CN113643521A - 一种电力设备的设备状态预警方法、装置和电子设备 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种电力设备的设备状态预警方法、装置和电子设备，该方法和装置应用于电子设备，具体为数据采集模块采集被监测电力设备的特征状态数据；组合式预警模块包括单一预警模型和综合预警模型，其通过分析特征状态数据得出设备状态预警信息，其包括预警内容和预警级别。其中，单一预警模型基于阈值预警方法、趋势预警方法和关联预警方法对单一特征状态数据进行分析，输出被监测设备的状态预警信息；同时，综合预警模型对多个特征状态数据进行分析，从而输出被监测设备的状态预警信息。状态预警信息会触发电力设备故障诊断，同时运维人员也可以根据此信息对相应电力设备采取相应处置措施，从而能够避免电力设备非正常停运。

Description

一种电力设备的设备状态预警方法、装置和电子设备
技术领域
本申请涉及电力设备运行维护领域，更具体地说，涉及一种电力设备的设备状态预警方法、装置和电子设备。
背景技术
变电站一般设置有多种重要的电力设备，如变压器、GIS、断路器、隔离开关、避雷器等，其在正常运行期间，有时会因为外部因素或者器件本身原因出现故障，因此需要对电力设备的状态进行随时监测，但这只是事后监测，一旦故障成为现实就只能停电检修，从而影响变电站的正常运行。如果能够在相应电力设备在运行过程中对相应状态进行预警，则可以提前采取处置措施，这样就可以避免变电站因故障导致非正常停运。
现有的电力设备智能预警系统中存在着不足。首先，单一状态参量预警模型存在故障发生初期某一状态参量未达到预设阈值导致监测系统未及时发出预警信息的问题。其次，受传感器精度的影响，导致预警模型误报警或漏报警。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种电力设备的设备状态预警方法、装置和电子设备，用于对电力设备的状态进行预警，以避免电力设备非正常停运。
为了实现上述目的，现提出的方案如下：
一种电力设备的设备状态预警方法，应用于电子设备，所述设备状态预警方法包括步骤：
采集被监测电力设备的特征状态数据；
基于组合式预警模型对所述特征状态数据进行处理，得到所述被监测电力设备的预警信息，所述预警模型基于相互之间构成可靠性逻辑的样本数据训练而成。
可选的，所述采集被监测电力设备的特征状态数据，包括步骤：
获取所述被监测电力设备的多个原始状态数据；
对每个所述原始状态数据进行优化处理，得到所述特征状态数据。
可选的，所述多个原始状态数据包括设备台账信息、巡检信息、设备在线监测信息、历史故障缺陷信息、设备试验信息和带电检测信息中的部分或全部。
可选的，所述预警模块包括单一预警模型、综合预警模型。
可选的，所述基于组合式预警模型对所述特征状态数据进行处理，得到所述被监测电力设备的预警信息，包括步骤：
将所述特征状态数据输入所述单一预警模型，并执行如下单一预警动作:
(1)、当某一或多个所述特征状态数据超过预设预警动作阈值，则输出阈值预警信息，根据所述特征状态数据超过预设预警动作阈值的程度，得出预警级别信息；
(2)、基于指数平滑方法对输入的中长期内的所述特征状态数据进行处理，得到基于所述特征状态数据的上升梯度预测值，当所述预测值持续偏离正常值，则输出故障前兆期预警信息，根据预测值持续偏离正常值的程度，得出预警级别信息；
(3)、基于拉依达准则对若干同类电力设备的所述特征状态数据进行计算，当所述特征状态数据超过准则允许范围则输出关联预警信息，根据所述特征状态数据超过准则允许范围的程度，得出预警级别信息；
将所述特征状态数据输入单一预警模型同时也会输入综合预警模，所述综合预警模型用于对关键状态参量和所述关键状态参量的若干所属辅助状态参量进行定量分析，得到并输出预警内容和预警级别；
根据单一预警模型和综合预警模型的输出得到预警模块所输出的所述预警内容和预警等级。
可选的，还包括步骤：
将产生所述预警信息的被监测电力设备加入监视跟踪库。
一种电力设备的设备状态预警装置，应用于电子设备，所述设备状态预警装置包括：
数据采集模块，被配置为采集被监测电力设备的特征状态数据；
预警执行模块，被配置为基于组合式预警模型对所述特征状态数据进行处理，得到所述被监测电力设备的预警信息，所述预警模型基于相互之间构成可靠性逻辑的样本数据训练而成。
可选的，所述数据采集模块包括：
数据获取单元，被配置为获取所述被监测电力设备的多个原始状态数据；
数据优化单元，被配置为对每个所述原始状态数据进行优化处理，得到所述特征状态数据。
可选的，所述多个原始状态数据包括设备台账信息、巡检信息、设备在线监测信息、历史故障缺陷信息、设备试验信息和带电检测信息中的部分或全部。
可选的，所述预警模型包括组合预警模型、综合状态预警模型和多维度趋势预警模型。
可选的，所述预警执行模块包括：
第一处理单元，被配置为将所述特征状态数据输入所述单一预警模型，并执行如下单一预警动作：
(1)、当某一或多个所述特征状态数据超过预设预警动作阈值，则输出阈值预警信息，根据所述特征状态数据超过预设预警动作阈值的程度，得出预警级别信息；
(2)、基于指数平滑方法对输入的中长期内的所述特征状态数据进行处理，得到基于所述特征状态数据的上升梯度预测值，当所述预测值持续偏离正常值，则输出故障前兆期预警信息，根据所述预测值持续偏离正常值的程度，得出预警级别信息；
(3)、基于拉依达准则对若干同类电力设备的所述特征状态值进行计算，当所述特征状态数据超过准则允许范围则输出关联预警信息，所根据所述特征状态数据超过准则允许范围的程度，得出预警级别信息。
将所述特征状态数据输入单一预警模型同时也会输入综合预警模；
第二处理单元，所述综合预警模型对关键状态参量和所述关键状态参量的若干所属辅助状态参量进行定量分析，得到并输出预警内容和预警级别；
第三处理单元，用于根据单一预警模型和综合预警模型的输出得到预警模块所输出的所述状态预警信息。
可选的，还包括：
数据入库模块，被配置为将产生所述预警信息的被监测电力设备加入监视跟踪库。
一种电子设备，包括如是所述的电力设备的设备状态预警装置。
一种电子设备，包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器，其中：
所述存储器用于存储计算机程序或指令；
所述处理器用于执行所述计算机程序或指令，以使所述电子设备实施如上所述的电力设备的设备状态预警方法。
从上述的技术方案可以看出，本申请公开了一种电力设备的设备状态预警方法、装置和电子设备，该方法和装置应用于电子设备，具体为采集被监测电力设备的特征状态数据；基于组合式预警模型对特征状态数据进行处理，得到被监测电力设备的预警信息。本发明有益效果在于：
本发明提供的组合式预警方法可以有效解决单一状态量预警模式存在预警漏报的问题和受传感器精度的影响，导致预警模型误报警或漏报警的问题；提高了变电设备状态评估的可靠性；为后续的智能诊断提供了可靠的数据基础；状态预警信息为运维人员提供了有效的参考价值，从而能够避免电力设备非正常停运，降低了维护成本，提高了企业经济效益。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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为本申请实施例的一种电力设备的设备状态预测方法的流程图；
图2为本申请实施例的另一种电力设备的设备状态预测方法的流程图；
图3为本申请实施例的一种电力设备的设备状态预测装置的框图；
图4为本申请实施例的另一种电力设备的设备状态预测装置的框图；
图5为本申请实施例的一种电子设备的框图；
图6为本申请实施例的组合式预警模型结构的框图。
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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
实施例一
图1为本申请实施例的一种电力设备的设备状态预警方法的流程图。
如图1所示，本实施例提供的设备状态预警方法应用于电子设备，该电子设备可以看作具有数据处理能力的信息设备，如计算机或服务器，这里的电力设备包括但不限于智能变电站的变压器、GIS、断路器、隔离开关、避雷器。该设备状态预警方法具体包括如下步骤：
S1、采集被监测电力设备的特征状态数据。
这里被监测电力设备是指应用本技术方案的智能变电站的变压器、GIS、断路器、隔离开关、避雷器等设备。这里的特征状态数据是包括但不限于设备台账信息、巡检信息、设备在线监测信息、历史故障缺陷信息、设备试验信息、带电检测信息等，还可以包括自定义的其他信息。
具体来说，这里的采集过程不仅包括原始采集，还包括进一步的优化处理，具体过程如下：
首先，获取被监测电力设备的多个原始数据，这里的原始数据包括上述电力设备的设备台账信息、巡检信息、设备在线监测信息、历史故障缺陷信息、设备试验信息、带电检测信息等，还包括自定义的其他信息。
然后，对上述原始数据进行优化处理，例如清洗掉其中冗余数据、偏差较大的数据，还可以对其中的部分参数进行归一化处理，以方便后续利用相应模型进行处理。
S2、利用预警模型对特征状态数据进行处理。
即将上述优化后的特征状态数据的全部、部分或单个数据输入到预先通过训练或其他途径得到的预警模型中，通过该模型输出相应的预警信息。本实施例中的预警模块包括单一预警模型、综合预警模型。
具体来说，首先，将特征状态数据输入所述单一预警模型，并执行如下组合预警动作:
(1)、当某一或多个特征状态数据超过预设预警动作阈值，则输出阈值预警信息，根据所述特征状态数据超过预设预警动作阈值的程度，得出预警级别信息；
(2)、基于指数平滑方法对输入的中长期内的所述特征状态数据进行处理，得到基于所述特征状态数据的上升梯度预测值，当预测值持续偏离正常值，则输出故障前兆期预警信息，根据所述预测值持续偏离正常值的程度，得出预警级别信息；
(3)、基于拉依达准则对若干同类电力设备的所述特征状态数据进行计算，当所述特征状态数据超过准则允许范围则输出关联预警信息，根据所述特征状态数据超过准则允许范围的程度，得出预警级别信息；
将所述特征状态数据输入单一预警模型同时也会输入综合预警模，综合预警模型用于对关键状态参量和所述关键状态参量的若干所属辅助状态参量进行定量分析，得到并输出预警内容和预警级别；
最后，根据单一预警模型和综合预警模型的输出得到预警模块所输出的状态预警信息，即本申请中的状态预警信息包括预警内容，如乙炔气体增长异常等，和对应预警级别信息。
其中，预警级别信息的信号颜色分为蓝色预警、黄色预警和红色预警三类。
一般预警信息(蓝色预警信息)表示设备单一或部分状态量异常,暂不影响设备运行，设备处于仅需关注或跟踪分析的状态。
严重预警信息(黄色预警信息)表示设备状态量变化趋势向标准限值方向发展，但未超过标准限值。设备可能存在隐患，需加强监视或进一步的分析评估。
危急预警信息(红色预警信息)表示设备状态量超过相关标准限值，或变化趋势明显。设备可能存在缺陷，并有可能发展为故障，急需采取相应措施。
上述预警过程中，单一预警中阈值预警的关键在预设预警动作阈值的确定。如何保证所设定的阈值能够真实、可靠地反映设备是否存在故障，是阈值报警的关键。为解决多个不同厂家的监测装置所获得的监测信息告警标准不一致、在线监测误报警等问题，本申请结合规程以及多年在线监测运行经验进行阈值设置。对于关键设备，为了避免随机扰动带来误报警的风险，可采用多级别报警策略，以提高报警的信息量和警示效果。通过统一的监测阈值管理，在当前在线监测装置所提供的初步简单告警信息的基础上，最大程度上避免误报警、漏报警现象的发生。
(1)设定预警阀值、级别和机制：依据状态评价导则和相关试验规程规定的状态量指标注意值，设置告警阈值区间，配置消息类别、消息级别和消息发送方式。
(2)阈值比较：采用适当的方式(定时或触发)监控设备状态量指标变化，与基准值或极限值比较，并触发产生各类预警信息。
(3)预警发布和查询：预警信息通过平台系统进行发布，按照告警信息类别、预警级别发送到各级设备管理人员。预警消息可分层监控并可查询到详细信息。
通过建立统一的阈值设置和集中管理机制，根据实际情况对阈值进行修改调整，利用应用软件系统自动地对历史上重复出现的不正确报警点和报警范围进行校正，对超过阈值的数据结合历史变化趋势进行智能分析。
上述单一预警模型中趋势预警模型基于特征状态参数变化趋势预警。在线监测为实现故障的连续追踪，提供了良好的技术保证，为了能够准确把握设备状态的变化趋势，本申请采用适合中长期分析的指数平滑技术进行趋势预警。
通常一旦根据检测信号上升梯度所作的预测值持续偏离正常值，就可以认为设备处于“故障前兆期”。通过准确地截获故障的前兆信息及时报警，就可以有效地控制故障的蔓延，避免事故的发生。通过监测量移动平均分析反映的是设备状态变化的平均趋势，进一步减少了各类随机干扰。
上述单一预警模型中关联预警模型基于多个同类电力设备的特征状态数据实现关联预警，也称横向比较或显著性差异预警。
当设备内部存在缺陷时，各类主要状态特征量的变化不是孤立的，其增长过程之间的相互关系符合一定的规律。通过对同厂家、同型号、同批次设备进行全网统计，由于设计、工艺和材质都相同，各台设备的同一状态量应该视为源自同一母体的不同样本，如果被分析设备的状态量值与其它设备存在显著性差异，必然存在原因，且很可能是早期缺陷的征兆，因此采取二次预警。同时通过建立同相、同类型设备监测数据和拉依达准则，定量描述监测数据之间的相似程度，作为分析设备运行状态的有效判断工具。
单一预警模型偏重于分析单一特征状态数据，当多个超过预设阈值的特征状态数据输入单一预警模型时，可能得到多个状态预警信息。
上述预警过程中，综合预警模型是由多条综合预警规则组成，每条综合预警规则对应一个特定关键状态参量和若干辅助状态参量的组合。综合预警模型偏重于分析多特征状态数据，当多个超过预设阈值的特征状态数据输入状态预警模型时，综合预警规则会与多个特征状态数据进行匹配分析，得出相应的状态预警信息。
本实施例中的各种预警模型，包括单一预警模型、综合预警模型，是通过如下方法获取到：
对现有的既有规则进行结构化，即将现有的不同的规则按标准格式进行处理，例如将输入数据的数量、格式进行标准化处理。这里的既有规则包括运维人员经验和现有的技术规范；然后将经过结构化处理的既有规则输入到规则模型库。
以智能变电站中的变压器为例，针对单一数据输入到单一模型中阈值预警模型中，具体内容如下表所示：
Figure BDA0003209023270000091
针对单一数据输入到单一预警模型中趋势预警模型中，具体内容如下表所示：
Figure BDA0003209023270000092
针对特征数据输入到单一预警模型中关联预警模型中，具体内容如下表所示：
Figure BDA0003209023270000101
其中，放电性缺陷预警及策略
综合预警模型中选取乙炔作为关键状态量，总烃、乙炔产气速率、总烃产气速率作为辅助状态量。
预警规则规定如下：
当乙炔≤0.5μL/L(1000kV)，乙炔≤1μL/L(330～750kV)，乙炔≤5μL/L(其它)时，参考辅助参量其他烃类气体；
根据三比值法判断为局部放电时，发出蓝色预警信息，持续跟踪，关注烃类气体变化趋势及相关产气速率；
根据三比值法判断为低能放电时，发出黄色预警信息，运检策略为缩短取油色谱分析周期，持续跟踪；
根据三比值法判断为电弧放电时，发出红色预警信息，运检策略为尽快停电检修，停电前加强巡检。
从上述技术方案可以看出，本实施例提供了一种电力设备的设备状态预警方法，该方法应用于电子设备，具体为采集被监测电力设备的特征状态数据；基于组合式的预警模型对特征状态数据进行处理，得到被监测电力设备的预警信息。通过预警信息，运维人员既可以对相应电力设备采取相应处置措施，从而能够避免电力设备非正常停运。
另外，在本申请的一个具体实施方式中，还包括如下步骤，如图2所示：
S3、将预警信息加入到监视跟踪库。
即在得到相应预警信息后，如果有的电力设备还没有达到必须马上处置的程度时，将产生的预警信息以及对应的电力设备的信息输入到监视跟踪库，以使运维人员或系统能够对相应电力设备进行持续跟踪或者说重点关注，这样在后续运行时一旦进一步恶化即可提前采取处置措施。
通过本步骤可以对相应电力设备进行重点关注，避免更为严重的事故的发生。
实施例二
图3为本申请实施例的一种电力设备的设备状态预警装置的框图。
如图3所示，本实施例提供的设备状态预警装置应用于电子设备，该电子设备可以看作具有数据处理能力的信息设备，如计算机或服务器，这里的电力设备包括但不限于智能变电站的变压器、GIS、断路器、隔离开关、避雷器。该设备状态预警装置具体包括数据采集模块10、预警执行模块20。
数据采集模块用于采集被监测电力设备的特征状态数据。
这里被监测电力设备是指应用本技术方案的智能变电站的变压器、GIS、断路器、隔离开关、避雷器等设备。这里的特征状态数据是包括但不限于设备台账信息、巡检信息、设备在线监测信息、历史故障缺陷信息、设备试验信息、带电检测信息等，还可以包括自定义的其他信息。
具体来说，这里的采集过程不仅包括原始采集，还包括进一步的优化处理，该模块具体包括数据获取单元和数据优化单元。
数据获取单元用于获取被监测电力设备的多个原始数据，这里的原始数据包括上述电力设备的设备台账信息、巡检信息、设备在线监测信息、历史故障缺陷信息、设备试验信息、带电检测信息等，还包括自定义的其他信息。
数据优化单元用于对上述原始数据进行优化处理，例如清洗掉其中冗余数据、偏差较大的数据，还可以对其中的部分参数进行归一化处理，以方便后续利用相应模型进行处理。
预警执行模块用于利用组合式的预警模型对特征状态数据进行处理。
即将上述特征状态数据的全部、部分或单个数据输入到预先通过训练或其他途径得到的预警模型中，通过该预测输出相应的预警信息。本实施例中的预警包括组合预警模型、综合状态预警模型。
该模块具体包括第一处理单元、第二处理单元和第三处理单元。
具体来说，第一处理单元用于将特征状态数据输入所述单一预警模型，并执行如下单一预警动作:
(1)、当某一或多个特征状态数据超过预设预警动作阈值，则输出阈值预警信息，根据所述特征状态数据超过预设预警动作阈值的程度，得出预警级别信息；
(2)、基于指数平滑方法对输入的中长期内的所述特征状态数据进行处理，得到基于所述特征状态数据的上升梯度预测值，当预测值持续偏离正常值，则输出故障前兆期预警信息，根据所述预测值持续偏离正常值的程度，得出预警级别信息；
(3)、基于拉依达准则对若干同类电力设备的所述特征状态数据进行计算，当所述特征状态数据超过准则允许范围则输出关联预警信息，根据所述特征状态数据超过准则允许范围的程度，得出预警级别信息；
将所述特征状态数据输入单一预警模型同时也会输入综合预警模；
第二处理单元，所述综合预警模型对关键状态参量和所述关键状态参量的若干所属辅助状态参量进行定量分析，得到并输出状态预警信息；
第三处理单元用于根据单一预警模型和综合预警模型的输出得到预警模块所输出的状态预警信息，即本申请中的状态预警信息包括预警内容，如乙炔气体增长异常等，和对应预警级别信息。。
其中，预警级别的信号颜色分为蓝色预警、黄色预警和红色预警三类。
一般预警信息(蓝色预警信息)表示设备单一或部分状态量异常,暂不影响设备运行，设备处于仅需关注或跟踪分析的状态。
严重预警信息(黄色预警信息)表示设备状态量变化趋势朝标准限值方向发展，但未超过标准限值。设备可能存在隐患，需加强监视或进一步的分析评估。
危急预警信息(红色预警信息)表示设备状态量超过相关标准限值，或变化趋势明显。设备可能存在缺陷，并有可能发展为故障，急需采取相应措施。
以智能变电站中的变压器为例，针对单一数据输入到单一预警模型中阈值预警模型，具体内容如下表所示：
Figure BDA0003209023270000131
针对单一数据输入到单一预警模型中趋势预警模型，具体内容如下表所示：
Figure BDA0003209023270000132
Figure BDA0003209023270000141
针对特征数据输入到单一预警模型中关联预警，具体内容如下表所示：
Figure BDA0003209023270000142
其中，放电性缺陷预警及策略
综合预警模型中选取乙炔作为关键状态量，总烃、乙炔产气速率、总烃产气速率作为辅助状态量。
预警规则规定如下：
当乙炔≤0.5μL/L(1000kV)，乙炔≤1μL/L(330～750kV)，乙炔≤5μL/L(其它)时，参考辅助参量其他烃类气体；
根据三比值法判断为局部放电时，发出蓝色预警信息，持续跟踪，关注烃类气体变化趋势及相关产气速率；
根据三比值法判断为低能放电时，发出黄色预警信息，运检策略为缩短取油色谱分析周期，持续跟踪；
根据三比值法判断为电弧放电时，发出红色预警信息，运检策略为尽快停电检修，停电前加强巡检。
从上述技术方案可以看出，本实施例提供了一种电力设备的设备状态预警装置，该装置应用于电子设备，具体为采集被监测电力设备的特征状态数据；基于预警模型对特征状态数据进行处理，得到被监测电力设备的预警信息。通过预警信息，运维人员既可以对相应电力设备采取相应处置措施，从而能够避免电力设备非正常停运。
另外，在本申请的一个具体实施方式中，还包括数据入库模块30，如图4所示：
数据入库模块用于将预警信息加入到监视跟踪库。
即在得到相应预警信息后，如果有的电力设备还没有达到必须马上处置的程度时，将产生的预警信息以及对应的电力设备的信息输入到监视跟踪库，以使运维人员或系统能够对相应电力设备进行持续跟踪或者说重点关注，这样在后续运行时一旦进一步恶化即可提前采取处置措施。
通过本步骤可以对相应电力设备进行重点关注，避免更为严重的事故的发生。
实施例三
本实施例提供了一种电子设备，该电子设备可以看作具有数据处理能力的信息设备，如计算机或服务器。该电子设备设置有如上一实施例中所提供的设备状态预警装置。该装置具体用于采集被监测电力设备的特征状态数据；基于组合式的预警模型对特征状态数据进行处理，得到被监测电力设备的预警信息。通过预警信息，运维人员可以对相应电力设备采取相应处置措施，从而能够避免电力设备非正常停运。
实施例四
图5为本申请实施例的一种电子设备的框图。
如图5所示，本实施例提供的电子设备可以看作具有数据处理能力的信息设备，如计算机或服务器。具体来说，该电子设备至少包括一个处理器101和存储器102，两者通过数据总线103连接。该存储器用于存储计算机程序或指令，该处理器用于获取并执行相应计算机程序或指令，以使该电子设备实现实施例一中所提供的电力设备的设备状态预警方法。
该电力设备的设备预警方法具体为采集被监测电力设备的特征状态数据；基于组合式的预警模型对特征状态数据进行处理，得到被监测电力设备的预警信息。通过预警信息，运维人员可以对相应电力设备采取相应处置措施，从而能够避免电力设备非正常停运。
本说明书中的各个实施例均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的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。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、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (14)

1.一种电力设备的设备状态预警方法，应用于电子设备，其特征在于，所述设备状态预警方法包括步骤：
采集被监测电力设备的特征状态数据；
基于组合式预警模型对所述特征状态数据进行处理，得到所述被监测电力设备的预警信息，所述预警模型基于相互之间构成可靠性逻辑的样本数据训练而成。
2.如权利要求1所述的设备状态预警方法，其特征在于，所述采集被监测电力设备的特征状态数据，包括步骤：
获取所述被监测电力设备的多个原始状态数据；
对每个所述原始状态数据进行优化处理，得到所述特征状态数据。
3.如权利要求2所述的设备状态预警方法，其特征在于，所述多个原始状态数据包括设备台账信息、巡检信息、设备在线监测信息、历史故障缺陷信息、设备试验信息和带电检测信息中的部分或全部。
4.如权利要求1所述的设备状态预警方法，其特征在于，所述组合式预警模型包括单一预警模型和综合预警模型。
5.如权利要求4所述的设备状态预警方法，其特征在于，所述基于组合式预警模型对所述特征状态数据进行处理，得到所述被监测电力设备的预警信息，包括步骤：
将所述特征状态数据输入所述单一预警模型，并执行如下单一预警动作:
(1)、当某一或多个所述特征状态数据超过预设预警动作阈值，则阈值预警发出预警，根据所述特征状态数据超过预设预警动作阈值的程度，得出预警级别信息；
(2)、基于平滑指数方法对输入的中长期内的所述特征状态数据进行分析，得到基于所述特征状态数据的上升梯度预测值，当所述预测值持续偏离正常值，则输出故障前兆期预警信息，根据预测值持续偏离正常值的程度，得出预警级别信息；
(3)、基于拉依达准则对若干同类电力设备的所述特征状态数据进行计算，当所述特征状态数据超过准则允许范围则输出关联预警信息，根据所述特征状态数据超过准则允许范围的程度，得出预警级别信息；
将所述特征状态数据输入单一预警模型同时也会输入综合预警模，所述综合预警模型用于对关键状态参量和所述关键状态参量的若干所属辅助状态参量进行定量分析，得到并输出预警内容和预警级别；
根据单一预警模型和综合预警模型的输出得到预警模块所输出的所述预警内容和预警级别。
6.如权利要求1～5任一项所述的设备状态预警方法，其特征在于，还包括步骤：
将产生所述预警信息的被监测电力设备加入监视跟踪库。
7.一种电力设备的设备状态预警装置，应用于电子设备，其特征在于，所述设备状态预警装置包括：
数据采集模块，被配置为采集被监测电力设备的特征状态数据；
预警执行模块，被配置为基于组合式预警模型对所述特征状态数据进行处理，得到所述被监测电力设备的预警信息，所述预警模型基于相互之间构成可靠性逻辑的样本数据训练而成。
8.如权利要求7所述的设备状态预警装置，其特征在于，所述数据采集模块包括：
数据获取单元，被配置为获取所述被监测电力设备的多个原始状态数据；
数据优化单元，被配置为对每个所述原始状态数据进行优化处理，得到所述特征状态数据。
9.如权利要求8所述的设备状态预警装置，其特征在于，所述多个原始状态数据包括设备台账信息、巡检信息、设备在线监测信息、历史故障缺陷信息、设备试验信息和带电检测信息中的部分或全部。
10.如权利要求7所述的设备状态预警装置，其特征在于，所述预警执行模块配置有单一预警模型和综合预警模型。
11.如权利要求10所述的设备状态预警装置，其特征在于，所述预警执行模块包括：
第一处理单元，被配置为将所述特征状态数据输入所述单一预警模型，并执行如下单一预警动作：
(1)、当某一或多个所述特征状态数据超过预设预警动作阈值，则输出阈值预警信息，根据所述特征状态数据超过预设预警动作阈值的程度，得出预警级别信息；
(2)、基于指数平滑方法对输入的中长期内的所述特征状态数据进行处理，得到基于所述特征状态数据的上升梯度预测值，当所述预测值持续偏离正常值，则输出故障前兆期预警信息，根据预测值持续偏离正常值的程度，得出预警级别信息；
(3)、基于拉依达准则对若干同类电力设备的所述特征状态值进行计算，当所述特征状态数据超过准则允许范围则输出关联预警信息，根据所述特征状态数据超过准则允许范围的程度，得出预警级别信息；
将所述特征状态数据输入单一预警模型同时也会输入综合预警模；第二处理单元，被配置为所述综合预警模型对关键状态参量和所述关键状态参量的若干所属辅助状态参量进行定量分析，得到并输出预警内容和预警级别；
第三处理单元，用于根据单一预警模型和综合预警模型的输出得到预警模块所输出的所述预警内容和预警级别。
12.如权利要求7～11任一项所述的设备状态预警装置，其特征在于，还包括：
数据入库模块，被配置为将产生所述预警信息的被监测电力设备加入监视跟踪库。
13.一种电子设备，其特征在于，包括如权利要求7～12任一项所述的电力设备的设备状态预警装置。
14.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器，其中：
所述存储器用于存储计算机程序或指令；
所述处理器用于执行所述计算机程序或指令，以使所述电子设备实施如权利要求1～6任一项所述的电力设备的设备状态预警方法。
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