步骤；
处理器，用于执行所述指令。
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