CN109886443A - 一种基于灰色系统理论的故障预估系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于灰色系统理论的故障预估系统，包括故障预判模块、故障预测模块和故障评估模块；其中故障预判模块采集系统信息后将系统信息传输至故障预测模块，故障预测模块利用基于灰色系统理论的数学模型对系统信息进行故障预测并将预测结果传输至故障评估模块，故障评估模块对预测结果进行评估并将评估结果传输至故障预判模块，故障预判模块进行预测结果对比。
Description
技术领域
本发明涉及电网系统故障预测领域，更具体地，涉及一种基于灰色系统理论的故障预估系统。
背景技术
目前电网调控中心管控系统不具备系统故障预测的能力。故障预测可以利用“先验知识”，采用预测推理的方法对可能发生的故障做出判断，将故障扼杀于摇篮中，从而避免其给整个系统带来灾难性的后果。由于故障预测具有很强的“前瞻性”，因此在电力系统有很强的应用价值，在本次技术改造中研发了基于灰色系统的故障预评估，提升系统的抗干扰能力。
发明内容
本发明的目的是提升电网系统的故障预评估能力和抗干扰能力，提出一种基于灰色系统理论的故障预估系统。
为实现以上发明目的，采用的技术方案是：
一种基于灰色系统理论的故障预估系统，其中灰色系统是一种尽可能利用不足信息建立信息量充足模型的方法，它尽可能的发挥白色信息的用途，找到一种用离散信息建立微分方程的方法，使抽象的系统变得具体化，包括故障预判模块、故障预测模块和故障评估模块；其中故障预判模块采集系统信息后将系统信息传输至故障预测模块，故障预测模块利用基于灰色系统理论的数学模型对系统信息进行故障预测并将预测结果传输至故障评估模块，故障评估模块对预测结果进行评估并将评估结果传输至故障预判模块，故障预判模块进行预测结果对比。
其中所述故障预判模块包括采集告警信息模块、状态变更模块、对比预测结果模块；其中采集告警信息模块用于采集实时的告警信息，状态变更模块用于追踪系统所处的当前状态，对比预测结果模块用于对预测结果进行对比。
其中所述当前状态包括安全状态、紧急状态、恢复状态和不安全状态。
其中所述故障预测模块包括特征提取模块和预测特征模块；其中特征提取模块对数学模型中的若干个因子进行识别，包括主要因子和相关因子；预测特征模块根据识别的因子特征进行预测。
其中所述故障评估模块包括选取评价指标模块、生成状态序列模块、计算系数权重模块和分类故障等级模块；其中选取评价指标模块用于选取评价指标，生成状态序列模块用于生成状态序列，计算系数权重模块用于计算系数权重，分类故障等级模块用于对故障等级进行分类。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过采用基于灰色系统理论的故障预估系统，能够预测系统可能发生的故障，能够动态刻画系统当前所处的状态，对于不同类别的故障，能够采用不同的应对策略。
附图说明
图1为本发明的系统原理图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
一种基于灰色系统理论的故障预估系统，如图1所示，其中灰色系统是一种尽可能利用不足信息建立信息量充足模型的方法，它尽可能的发挥白色信息的用途，找到一种用离散信息建立微分方程的方法，使抽象的系统变得具体化，包括故障预判模块、故障预测模块和故障评估模块；其中故障预判模块采集系统信息后将系统信息传输至故障预测模块，故障预测模块利用基于灰色系统理论的数学模型对系统信息进行故障预测并将预测结果传输至故障评估模块，故障评估模块对预测结果进行评估并将评估结果传输至故障预判模块，故障预判模块进行预测结果对比。
其中所述故障预判模块包括采集告警信息模块、状态变更模块、对比预测结果模块；其中采集告警信息模块用于采集实时的告警信息，状态变更模块用于追踪系统所处的当前状态，系统处于不停运行过程中，其运行状态也会时刻发生变换。Petri网是一种用于描述离散的、分布式系统的数学建模工具，利用其能够很好刻画和追踪系统所处的当前状态，其中包括：安全状态、紧急状态、恢复状态及不安全状态。对比预测结果模块用于对预测结果进行对比。
故障预测模块利用数学模型对系统行为特征值的发展变化进行的预测；对于行为特征值中的异常值发生的时刻进行估计；对在特定时区发生的事件，做出未来时间分布的计算，对于系统多因子的动态关联，进行配合研究，包括特征提取模块和预测特征模块；其中特征提取模块对数学模型中的若干个因子进行识别，包括主要因子和相关因子，通常需要利用数学方法，识别主要因子和相关因子，剔除无关的因子，这样可以实现对因子的压缩处理，同时保证模型的准确性。；预测特征模块根据识别的因子特征进行预测。
其中所述故障评估模块利用故障预测提取的特征，对故障做相应的评估。利用各个因子的权重系数，计算整体对模型的贡献值，评估模型准确度。同时，为了考虑故障对系统的影响程度，需对故障做分类处理，针对不同的故障类别，采取不同的应对策略，包括选取评价指标模块、生成状态序列模块、计算系数权重模块和分类故障等级模块；其中选取评价指标模块用于选取评价指标，生成状态序列模块用于生成状态序列，计算系数权重模块用于计算系数权重，分类故障等级模块用于对故障等级进行分类。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于灰色系统理论的故障预估系统，其中灰色系统是一种尽可能利用不足信息建立信息量充足模型的方法，它尽可能的发挥白色信息的用途，找到一种用离散信息建立微分方程的方法，使抽象的系统变得具体化，其特征在于，包括故障预判模块、故障预测模块和故障评估模块；其中故障预判模块采集系统信息后将系统信息传输至故障预测模块，故障预测模块利用基于灰色系统理论的数学模型对系统信息进行故障预测并将预测结果传输至故障评估模块，故障评估模块对预测结果进行评估并将评估结果传输至故障预判模块，故障预判模块进行预测结果对比。
2.根据权利要求1所述的一种基于灰色系统理论的故障预估系统，其特征在于，所述故障预判模块包括采集告警信息模块、状态变更模块、对比预测结果模块；其中采集告警信息模块用于采集实时的告警信息，状态变更模块用于追踪系统所处的当前状态，对比预测结果模块用于对预测结果进行对比。
3.根据权利要求2所述的一种基于灰色系统理论的故障预估系统，其特征在于，所述当前状态包括安全状态、紧急状态、恢复状态和不安全状态。
4.根据权利要求1所述的一种基于灰色系统理论的故障预估系统，其特征在于，所述故障预测模块包括特征提取模块和预测特征模块；其中特征提取模块对数学模型中的若干个因子进行识别，包括主要因子和相关因子；预测特征模块根据识别的因子特征进行预测。
5.根据权利要求1、4所述的一种基于灰色系统理论的故障预估系统，其特征在于，所述故障评估模块包括选取评价指标模块、生成状态序列模块、计算系数权重模块和分类故障等级模块；其中选取评价指标模块用于选取评价指标，生成状态序列模块用于生成状态序列，计算系数权重模块用于计算系数权重，分类故障等级模块用于对故障等级进行分类。
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