CN111178423B - 一种故障预警方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种故障预警方法及装置，涉及光伏发电技术领域，解决了现有的故障维修效率比较低的技术问题。该方法包括：获取电子设备在第一预设时间段内的数据；所述数据包括：功率、三相电流、所述三相电流中任意两相电流之间的差值、三相电压和所述三相电压中任意两相电压之间的差值；然后将数据输入到预先训练好的预测模型，以确定用于表示所述电子设备在所述第一预设时间段之后发生故障的概率的目标概率值；接着根据目标概率值，输出包括电子设备的目标故障类型的故障信息。

Description

一种故障预警方法及装置

技术领域

本发明涉及光伏发电技术领域，尤其涉及一种故障预警方法及装置。

背景技术

光伏发电系统是一种将太阳光能转换为电能，并向电网输送电力的发电系统。光伏发电系统通常由太阳能板、控制器、逆变器、直流负载设备、交流负载设备和蓄电池设备等设备组成。

用户在使用光伏发电系统时，若光伏发电系统输出的电能不太稳定，则说明光伏发电系统中的至少一个设备发生了故障。现有技术中，运维人员需要逐一检查光伏发电系统中的设备，耗时耗力，效率较低。

发明内容

本申请提供一种故障预警方法及装置，解决了现有的故障维修效率比较低的技术问题。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，提供一种故障预警方法，故障预警装置首先获取电子设备在第一预设时间段内的数据；然后将数据输入到预先训练好的预测模型，以确定用于表示电子设备发生故障的概率，即目标概率值；再然后根据目标概率值，输出包括电子设备的目标故障类型的故障信息。

可以看出，故障预警装置通过预先训练好的预测模型，对电子设备在第一预设时间段内的数据进行预测，以确定电子设备发生故障的概率。相比现有技术，本申请提供的方案中可以快速、准确地预测电子设备是否发生故障或者将要发生故障，以便于运维人员可以根据故障预警装置输出的故障信息，及时的对电子设备进行检查，有效地提高了电子设备的故障维修效率。

第二方面，提供一种故障预警装置，该故障预警装置包括：获取单元，用于获取电子设备在第一预设时间段内的数据；数据包括：功率、三相电流、三相电流中任意两相电流之间的差值、三相电压和三相电压中任意两相电压之间的差值；确定单元，用于将获取单元获取的数据输入到预先训练好的预测模型，以确定目标概率值，目标概率值用于表示电子设备在第一预设时间段之后发生故障的概率；输出单元，用于根据确定单元确定的目标概率值，输出故障信息；故障信息包括电子设备的目标故障类型。

第三方面，提供一种故障预警装置，包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机执行指令，处理器与存储器通过总线连接。当故障预警装置运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使故障预警装置执行第一方面所述的故障预警方法。

该故障预警装置可以是电子设备，也可以是电子设备中的一部分装置，例如电子设备中的芯片系统。该芯片系统用于支持电子设备实现第一方面及其任意一种可能的实现方式中所涉及的功能，例如，接收、确定、分流上述故障预警方法中所涉及的数据和/或信息。该芯片系统包括芯片，也可以包括其他分立器件或电路结构。

第四方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机执行指令，当计算机执行指令在计算机上运行时，使得该计算机执行第一方面所述的故障预警方法。

第五方面，提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面及其任一种可能的设计方式所述的故障预警方法。

需要说明的是，上述计算机指令可以全部或者部分存储在第一计算机存储介质上。其中，第一计算机存储介质可以与故障预警装置的处理器封装在一起的，也可以与故障预警装置的处理器单独封装，本申请对此不作限定。

本发明中第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的描述，可以参考第一方面的详细描述；并且，第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述。

在本申请中，上述故障预警装置的名字对设备或功能模块本身不构成限定，在实际实现中，这些设备或功能模块可以以其他名称出现。只要各个设备或功能模块的功能和本发明类似，属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内。

本发明的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种光伏发电系统的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种故障预警系统的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种故障预警装置的硬件结构示意图；

图4为本申请实施例提供的又一种故障预警装置的硬件结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种预测模型训练流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种故障预警方法的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的一种故障预警装置的结构示意图；

图8为本申请实施例提供的又一种故障预警装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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。

需要说明的是，本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，在本申请实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不是在对数量和执行次序进行限定。

光伏发电系统是一种将太阳光能转换为电能，并向电网输送电力的发电系统。图1示出了光伏发电系统的结构示意图。如图1所示，光伏发电系统通常由太阳能板组11、控制器12、逆变器设备13、直流负载设备14、交流负载设备15和蓄电池设备16等设备组成。其中，太阳能板组11与控制器12连接；控制器12分别连接逆变器设备13、直流负载设备14和蓄电池设备16；逆变器设备13连接交流负载设备15。下面对上述各个设备进行详细描述。

太阳能板组11由至少一个太阳能板组成，用于将太阳的辐射能力(即太阳能)转换为电能，并向控制器12传输转换后的电能。

控制器12用于控制光伏发电系统的工作状态，并对蓄电池设备16起到过充电保护、过放电保护的作用。控制器12还用于接收太阳能板组11传输的电能，并分别向逆变器设备13、直流负载设备14和蓄电池设备16传输接收到的电能。当太阳能板组11发生故障时，控制器12向蓄电池设备16发送太阳能板故障信息，以指示蓄电池设备16发送存储的电能。

逆变器设备13由至少一个逆变器组成，用于将接收到控制器12发送的直流电(direct current，DC)转换为交流电(alternating current，AC)，并向交流负载设备15传输交流电。本申请实施例中，逆变器设备13还用于输出逆变器设备13的功率、三相电流、三相电流中任意两相电流之间的差值、三相电压和三相电压中任意两相电压之间的差值。

直流负载设备14用于接收控制器12发送的直流电，并向需要直流电的设备(例如直流电机、移动照明设备等，图1中未示出)，发送接收到的直流电。

交流负载设备15用于接收逆变器设备13发送的交流电，并向需要交流电的设备(例如电冰箱、洗衣机等，图1中未示出)，发送接收到的交流电。

蓄电池设备16由至少一个蓄电池设备成，用于接收并存储控制器12发送的电能。蓄电池设备16还用于在接收到控制器12发送的太阳能板故障信息后，向控制器12发送存储的电能。

用户在使用光伏发电系统时，若光伏发电系统输出的电能不太稳定，则说明光伏发电系统中的至少一个设备发生了故障。现有技术中，运维人员需要逐一检查光伏发电系统中的设备，耗时耗力，效率较低。

针对上述问题，本申请实施例提供了一种故障预警方法，故障预警装置通过预先训练好的预测模型，对电子设备在第一预设时间段内的数据进行预测，以确定电子设备发生故障的概率。可以看出，相比现有技术，本申请提供的方案中可以快速、准确地预测电子设备是否发生故障或者将要发生故障，以便于运维人员可以根据故障预警装置输出的故障信息，及时的对电子设备进行检查，有效地提高了电子设备的故障维修效率。

在实际应用中，电子设备包括逆变器设备。为了便于理解，本申请实施例中，以电子设备为逆变器设备为例进行说明。

本申请实施例提供的故障预警方法适用于故障预警系统20。基于图1，如图2所示，该故障预警系统20包括图1示出的太阳能板组11、控制器12、逆变器设备13、直流负载设备14、交流负载设备15和蓄电池设备16。

故障预警装置17可以设置于光伏云系统(图1和图2中未示出)，并通过光伏云系统获取逆变器设备13的数据；也可以集成于逆变器设备13上；还可以是一个与逆变器设备13和光伏云系统相互独立的装置。

这里，当故障预警装置17集成于逆变器设备13上，且逆变器设备13包括多个逆变器设备时，可以在多个逆变器设备中的每个逆变器设备上都集成一个故障预警装置，也可以在一个逆变器设备上集成一个故障预警装置17，并分别连接其他逆变器设备，在此不作限定。

为了便于理解，本申请实施例以故障预警装置17是一个与逆变器设备13和光伏云系统相互独立的装置为例进行说明。

对于图2中示出的任一逆变器设备而言，故障预警装置17均可获取该逆变器设备13的在第一预设时间段内的数据，并根据该数据预测逆变器设备13发生故障的概率。因为对每一个逆变器设备13的处理过程都相同，因此，本申请实施例以故障预警装置17对一个逆变器设备13的处理过程为例进行说明。

上述故障预警装置17可以为用于对逆变器设备13中的数据进行预测的设备，也可以为该设备中的芯片，还可以为该设备中的片上系统。

可选的，该设备可以是物理机，例如：台式电脑，又称台式机或桌面机(desktopcomputer)、手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(Ultra-mobile PersonalComputer，UMPC)、上网本、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等终端。

可选的，上述故障预警装置17也可以通过部署在物理机上的虚拟机(virtualmachine，VM)，以实现上述故障预警装置17所要实现的功能。

图2中的太阳能板组11、控制器12、逆变器设备13、直流负载设备14、交流负载设备15和蓄电池设备16和故障预警装置17的基本硬件结构类似，都包括图3所示故障预警装置所包括的元件。下面以图3所示的故障预警装置为例，介绍图2中的太阳能板组11、控制器12、逆变器设备13、直流负载设备14、交流负载设备15和蓄电池设备16和故障预警装置17的硬件结构。

图3示出了本申请实施例提供的故障预警装置的一种硬件结构示意图。如图3所示，该故障预警装置包括处理器31，存储器32、通信接口33、总线34。处理器31，存储器32以及通信接口33之间可以通过总线34连接。

处理器31是故障预警装置的控制中心，可以是一个处理器，也可以是多个处理元件的统称。例如，处理器31可以是一个通用中央处理单元(central processing unit，CPU)，也可以是其他通用处理器等。其中，通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。

作为一种实施例，处理器31可以包括一个或多个CPU，例如图3中所示的CPU 0和CPU 1。

存储器32可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasable programmable read-only memory，EEPROM)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。

一种可能的实现方式中，存储器32可以独立于处理器31存在，存储器32可以通过总线34与处理器31相连接，用于存储指令或者程序代码。处理器31调用并执行存储器32中存储的指令或程序代码时，能够实现本发明实施例提供的故障预警方法。

另一种可能的实现方式中，存储器32也可以和处理器31集成在一起。

通信接口33，用于与其他设备通过通信网络连接。所述通信网络可以是以太网，无线接入网，无线局域网(wireless local area networks，WLAN)等。通信接口33可以包括用于接收数据的接收单元，以及用于发送数据的发送单元。

总线34，可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

需要指出的是，图3示出的结构并不构成对该故障预警装置的限定。除图3所示部件之外，该故障预警装置可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

图4示出了本申请实施例中故障预警装置的另一种硬件结构。如图4所示，故障预警装置可以包括处理器41以及通信接口42。处理器41与通信接口42耦合。

处理器41的功能可以参考上述处理器31的描述。此外，处理器41还具备存储功能，可以参考上述存储器32的功能。

通信接口42用于为处理器41提供数据。该通信接口42可以是故障预警装置的内部接口，也可以是故障预警装置对外的接口(相当于通信接口33)。

需要指出的是，图3(或图4)中示出的结构并不构成对故障预警装置的限定，除图3(或图4)所示部件之外，该故障预警装置可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合附图对本申请实施例提供的故障预警方法进行详细介绍。

本申请实施例提供的故障预警方法包括：故障预警装置根据逆变器设备在第三预设时间段内的数据，训练得到预测模型的流程(简称为“预测模型训练流程”)和故障预警装置根据预测模型，对逆变器设备在第一预设时间段内的数据进行预测的流程(简称为“预测流程”)。

下面先对“预测模型训练流程”进行描述。

如图5所示，“预测模型训练流程”包括：S501-S502。

S501、故障预警装置获取逆变器设备在第三预设时间段内的数据。

其中，逆变器设备在第三预设时间段内的数据包括：逆变器设备在第三预设时间段内的功率、三相电流、三相电流中任意两相电流之间的差值、三相电压和三相电压中任意两相电压之间的差值。

可选的，逆变器设备在第三预设时间段内的功率可以是逆变器设备在第三预设时间段内的平均功率(即第三预设时间段内的总功率与第三预设时间段的比值)，也可以是逆变器设备在第三预设时间段内的最大功率，本申请实施例对此不作限定。

本申请实施例以功率为第三预设时间段内的平均功率为例进行说明。

相应的，逆变器设备在第三预设时间段内的三相电流中的每一相电流，可以是逆变器设备在第三预设时间段内的三相电流中的每一相电流对应的平均电流，也可以是逆变器设备在第三预设时间段内的三相电流中的每一相电流对应的最大电流，本申请实施例对此不作限定。

本申请实施例以三相电流中的每一相电流为第三预设时间段内的三相电流中的每一相电流对应的平均电流为例进行说明。

逆变器设备在第三预设时间段内的三相电压中的每一相电压，可以是逆变器设备在第三预设时间段内的三相电压中的每一相电压对应的平均电压，也可以是逆变器设备在第三预设时间段内的三相电压中的每一相电压对应的最大电压，本申请实施例对此不作限定。

本申请实施例以三相电压中的每一相电压为第三预设时间段内的三相电压中的每一相电压对应的平均电压为例进行说明。

可选的，故障预警装置还可以获取逆变器设备在第三预设时间段内的电能。该电能为逆变器设备在第三预设时间段内的累积的电能，即逆变器设备在第三预设时间段的终止时刻的电能与逆变器设备在第三预设时间段的起始时刻的电能之间的差值。

可选的，故障预警装置还可以获取多个特征信息。特征信息包括：天气信息和编号信息。

天气信息包括：晴天、多云或阴天中的至少一项。故障预警装置可以将获取到的逆变器设备在第三预设时间段内多个时刻的数据进行聚类，并根据聚类结果，为每一类数据添加天气信息。

编号信息为逆变器设备的唯一编号。故障预警装置可以根据聚类结果，为每一类数据添加逆变器设备的编号信息。

可选的，在获取到逆变器设备在第三预设时间段内的数据后，故障预警装置可以对该数据进行处理。例如：删除逆变器设备在第三预设时间段内的数据中的异常值。这样，可以提高待训练的预测模型(即下述S502中的预测模型)的准确性。

S502、故障预警装置根据逆变器设备在第三预设时间段内的数据，训练得到预测模型。

模型的训练通常是一个循环迭代的过程。为了保证确定出的预测模型的稳定性和准确性，故障预警装置需要采用训练数据(如本申请实施例中逆变器设备在第三预设时间段内的数据)多次训练预测模型，并调整预测模型中的参数。具体调整预测模型中的参数的方法可以参考现有的调整预测模型中的参数的方法，在此不再赘述。

故障预警装置每次训练完预测模型后，可以判断当前执行训练处理操作的次数是否小于预设训练次数。当然，故障预警装置也可以判断当前预测模型输出的预测值是否满足预设预测值。本申请实施例对此不作限定。当故障预警装置判断当前执行训练处理操作的次数大于或等于预设训练次数，或者故障预警装置判断当前预测模型输出的预测值满足预设预测值，则确定当前预测模型为训练好的预测模型。

其中，预测模型可以是向量机模型，逻辑回归模型或随机森林模型中的任意一个，也可以是将向量机模型，逻辑回归模型和随机森林模型进行融合，得到的融合模型。具体融合的方法可以参考现有的融合模型的方法，在此不再赘述。

本申请实施例以预测模型为融合模型为例进行说明。

上述预测模型用于对数据进行预测，并得到目标概率值。具体的，故障预警装置可以将任意时间段内的数据输入到预测模型中，并得到多个概率值，每个概率值唯一对应一个目标故障类型。为了便于运维人员有针对性的对目标故障类型中的某一个故障进行处理，故障预警装置得到多个概率值后，确定最大的概率值为目标概率值。

示例性的，目标故障类型包括：交流侧过压故障、三相不平衡故障和遮挡故障时，输出三个目标故障类型对应的概率值。

具体的，表1示出的上述目标故障类型的特征。运维人员可以根据目标故障类型的特征，对发生故障的逆变器设备进行相应的处理操作。

表1

接下来对“预测流程”进行描述。

采用上述方法训练好预测模型之后，故障预警装置可以根据预测模型，对逆变器设备在第一预设时间段内的数据进行预测。在“预测流程”中，上述过程得到的预测模型为预先训练好的预测模型。如图6所示，包括：S601-S609。

S601、故障预警装置获取逆变器设备在第一预设时间段内的数据。

故障预警装置获取逆变器设备在第一预设时间段内的数据，与上述S501中，故障预警装置获取逆变器设备在第三预设时间段内的数据的内容相同，在此不再赘述。

S602、故障预警装置根据逆变器设备在第一预设时间段内的数据，判断逆变器设备是否发生故障。

故障预警装置在获取逆变器设备在第一预设时间段内的数据之后，可以直接根据逆变器在第一预设时间段内的数据判断是否发生故障。若故障预警装置根据逆变器设备在第一预设时间段内的数据，确定逆变器设备发生故障，则执行S603。若故障预警装置根据逆变器设备在第一预设时间段内的数据，确定逆变器设备未发生故障，则执行S604。

S603、故障预警装置输出第一故障类型。

若故障预警装置根据逆变器设备在第一预设时间段内的数据，确定逆变器设备发生故障，则输出逆变器设备的第一故障类型。

可选的，故障预警装置根据逆变器设备在第一预设时间段内的数据，确定逆变器设备发生故障的第一故障类型包括：光伏系统隔离故障、漏电流故障、逆变器硬件故障、通讯故障和开路故障。具体的，表2示出的上述第一故障类型的特征。运维人员可以根据第一故障类型的特征，对发生故障的逆变器设备进行相应的处理操作。

表2

S604、故障预警装置将逆变器设备在第一预设时间段内的数据输入到预先训练好的预测模型，以确定目标概率值。

若故障预警装置根据逆变器设备在第一预设时间段内的数据，确定逆变器设备未发生故障，则将逆变器设备在第一预设时间段内的数据输入到预先训练好的预测模型，以确定目标概率值。

其中，第一预设时间段为第三预设时间段之后的时间段。目标概率值用于表示逆变器设备发生故障的概率。

故障预警装置将逆变器设备在第一预设时间段内的数据输入到预先训练好的预测模型后，会得到多个概率值，分别对应多个目标故障类型。具体目标故障类型可参考上述S502中对目标故障类型的描述，在此不再赘述。为了便于运维人员有针对性的对目标故障类型中的某一个故障进行处理，故障预警装置得到多个概率值后，确定最大的概率值为目标概率值。

S605、故障预警装置判断目标概率值是否小于预设阈值。

具体的，若故障预警装置判断目标概率值大于或等于预设阈值，则执行S606。若故障预警装置判断目标概率值小于预设阈值，则执行S607。

S606、故障预警装置输出故障信息。

当目标概率值大于或等于预设阈值时，说明逆变器设备发生故障。因此，故障预警装置输出包括电子设备的目标故障类型故障信息。

可选的，故障预警装置可以将目标概率值对应的目标故障类型添加到故障信息中，方便运维人员可以快速处理该逆变器设备的故障。

可选的，故障预警装置可以显示故障信息(该故障信息可以采用文字或者图形的方式展现)，也可以播放故障信息(该故障信息可以采用语音播放该故障信息的相应内容的形式，也可以采用蜂鸣音播放的形式)，还可以通过其他方式进行预警，在此不作限定。

S607、故障预警装置判断目标概率值是否满足预设规律。

当目标概率值小于预设阈值时，说明逆变器设备可能发生故障。因此，故障预警装置获取第二预设时间段内的至少一个第一概率值，并确定第二预设时间段内的至少一个第一概率值的规律为预设规律。

其中，第一概率值用于表示逆变器设备在第二预设时间段内发生故障的概率。第二预设时间段为第一预设时间段之前的时间段。第二预设时间段和第三预设时间段可以是同一个时间段，也可以是不同的时间段，在此不作限定。

可选的，预设规律可以是第二预设时间段内的至少一个第一概率值中，每相邻的两个第一概率值之间的差值小于预设阈值，也可以是第二预设时间段内的至少一个第一概率值中，每个第一概率值都相同，还可以是其他预设规律，在此不作限定。

示例性的，当预设规律为第二预设时间段内的至少一个第一概率值中，每相邻的两个第一概率值之间的差值小于预设阈值时，故障预警装置获取第二预设时间段内连续三个第一概率值，分别是0.3、0.4和0.3。则预设规律为相邻的两个第一概率值之间的差值小于或等于0.1。当预测模型输出的目标概率值为0.5时，则故障预警装置确定目标概率值不满足预设规律，执行S608。当预测模型输出的目标概率值为0.4时，则故障预警装置确定目标概率值满足预设规律，执行S609。

S608、故障预警装置输出预警信息。

当故障预警装置确定目标概率值不满足预设规律时，说明逆变器设备可能发生故障。因此，故障预警装置输出预警信息，以指示检查逆变器设备。

S609、故障预警装置输出目标概率值。

当目标概率值满足预设规律时，故障预警装置输出目标概率值。

由上可知，本申请实施例示出了故障预警装置与逆变器设备和光伏云系统相互独立的情况下，二者之间的通信流程。可以理解的是，当故障预警装置和逆变器设备集成于同一设备时，故障预警装置和逆变器设备之间的通信方式为该设备内部模块之间的通信。这种情况下，二者之间的通信流程与“故障预警装置与逆变器设备和光伏云系统相互独立的情况下，二者之间的通信流程”相同。当故障预警装置设置于光伏云系统时，故障预警装置和逆变器设备之间的通信流程与“故障预警装置与逆变器设备和光伏云系统相互独立的情况下，二者之间的通信流程”相同。

本申请实施例提供一种故障预警方法，故障预警装置首先获取电子设备在第一预设时间段内的数据；然后将数据输入到预先训练好的预测模型，以确定用于表示电子设备发生故障的概率，即目标概率值；再然后根据目标概率值，输出用于指示检查电子设备的故障信息。

可以看出，故障预警装置通过预先训练好的预测模型，对电子设备在第一预设时间段内的数据进行预测，以确定电子设备发生故障的概率。相比现有技术，本申请提供的方案中可以快速、准确地预测电子设备是否发生故障或者将要发生故障，以便于运维人员可以根据故障预警装置输出的故障信息，及时的对电子设备进行检查，有效地提高了电子设备的故障维修效率。

上述主要从方法的角度对本申请实施例提供的方案进行了介绍。为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对故障预警装置进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。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。可选的，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，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。

如图7所示，为本申请实施例提供的一种故障预警装置70的结构示意图。该故障预警装置70用于提高电子设备的故障维修效率。例如用于执行图5所示的预测模型训练流程或者图6所示的故障预警方法。该故障预警装置70包括：获取单元701、确定单元702和输出单元703。

获取单元701，用于获取电子设备在第一预设时间段内的数据；数据包括：功率、三相电流、三相电流中任意两相电流之间的差值、三相电压和三相电压中任意两相电压之间的差值。例如，结合图6所示，获取单元701可以用于执行S601。

确定单元702，用于将获取单元701获取的数据输入到预先训练好的预测模型，以确定目标概率值，目标概率值用于表示电子设备在第一预设时间段之后发生故障的概率。例如，结合图6所示，确定单元702可以用于执行S604。

输出单元703，用于根据确定单元702确定的目标概率值，输出故障信息；故障信息包括电子设备的目标故障类型。例如，结合图6所示，输出单元703可以用于执行S605-S606。

可选的，输出单元703，具体用于：

判断目标概率值是否大于预设阈值。例如，结合图6所示，输出单元703可以用于执行S605。

若目标概率值大于或等于预设阈值，则输出故障信息。例如，结合图6所示，输出单元703可以用于执行S606。

可选的，获取单元701，还用于若目标概率值小于预设阈值，则获取第二预设时间段内的至少一个第一概率值；第二预设时间段为第一预设时间段之前的时间段；第一概率值用于表示电子设备在第二预设时间段内发生故障的概率。

确定单元702，还用于确定获取单元701获取的第二预设时间段内的至少一个第一概率值的规律为预设规律。

输出单元703，还用于若目标概率值不满足预设规律，则输出预警信息；预警信息用于指示检查电子设备是否故障。例如，结合图6所示，输出单元703可以用于执行S608。

可选的，获取单元701，还用于获取电子设备在第三预设时间段内的数据；第三预设时间段为第一预设时间段之前的时间段。例如，结合图5所示，获取单元701可以用于执行S501。

如图8所示，故障预警装置还包括：训练单元704。

训练单元704，训练单元704，用于根据获取单元701获取的电子设备在第三预设时间段内的数据，训练得到预测模型。例如，结合图5所示，训练单元704可以用于执行S502。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机执行指令。当计算机执行指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上述实施例提供的故障预警方法中，故障预警装置执行的各个步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品可直接加载到存储器中，并含有软件代码，该计算机程序产品经由计算机载入并执行后能够实现上述实施例提供的故障预警方法中，故障预警装置执行的各个步骤。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件程序实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式来实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机执行指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digitalsubscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可以用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)，光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

通过以上的实施方式的描述，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，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，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，所述模块或单元的划分，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。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，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，装置或单元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单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读取的存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例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个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述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、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种故障预警方法，其特征在于，包括：

获取电子设备在第一预设时间段内的数据；所述数据包括：功率、三相电流、所述三相电流中任意两相电流之间的差值、三相电压和所述三相电压中任意两相电压之间的差值；

将所述数据输入到预先训练好的预测模型，以确定目标概率值，所述目标概率值用于表示所述电子设备在所述第一预设时间段之后发生故障的概率；

根据所述目标概率值，输出故障信息；所述故障信息包括所述电子设备的目标故障类型。

2.根据权利要求1所述的故障预警方法，其特征在于，所述根据所述目标概率值，输出故障信息，包括：

判断所述目标概率值是否大于预设阈值；

若所述目标概率值大于或等于所述预设阈值，则输出所述故障信息。

3.根据权利要求2所述的故障预警方法，其特征在于，所述判断所述目标概率值是否大于预设阈值之后，还包括：

若所述目标概率值小于所述预设阈值，则获取第二预设时间段内的至少一个第一概率值；所述第二预设时间段为所述第一预设时间段之前的时间段；所述第一概率值用于表示所述电子设备在所述第二预设时间段内发生故障的概率；

确定所述第二预设时间段内的至少一个第一概率值的规律为预设规律；

若所述目标概率值不满足所述预设规律，则输出预警信息；所述预警信息用于指示检查所述电子设备是否故障。

4.根据权利要求1所述的故障预警方法，其特征在于，所述故障预警方法还包括：

获取所述电子设备在第三预设时间段内的数据；所述第三预设时间段为所述第一预设时间段之前的时间段；

根据所述电子设备在所述第三预设时间段内的数据，训练得到所述预测模型。

5.一种故障预警装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取电子设备在第一预设时间段内的数据；所述数据包括：功率、三相电流、所述三相电流中任意两相电流之间的差值、三相电压和所述三相电压中任意两相电压之间的差值；

确定单元，用于将所述获取单元获取的所述数据输入到预先训练好的预测模型，以确定目标概率值，所述目标概率值用于表示所述电子设备在所述第一预设时间段之后发生故障的概率；

输出单元，用于根据所述确定单元确定的所述目标概率值，输出故障信息；所述故障信息包括所述电子设备的目标故障类型。

6.根据权利要求5所述的故障预警装置，其特征在于，所述输出单元，具体用于：

判断所述目标概率值是否大于预设阈值；

若所述目标概率值大于或等于所述预设阈值，则输出所述故障信息。

7.根据权利要求6所述的故障预警装置，其特征在于，

所述获取单元，还用于若所述目标概率值小于所述预设阈值，则获取第二预设时间段内的至少一个第一概率值；所述第二预设时间段为所述第一预设时间段之前的时间段；所述第一概率值用于表示所述电子设备在所述第二预设时间段内发生故障的概率；

所述确定单元，还用于确定所述获取单元获取的所述第二预设时间段内的至少一个第一概率值的规律为预设规律；

所述输出单元，还用于若所述目标概率值不满足所述预设规律，则输出预警信息；所述预警信息用于指示检查所述电子设备是否故障。

8.根据权利要求6所述的故障预警装置，其特征在于，

所述获取单元，还用于获取所述电子设备在第三预设时间段内的数据；所述第三预设时间段为所述第一预设时间段之前的时间段；

所述故障预警装置还包括：

训练单元，所述训练单元，用于根据所述获取单元获取的所述电子设备在所述第三预设时间段内的数据，训练得到所述预测模型。

9.一种故障预警装置，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机执行指令，所述处理器与所述存储器通过总线连接；

当所述故障预警装置运行时，所述处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令，以使所述故障预警装置执行如权利要求1-4任一项所述的故障预警方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括计算机执行指令，当所述计算机执行指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-4任一项所述的故障预警方法。

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