CN115688014A - 一种继电保护设备的运行状态的确定方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种继电保护设备的运行状态的确定方法、装置及设备，涉及数据处理技术领域。本方法通过获得继电保护设备的设备数据；对设备数据按照分类类型划分；确定各个目标分类子类型的状态值；分别计算每个目标分类子类型的状态值与其权重的乘积，得目标分类子类型的状态权重值；计算属于同一个分类类型的目标分类子类型的状态权重值的和，得到分类类型的状态值；将每个分类类型的状态值与分类类型的权重相乘，得到分类类型的状态权重值；计算各个分类类型的状态权重值的和，得到继电保护设备的状态值。如此能够，通过分类类型及配置的权重，有重点的区分数据的重要性，实现根据继电保护设备的状态值高效准确的确认继电保护设备的运行状态。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种继电保护设备的运行状态的确定方法、装置及设备。
背景技术
继电保护设备可以用于测量被保护元件的相关数据，还可以根据测量的数据作出预警判断。
但当前变电站中的继电保护设备一般在测量获取的数据中的某一数据超过阈值，作出危险的判断，缺少整体全面分析，判断不够准确。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种继电保护设备的运行状态的确定方法、装置及设备，旨在实现准确的确认继电保护设备的运行状态。
第一方面，本申请实施例提供了一种继电保护设备的运行状态的确定方法，包括：
获得继电保护设备的设备数据；
对所述设备数据按照分类类型进行划分，得到所述设备数据所属的各个目标分类子类型的数据值；
根据各个目标分类子类型的数据值，确定各个目标分类子类型的状态值；
分别计算每个目标分类子类型的状态值与所述目标分类子类型的权重的乘积，得到各个所述目标分类子类型的状态权重值；
计算属于同一个分类类型的目标分类子类型的状态权重值的和，得到所述分类类型的状态值；
将每个所述分类类型的状态值与所述分类类型的权重相乘，得到所述分类类型的状态权重值；
计算各个所述分类类型的状态权重值的和，得到所述继电保护设备的状态值；
基于所述继电保护设备的状态值确定所述继电保护设备的运行状态。
可选的，包括：所述设备数据包括所述继电保护设备的实时数据、所述继电保护设备的历史数据以及与所述继电保护设备类型相同的设备所共有的家族性数据。
可选的，所述目标分类子类型的权重是采用如下方式确定的：
根据标度法构建目标分类类型包括的所有的目标分类子类型的第一判断矩阵；所述目标分类类型为所述目标分类子类型所属的分类类型；
求解所述第一判断矩阵的特征权重，得到所述目标分类类型包括的各个目标分类子类型的初始权重；
将所述目标分类类型包括的每个目标分类子类型的初始权重与所述目标分类子类型的状态变权相乘，得到所述目标分类子类型的变权值，所述目标分类子类型的状态变权是根据所述目标分类子类型的属性及所述目标分类子类型的状态值获得的；
计算所述目标分类类型包括的所有的目标分类子类型的变权值之和，得到所述目标分类类型的变权总值；
将所述目标分类子类型的变权值除以所述目标分类类型的变权总值，得到所述目标分类子类型的权重。
可选的，所述目标分类子类型的属性为反向指标，所述目标分类子类型的状态值小于所述目标分类子类型的预设的最小状态值，所述目标分类子类型的状态变权是将所述目标分类子类型预设的最大状态值与所述目标分类子类型的状态值相加得到第一数值，并将所述第一数值除以所述目标分类子类型预设的最大状态值得到的；或者，所述目标分类子类型的状态值大于所述目标分类子类型的预设的最小状态值，则所述目标分类子类型的状态变权为1；
或，
所述目标分类子类型的属性为正向指标，所述目标分类子类型的状态值小于所述目标分类子类型的预设的最大状态值，所述目标分类子类型的状态变权是将所述目标分类子类型预设的最小状态值与所述目标分类子类型的状态值相乘得到第二数值，并将所述第二数值除以所述目标分类子类型的状态值得到的；或者，所述目标分类子类型的状态值大于所述目标分类子类型预设的最大状态值，则所述目标分类子类型的状态变权为1；
或，
所述目标分类子类型的类型为区间指标，所述目标分类子类型的状态值小于所述目标分类子类型的预设的最小状态值，所述目标分类子类型的状态变权是将所述目标分类子类型预设的最大状态值与所述目标分类子类型的状态值相加得到第一数值，并将所述第一数值除以所述目标分类子类型预设的最大状态值得到的；或者，所述目标分类子类型的状态值大于所述目标分类子类型的预设的最小状态值，则所述目标分类子类型的状态变权为1。
可选的，所述分类类型的权重是采用如下方式确定的：
根据标度法构建所述继电保护设备中所有分类类型的第二判断矩阵；
求解所述第二判断矩阵的特征权重，得到所述继电保护设备中包括的各个分类类型的权重。
可选的，所述获得继电保护设备的设备数据，包括
通过预先构建的继电保护设备的数字镜像模型，获得继电保护设备的设备数据，所述数字镜像模型是通过获取保信子站上传的所述继电保护设备的设备数据，并通过数字镜像平台结合所述继电保护设备的设备数据形成的。
可选的，所述分类类型包括时间性能、通信性能、运行工况和装置硬件性能中的一种或多种；
所述时间性能的目标分类子类型包括对时误差、遥信发送延时、时间顺序记录分辨率SOE、装置对时异常告警次数、装置对时异常告警次数、光纤接口发送光强、光纤接口接收光强中的一种或多种；
所述通信性能的目标分类子类型包括采样测量值SV光纤链路中断次数、面向通用对象的变电站事件GOOSE光纤链路中断次数、制造报文规范MMS网络中断次数和错误动作指令记录中的一种或多种；
所述运行工况的目标分类子类型包括装置温度、装置电源电压、中央处理器CPU温度、装置湿度、装置异常告警次数 、随机存取存储器RAM出错次数 、闪存FLASH出错次数和装置参数出错次数中的一种或多种；
所述装置硬件性能的目标分类子类型包括装置投运时间和同型号设备家族故障率中的一种或多种。
可选的，所述根据各个目标分类子类型的数据值，确定各个目标分类子类型的状态值，包括：
根据目标分类子类型的数据值，确定所述数据值所属的所述目标分类子类型预设的分段函数的阈值区间；
根据所述目标分类子类型的数据值及所述阈值区间的预设公式，计算确定各个目标分类子类型的状态值。
第二方面，本申请还提出一种继电保护设备的运行状态的确定装置，包括：
获取模块，用于获得继电保护设备的设备数据；
划分模块，用于对所述设备数据按照分类类型进行划分，得到所述设备数据所属的各个目标分类子类型的数据值；
第一计算模块，用于根据各个目标分类子类型的数据值，确定各个目标分类子类型的状态值；
第二计算模块，用于分别计算每个目标分类子类型的状态值与所述目标分类子类型的权重的乘积，得到各个所述目标分类子类型的状态权重值；
第三计算模块，用于计算属于同一个分类类型的目标分类子类型的状态权重值的和，得到所述分类类型的状态值；
第四计算模块，用于将每个所述分类类型的状态值与所述分类类型的权重相乘，得到所述分类类型的状态权重值；
第五计算模块，用于计算各个所述分类类型的状态权重值的和，得到所述继电保护设备的状态值；
确认模块，用于基于所述继电保护设备的状态值确定所述继电保护设备的运行状态。
第三方面，本申请还提出一种继电保护设备的运行状态的确定设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令或代码，所述处理器用于执行所述指令或代码，以使所述设备执行上述的一种继电保护设备的运行状态的确定方法。
本申请实施例提供了一种继电保护设备的运行状态的确定方法、装置及设备。本申请的方法获得继电保护设备的设备数据；对所述设备数据按照分类类型进行划分，得到所述设备数据所属的各个目标分类子类型的数据值。获取继电保护设备的设备数据，并将设备数据归类到预设的类型中。根据各个目标分类子类型的数据值，确定各个目标分类子类型的状态值。分别计算每个目标分类子类型的状态值与所述目标分类子类型的权重的乘积，得到各个所述目标分类子类型的状态权重值；计算属于同一个分类类型的目标分类子类型的状态权重值的和，得到所述分类类型的状态值；将每个所述分类类型的状态值与所述分类类型的权重相乘，得到所述分类类型的状态权重值；计算各个所述分类类型的状态权重值的和，得到所述继电保护设备的状态值；基于所述继电保护设备的状态值确定所述继电保护设备的运行状态。根据各个目标分类子类型的状态值及目标分类子类型的权重，获得分类类型的状态值，通过分类类型的状态值获得继电保护设备的状态值，以便确认所述继电保护设备的状态。如此能够，综合各个目标分类子类型的数据值，并根据各个目标分类子类型和分类类型的重要性不同进行权重的分配，从而确定继电保护设备的状态值，确定继电保护设备的运行状态，在确定的运行状态异常时及时向用户发出预警。
附图说明
为更清楚地说明本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为本申请实施例提供的一种继电保护设备的运行状态的确定方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种继电保护设备的运行状态的确定装置的结构示意图。
具体实施方式
继电保护设备可以用于测量被保护元件的相关数据，还可以根据测量的数据作出预警判断。但当前变电站中的继电保护设备一般在测量获取的数据中的某一数据超过阈值，作出危险的判断，缺少整体全面分析，判断不够准确。
本申请将获取设备数据划分至目标分类子类型，确定目标分类子类型的状态值，将目标分类子类型的状态值与区分目标分类子类型的重要性的目标分类子类型的权重的乘积，得到目标分类子类型的状态权重值。将目标分类子类型的状态权重值与区分分类类型的重要性的分类类型的权重的乘积，得到分类类型的状态权重值。将继电保护设备中的所有分类类型的状态权重值，得到继电保护设备的状态值。综合各个目标分类子类型的数据值，并根据各个目标分类子类型和分类类型的重要性不同进行权重的分配，从而确定继电保护设备的状态值，确定继电保护设备的运行状态，在异常时及时向用户发出预警。
显然，所描述的实施例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。
图1为本申请实施例提供的一种继电保护设备的运行状态的确定方法的流程图，参见图1，本申请实施例提供的一种继电保护设备的运行状态的确定方法，包括：
S101、获得继电保护设备的设备数据。
设备数据可以包括所述继电保护设备的实时数据、所述继电保护设备的历史数据以及与所述继电保护设备类型相同的设备所共有的家族性数据
在一种可能的实现方式中，继电保护设备的设备数据是通过预先构建的继电保护设备的数字镜像模型，获得继电保护设备的设备数据，所述数字镜像模型是通过获取保信子站上传的所述继电保护设备的设备数据，并通过数字镜像平台结合所述继电保护设备的设备数据形成的。
在另一种可能的实现方式中，继电保护设备的设备数据可以是人为从设备中获取的。
S102、对所述设备数据按照分类类型进行划分，得到所述设备数据所属的各个目标分类子类型的数据值。
分类类型可以包括时间性能、通信性能、运行工况和装置硬件性能中的一种或多种。
时间性能的目标分类子类型可以包括对时误差、遥信发送延时、时间顺序记录分辨率（Sequence Of Event，SOE）、装置对时异常告警次数、装置对时异常告警次数、光纤接口发送光强、光纤接口接收光强中的一种或多种。
所述通信性能的目标分类子类型可以包括采样测量值目标分类子类型包括采样测量值（Sampled Value，SV）光纤链路中断次数、面向通用对象的变电站事件（GenericObject Oriented Substation Event，GOOSE）光纤链路中断次数、制造报文规范（Manufacturing Message Specification，MMS）网络中断次数和错误动作指令记录中的一种或多种。
运行工况的目标分类子类型可以包括装置温度、装置电源电压、中央处理器（Central Processing Unit，CPU）温度、装置湿度、装置异常告警次数 、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)出错次数 、闪存FLASH出错次数和装置参数出错次数中的一种或多种。
装置硬件性能的目标分类子类型可以包括装置投运时间和同型号设备家族故障率中的一种或多种。
设备数据包括大量的继电保护设备的数据，将设备数据安装上述目标分类子类型进行分类。
S103、根据各个目标分类子类型的数据值，确定各个目标分类子类型的状态值。
在一种可能的实现方式中，根据目标分类子类型的数据值，确定所述数据值所属的所述目标分类子类型预设的分段函数的阈值区间；根据所述目标分类子类型的数据值及所述阈值区间的预设公式，计算确定各个目标分类子类型的状态值。
S104、分别计算每个目标分类子类型的状态值与所述目标分类子类型的权重的乘积，得到各个所述目标分类子类型的状态权重值。
目标分类子类型的权重可以是根据目标分类子类型件的重要性进行人为给定的，当然也可以是结合设置相关的公式计算获得的，例如结合判断矩阵和变权理论获得。
S105、计算属于同一个分类类型的目标分类子类型的状态权重值的和，得到所述分类类型的状态值。
示例性的，假设分类类型包括A和B，分类类型包括A包括目标分类子类型a1和a2，分类类型包括B包括目标分类子类型b1和b2，则分类类型A的状态值为目标分类子类型a1的状态权重值和目标分类子类型a2的状态权重值之和，则分类类型B的状态值为目标分类子类型b1的状态权重值和目标分类子类型b2的状态权重值之和。
S106、将每个所述分类类型的状态值与所述分类类型的权重相乘，得到所述分类类型的状态权重值。
分类类型的权重可以是根据目标分类子类型件的重要性进行人为给定的，当然也可以是结合设置相关的公式计算获得的，例如设置判断矩阵计算获得。
S107、计算各个所述分类类型的状态权重值的和，得到所述继电保护设备的状态值。
将各个分类类型的状态权重值求和，获得反应继电保护设备的状态值。
S108、基于所述继电保护设备的状态值确定所述继电保护设备的运行状态。
运行状态可以通过设置继电保护设备状态值的阈值区间，划分为四种运行状态，四种运行状态包括正常状态、注意状态、异常状态和严重异常状态。正常状态是指设备运行状态一切正常，各方面指标都在允许范围内。注意状态是指设备存在不影响安全运行的小缺陷，可根据实际情况选择性处理。异常状态是指设备某方面性能急剧下降，虽然勉强能运行，但不能持续很久，需尽快处理。严重异常状态是指设备存在危急缺陷，不能继续运行，需立即停运检修。
根据上述的步骤S101-S108可知，实现综合分析各个目标分类子类型的数据值，根据各个目标分类子类型和分类类型的重要性不同进行权重的分配，从而计算确定继电保护设备的状态值，根据状态值确定继电保护设备的运行状态，在确定的运行状态异常时及时向用户发出预警。
在本申请实施例中，上述图1所述的步骤S101存在可能的实现方式，下面分别进行介绍。需要说明的是，下文介绍中给出的实现方式仅作为示例性的说明，并不代表本申请实施例的全部实现方式。
在一种可能的实现方式中，通过预先构建的继电保护设备的数字镜像模型，获得继电保护设备的设备数据，所述数字镜像模型是通过获取保信子站上传的所述继电保护设备的设备数据，并通过数字镜像平台结合所述继电保护设备的设备数据形成的。
具体的，变电站继电保护设备运维平台主站部署在调度端，负责与变电站继电保护设备进行数据交互，主站侧搭建继电保护设备数字镜像平台。部署在继电保护设备的变电站站端的保信子站作为数据采集单元，负责对继电保护设备进行信息采集和建模。
保信子站与变电站继电保护设备运维平台主站通过电力数据网，采用数据通信协议完成智能站全站继电保护设备模型数据上传，继电保护设备数字镜像平台完成继电保护设备的建模与仿真模块搭建。
基于保信子站上送的全站继电保护设备实时数据和各设备的历史数据，家族性设备数据，构建起继电保护设备物理数字镜像平台，通过对应查找继电保护设备的目标分类子类型和分类类型，查看目标分类子类型或分类类型的数据值。
在本申请实施例中，上述图1所述的步骤S102中存在可能的实现方式，下面分别进行介绍。需要说明的是，下文介绍中给出的实现方式仅作为示例性的说明，并不代表本申请实施例的全部实现方式。
在一种可能的实现方式中，根据各个目标分类子类型的数据值，确定各个目标分类子类型的状态值，具体方法包括：
A1、根据目标分类子类型的数据值，确定所述数据值所属的所述目标分类子类型预设的分段函数的阈值区间。
在一种可能的实现方式中，每个目标分类子类型的分段函数中，结合应用，对数据值可能存在的取值进行多种阈值区间的划分。
A2、根据所述目标分类子类型的数据值及所述阈值区间的预设公式，计算确定各个目标分类子类型的状态值。
分段函数的每个阈值区间对应一个预设公式，所述预设公式可以是数学表达式用于求解状态值，也可以是状态值的具体数值。
具体的，
对于时间性能的目标分类子类型中的对时误差，对时误差的属性为反向指标，因此对时误差越小越好，但考虑到对时信号传输的固有时间，认为在[0,1]ms内是合格的，则以0ms是100分，1ms是60分，越接近0ms得分越高，分值与时间线性变化，则对时误差的状态值计算的分段函数为式（1），
其中，y1为对时误差的状态值；x1为对时误差的数据值。
对于时间性能的目标分类子类型中的遥信发送延时，遥信发送延时的属性为为反向指标，遥信发送延时越小越好，但考虑到装置处理信号的固有时间，认为在[0,15]ms 内是合格的。则以0ms 是100分，15ms是60分，越接近0ms得分越高，分值与时间线性变化，则遥信发送延时的状态值计算的分段函数为式（2），
其中，y2为遥信发送延时的状态值；x2为遥信发送延时的数据值。
对于时间性能的目标分类子类型中的时间顺序记录分辨率（Sequence Of Event，SOE），时间顺序记录分辨率的属性为反向指标，时间顺序记录分辨率越小越好，认为在[0,2]ms内是合格的。则以0ms是100分，2ms是60分，越接近0ms得分越高，分值与时间线性变化，则时间顺序记录分辨率的分段函数为式（3），
其中，y3为时间顺序记录分辨率的状态值；x3为时间顺序记录分辨率的数据值。
对于时间性能的目标分类子类型中的装置对时异常告警次数，装置对时异常告警次数为反向指标，装置对时异常告警次数越少越好，如果出现异常会导致二次设备的功能执行上出现偏差，可能导致事故的发生。一般允许 1 小时最多出现 6 次，则以出现0次是100分，出现 6 次是60分，则装置对时异常告警次数的分段函数为式（4），
其中，y4为装置对时异常告警次数的状态值；x4为装置对时异常告警次数的数据值
对于时间性能的目标分类子类型中的光纤接口发送光强时，光纤接口发送光强的属性为为正向指标，装置发送光强在-20dBm 到-10dBm 时，设备能正常工作，在该区间内光强越大越好，当超过这一限值时，设备不能正常工作，需要立即进行修理。规定光强为-10dBm 时是100分，-20dBm 时是60分，则光纤接口发送光强的分段函数为式（5），
其中，y5为光纤接口发送光强的状态值；x5为光纤接口发送光强的数据值。
对于时间性能的目标分类子类型中的光纤接口接收光强，光纤接口接收光强的属性为为正向指标，装置接收光强在-20dBm 到-10dBm 时，设备能正常工作，在该区间内光强越大越好，当超过这一限值时，设备不能正常工作，需要立即进行修理。则以光强为-10dBm时是100分，-20dBm 时是60分，则光纤接口接收光强的分段函数为式（6），
其中，y6为光纤接口接收光强的状态值；x6为光纤接口接收光强的数据值。
对于通信性能的目标分类子类型中的目标分类子类型包括采样测量值（SampledValue，SV）光纤链路中断次数，SV光纤链路中断次数的属性为为反向指标，表示过程层采样设备与保护测控装置之间光纤链路的完好情况，当通道频繁中断以后，信息的传递将受到严重影响。在一定时间内光纤链路中断次数越少越好，故该指标为一反向指标。一般的，以1小时为统计单位，中断6次为合格60分，中断0次为满分100分，则SV光纤链路中断次数的分段函数为式（7），
其中，y7为SV光纤链路中断次数的状态值；x7为SV光纤链路中断次数的数据值。
对于通信性能的目标分类子类型中的面向通用对象的变电站事件（GenericObject Oriented Substation Event，GOOSE）光纤链路中断次数，GOOSE光纤链路中断次数的属性为为反向指标，表示过程层智能终端设备与保护测控装置之间光纤链路的完好情况，当通道频繁中断以后，信息的传递将受到严重影响。在一定时间内光纤链路中断次数越少越好，故该指标为一反向指标。一般的，以1小时为统计单位，中断6次为合格60分，中断0次为满分100分，则该指标的分段函数为式（8），
其中，y8为GOOSE光纤链路中断次数的状态值；x8为GOOSE光纤链路中断次数的数据值。
对于通信性能的目标分类子类型中的制造报文规范（Manufacturing MessageSpecification，MMS）网络中断次数，MMS网络中断次数的属性为为反向指标，表示站控层各设备之间网络的完好情况，当通道频繁中断以后，信息的传递将受到严重影响。在一定时间内光纤链路中断次数越少越好，故该指标为一反向指标。一般的，以 1 小时为统计单位，中断 6 次为合格60分，中断0次为满分 100分，则MMS网络中断次数的分段函数为式（9），
其中，y9为MMS网络中断次数的状态值；x9为MMS网络中断次数的数据值。
对于通信性能的目标分类子类型中的错误动作指令记录，错误动作指令记录的属性为为反向指标，表示自设备投运以来出现误动、拒动的情况记录。出现该种情况越多，设备的可靠性越差，故该指标是反向指标。以 24 小时为一个统计单位，出现 6 次为合格60分，出现0次为满分100分，则错误动作指令记录的分段函数为式（10），
其中，y10为错误动作指令记录的状态值；x10为错误动作指令记录的数据值。
对于运行工况的目标分类子类型中的装置温度，装置温度的属性为区间指标，表示设备运行时装置的温度情况。目前变电站内的二次设备均为微机装置，工作性能都会受到环境温度的影响，温度变化会影响板卡的效率以及寿命。在一定温度范围内二次设备可以正常工作，超出该范围都会使得工作性能变差，故该指标是区间指标。二次设备正常工作范围是0-50度，在20-30度机箱处于良好工作状态得分100分，随着温度的升高或降低，机箱的健康状态逐渐变差，0度或50度得分60分。温度低于0度或者超过50时，设备处于危险状态，需要立即进行检修，得分0分。则装置温度的分段函数为式（11），
其中，y11为装置温度的状态值；x11为装置温度的数据值。
对于运行工况的目标分类子类型中的装置电源电压，装置电源电压的属性为区间
指标，表示设备运行时装置电源电压的变化情况。变电站内的二次设备都有其额定电压，在
额定电压下工作能充分发挥元件的功能，不额外损耗其使用年限。工作电压偏离额定电压
的越多，对元器件的损害越大，设备的健康状态越差，故该指标是区间指标。对电压的偏移
程度使用电压偏移量这一概念，即实际工作电压减去额定电压之后的差值与额定电压的比
值
。装置电源电压的额定电压为 220V，电压偏移量绝对值限定在 5%以内，规定 5%
为60分，0%为 100，超过 5%得0分。故装置电源电压的分段函数为式（12），
其中，y12为装置电源电压的状态值；x12为装置电源电压的数据值（继电保护设备的实际工作电压），xN为继电保护设备的额定电压。
对于运行工况的目标分类子类型中的中央处理器（Central Processing Unit，CPU）温度，CPU温度的属性为区间指标，表示设备运行时CPU的温度情况。变电站二次设备的工作性能都会受到环境温度的影响，温度变化会影响CPU的效率以及寿命。CPU在一定温度范围内可以正常工作，超范围工作性能就会变差，故该指标是区间指标。CPU工作范围是0-60度，不超过40度时，CPU 能正常工作，随着温度的升高，CPU的健康状态逐渐变差。规定温度0-40度为100分，60度为60分，温度低于0度或者超过60度时得分为0。则CPU温度的分段函数为式（13），
其中，y13为CPU温度的状态值；x13为CPU温度的数据值。
对于运行工况的目标分类子类型中的装置湿度，装置湿度的属性为区间指标，表示设备运行时周围环境湿度的变化情况。变电站内二次设备的工作性能都会受到周围环境湿度的影响，二次设备在一定的湿度范围内可以正常工作。湿度过高时，插件和集成电路的引线等会氧化和生锈霉烂，造成接触不良和短路；湿度过低时，易产生静电和积累静电荷，当静电荷大量积累时，将会引起磁盘读写错误，烧坏半导体器件。故该指标为区间指标。二次设备正常工作的湿度范围是 50%-85%，不超过 65%时，设备能正常工作，随着湿度的升高，设备的状态逐渐变差。规定湿度 50%-65%为100分，85%为60分，湿度低于 50%或者超过85%时得分为 0。则装置湿度的分段函数为式（14）,
其中，y14为装置湿度的状态值；x14为装置湿度的数据值。
对于运行工况的目标分类子类型中的装置异常告警次数，装置异常告警次数的属性为反向指标，表示装置在运行过程中出现异常情况告警的次数，告警次数越少越好，故该指标是一个反向指标。我们以 24 小时为一个统计单位，出现 6 次为合格60分，出现0次为满分100分，则装置异常告警次数的分段函数为式（15）：
其中，y15为装置湿度的状态值；x15为装置湿度的数据值。
对于运行工况的目标分类子类型中的随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)出错次数，RAM出错次数的属性为反向指标，表示设备运行过程中 RAM 出错的情况。变电站二次设备均为微机设备，RAM 是与 CPU 直接交换数据的内部存储器，通常作为操作系统或其运行中的程序的临时数据存储媒介，出现次数越多，表明设备的可靠性越差，故该指标是反向指标。以 1 小时为一个统计单位，出现 4 次为合格60分，出现0次为满分100分，则RAM出错次数的分段函数为式（16），
其中，y16为RAM出错次数的状态值；x16为RAM出错次数的数据值。
对于运行工况的目标分类子类型中的FLASH出错次数，FLASH出错次数的属性为反向指标，表示设备运行过程 FLASH 出错的情况。变电站二次设备均为微机设备，FLASH 由于断电时仍能保持数据，通常用来保存设置信息如主板信息等，出错次数越多，表明设备的可靠性越差，故该指标是反向指标。我们以 24 小时为一个统计单位，出现 4 次为合格60分，出现0次为满分100分，则FLASH出错次数的分段函数为式（17），
其中，y17为RAM出错次数的状态值；x17为RAM出错次数的数据值。
对于运行工况的目标分类子类型中的装置参数出错次数，装置参数出错次数的属性为反向指标，表示设备运行中参数设置出错的情况，变电站内二次设备会根据类型不同设置 CT 变比、PT 变比、IP 地址、定值等参数，参数的正确与否关系到设备的正常运行，我们希望出错次数越少越好，故该指标是一个反向指标。我们以 24 小时为一个统计单位，出现 4 次为合格60分，出现0次为满分100分，则装置参数出错次数的分段函数为式（18），
其中，y18为装置参数出错次数的状态值；x18为装置参数出错次数的数据值。
对于装置硬件性能的目标分类子类型中的装置投运时间，装置投运时间的属性为反向指标，表示设备投入运行的时间长短，变电站内二次设备均为电子元器件，设备工作时间越长，健康状况越差，故该指标是反向指标。假定装置寿命不超过 10 年，1年内得分为100分，超过 10 年得分0分，则装置投运时间的分段函数为式（19），
其中，y19为装置投运时间的状态值；x19为装置投运时间的数据值。
对于装置硬件性能的目标分类子类型中的同型号设备家族故障率，同型号设备家族故障率的属性为反向指标，表示相同厂家同型号设备的故障情况，可以据此来判断该设备出现相应的故障的可能性。故障率越小越好，这是一个反向指标。规定故障率为0时得分100分，故障率 10%时60分，超过 10%得0分，则同型号设备家族故障率的分段函数为式（20），
其中，y20为同型号设备家族故障率的状态值；x20为同型号设备家族故障率的数据值。
在本申请实施例中，上述图1所述的步骤S106中分类类型的权重获取方法存在可能的实现方式，下面分别进行介绍。需要说明的是，下文介绍中给出的实现方式仅作为示例性的说明，并不代表本申请实施例的全部实现方式。
B1、根据标度法构建所述继电保护设备中所有分类类型的第二判断矩阵。
标度法是用大小不同的数字来进行重要性区分的，数字跨度越大，分的越细，得到的权重就会越精确。常规的“1,9标度”法见表1，分级比较均匀。
表1
在一种可能的实现方式中，以包括时间性能、通信性能、运行工况和装置硬件性能的分类类型构建第二判断矩阵，参见表2。
表2
第二判断矩阵有如下性质：aii=1 aij=1/aji ，
继电保护装置的通信性能比时间性能稍微重要点，a12=1/3,a21=3,而通信性能与运行工况相比同等重要,所以a23=1,a32=1，至于通信性能相比于装置硬件性能则介于同等重要与稍微重要之间，所以a24=2,a42=1/2以此类推可以得到比较后的第二判断矩阵如下表3。
表3
B2、求解所述第二判断矩阵的特征权重，得到所述继电保护设备中包括的各个分类类型的权重。
在一种可能的实现方式，求解所述第二判断矩阵的特征权重可以包括如下步骤：
C1、把第二判断矩阵的每一列作归一化处理，得到归一化后的第二判断矩阵。
C2、把归一化的第二判断矩阵按行相加，得到继电保护设备包括的各个分类类型的向量。
C3、将继电保护设备包括的各个分类类型的向量作归一化处理，得到继电保护设备中包括的各个分类类型的特征向量的近似解。
当然，求解所述第二判断矩阵的特征权重也可以采用其他可以求解的方式进行求解。
根据上述的步骤B1-B2可知，通过标度法区分各个分类类型之间的重要性，并通过求解各个分类类型的特征向量的近似解，得到各个分类类型的权重，以使后续得到的继电保护设备的状态量是在区分各个分类类型重要性的基础上得到的，能够更加准确的反应继电保护设备的运行状态。
在本申请实施例中，上述图1所述的步骤S104中目标分类子类型的权重获取方法存在可能的实现方式，下面分别进行介绍。需要说明的是，下文介绍中给出的实现方式仅作为示例性的说明，并不代表本申请实施例的全部实现方式。
在一种可能的实现方式中，目标分类子类型的权重是采用如下方式确定的：
D1、根据标度法构建目标分类类型包括的所有的目标分类子类型的第一判断矩阵；所述目标分类类型为所述目标分类子类型所属的分类类型。
在一种可能的实现方式中，构建第一判断矩阵与构建第二判断矩阵的方法相同，具体详见步骤B1。
D2、求解所述第一判断矩阵的特征权重，得到所述目标分类类型包括的各个目标分类子类型的初始权重。
在一种可能的实现方式中，求解第一判断矩阵的特征权重与求解第二判断矩阵的特征权重的方法相同，具体详见步骤B2及步骤C1-C3。
D3、将所述目标分类类型包括的每个目标分类子类型的初始权重与所述目标分类子类型的状态变权相乘，得到所述目标分类子类型的变权值，所述目标分类子类型的状态变权是根据所述目标分类子类型的属性及所述目标分类子类型的状态值获得的。
在一种可能的实现方式中，目标分类子类型的状态变权的获得方法具体如下：
所述目标分类子类型的属性为反向指标或区间指标，所述目标分类子类型的状态变权的计算公式为式（21），
其中，Si1为目标分类子类型的状态变权值，umax_i为目标分类子类型预设的最大状态值,ui为目标分类子类型的状态值,umin_i为目标分类子类型的预设的最小状态值。
或，
所述目标分类子类型的属性为正向指标，目标分类子类型的状态变权的计算公式为式（22），
其中，Si2为目标分类子类型的状态变权值，umax_i为目标分类子类型预设的最大状态值,ui为目标分类子类型的状态值,umin_i为目标分类子类型的预设的最小状态值。
D4、计算所述目标分类类型包括的所有的目标分类子类型的变权值之和，得到所述目标分类类型的变权总值。
示例性的，假设目标分类类型C包括目标分类子类型c1、c2，则目标分类类型C的变权总值为目标分类子类型c1的变权值和目标分类子类型c2的变权值之和。
D5、将所述目标分类子类型的变权值除以所述目标分类类型的变权总值，得到所述目标分类子类型的权重。
目标分类子类型的权重公式为式（23），
其中，
为目标分类子类型的初始权重，Si为目标分类子类型的状态变权值；n为
目标分类类型中包括的所有目标分类子类型的个数。
根据上述的步骤D1-D5可知，首先通过标度法主观性的设置第一判断矩阵，并通过求解第一判断矩阵的特征向量获得目标分类类型中的各个目标分类子类型的初始权重，然后基于初始权重通过状态变权获得变权值，进而获得目标分类子类型的权重。适应性的调整各个目标分类子类型的权重，对于属性为反向指标，当测试值超过最小值时需进行变权计算；对正向指标，当测试值小于最大值时需对指标进行变权计算；对区间指标，当测试值介于中间值间的某一值时需进行变权计算。优化权重，能够更好的反应目标分类类型内包括的各个目标分类子类型之间的重要性。
以上为本申请实施例提供一种继电保护设备的运行状态的确定方法的一些具体实现方式，基于此，本申请还提供了对应的装置。下面将从功能模块化的角度对本申请实施例提供的装置进行介绍。
图2为本申请实施例提供的一种继电保护设备的运行状态的确定装置的结构示意图，参见图2，本实施例提供的一种继电保护设备的运行状态的确定装置200，包括：
获取模块201，用于获得继电保护设备的设备数据；
划分模块202，用于对所述设备数据按照分类类型进行划分，得到所述设备数据所属的各个目标分类子类型的数据值；
第一计算模块203，用于根据各个目标分类子类型的数据值，确定各个目标分类子类型的状态值；
第二计算模块204，用于分别计算每个目标分类子类型的状态值与所述目标分类子类型的权重的乘积，得到各个所述目标分类子类型的状态权重值；
第三计算模块205，用于计算属于同一个分类类型的目标分类子类型的状态权重值的和，得到所述分类类型的状态值；
第四计算模块206，用于将每个所述分类类型的状态值与所述分类类型的权重相乘，得到所述分类类型的状态权重值；
第五计算模块207，用于计算各个所述分类类型的状态权重值的和，得到所述继电保护设备的状态值；
确认模块208，用于基于所述继电保护设备的状态值确定所述继电保护设备的运行状态。
根据上述的一种继电保护设备的运行状态的确定装置，根据继电保护设备中所有分类类型的状态值获得继电保护设备的状态值，通过分类类型及配置的权重，有重点的区分数据的重要性，实现根据继电保护设备的状态值高效准确的确认继电保护设备的运行状态，在确定的运行状态异常时及时向用户发出预警。从而实现综合分析各个目标分类子类型的数据值，较为准确的获得继电保护设备的运行状态。
在一种可能的实现方式中，第二计算模块204，还用于根据标度法构建目标分类类型包括的所有的目标分类子类型的第一判断矩阵；所述目标分类类型为所述目标分类子类型所属的分类类型；求解所述第一判断矩阵的特征权重，得到所述目标分类类型包括的各个目标分类子类型的初始权重；将所述目标分类类型包括的每个目标分类子类型的初始权重与所述目标分类子类型的状态变权相乘，得到所述目标分类子类型的变权值，所述目标分类子类型的状态变权是根据所述目标分类子类型的属性及所述目标分类子类型的状态值获得的；计算所述目标分类类型包括的所有的目标分类子类型的变权值之和，得到所述目标分类类型的变权总值；将所述目标分类子类型的变权值除以所述目标分类类型的变权总值，得到所述目标分类子类型的权重。
所述目标分类子类型的属性为反向指标，所述目标分类子类型的状态值小于所述目标分类子类型的预设的最小状态值，所述目标分类子类型的状态变权是将所述目标分类子类型预设的最大状态值与所述目标分类子类型的状态值相加得到第一数值，并将所述第一数值除以所述目标分类子类型预设的最大状态值得到的；或者，所述目标分类子类型的状态值大于所述目标分类子类型的预设的最小状态值，则所述目标分类子类型的状态变权为1；
或，所述目标分类子类型的属性为正向指标，所述目标分类子类型的状态值小于所述目标分类子类型的预设的最大状态值，所述目标分类子类型的状态变权是将所述目标分类子类型预设的最小状态值与所述目标分类子类型的状态值相乘得到第二数值，并将所述第二数值除以所述目标分类子类型的状态值得到的；或者，所述目标分类子类型的状态值大于所述目标分类子类型预设的最大状态值，则所述目标分类子类型的状态变权为1；
或，所述目标分类子类型的类型为区间指标，所述目标分类子类型的状态值小于所述目标分类子类型的预设的最小状态值，所述目标分类子类型的状态变权是将所述目标分类子类型预设的最大状态值与所述目标分类子类型的状态值相加得到第一数值，并将所述第一数值除以所述目标分类子类型预设的最大状态值得到的；或者，所述目标分类子类型的状态值大于所述目标分类子类型的预设的最小状态值，则所述目标分类子类型的状态变权为1。
在另一种可能的实现方式中，第四计算模块206，还用于根据标度法构建所述继电保护设备中所有分类类型的第二判断矩阵；求解所述第二判断矩阵的特征权重，得到所述继电保护设备中包括的各个分类类型的权重。
在又一种可能的实现方式中，获取模块201，还用于通过预先构建的继电保护设备的数字镜像模型，获得继电保护设备的设备数据，所述数字镜像模型是通过获取保信子站上传的所述继电保护设备的设备数据，并通过数字镜像平台结合所述继电保护设备的设备数据形成的。
在再一种可能的实现方式中，第一计算模块203，还用于根据目标分类子类型的数据值，确定所述数据值所属的所述目标分类子类型预设的分段函数的阈值区间；根据所述目标分类子类型的数据值及所述阈值区间的预设公式，计算确定各个目标分类子类型的状态值。
本申请实施例还提供了对应的设备以及计算机存储介质，用于实现本申请实施例提供的方案。
其中，所述设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令或代码，所述处理器用于执行所述指令或代码，以使所述设备执行本申请任一实施例所述的一种继电保护设备的运行状态的确定方法。
所述计算机存储介质中存储有代码，当所述代码被运行时，运行所述代码的设备实现本申请任一实施例所述的一种继电保护设备的运行状态的确定方法。
本申请实施例中提到的 “第一”、“第二”（若存在）等名称中的“第一”、“第二”只是用来做名字标识，并不代表顺序上的第一、第二。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如只读存储器（英文：read-only memory，ROM）/RAM、磁碟、光盘等，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，服务器，或者诸如路由器等网络通信设备）执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。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。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述仅是本申请示例性的实施方式，并非用于限定本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种继电保护设备的运行状态的确定方法，其特征在于，包括：
获得继电保护设备的设备数据；
对所述设备数据按照分类类型进行划分，得到所述设备数据所属的各个目标分类子类型的数据值；
根据各个目标分类子类型的数据值，确定各个目标分类子类型的状态值；
分别计算每个目标分类子类型的状态值与所述目标分类子类型的权重的乘积，得到各个所述目标分类子类型的状态权重值；
计算属于同一个分类类型的目标分类子类型的状态权重值的和，得到所述分类类型的状态值；
将每个所述分类类型的状态值与所述分类类型的权重相乘，得到所述分类类型的状态权重值；
计算各个所述分类类型的状态权重值的和，得到所述继电保护设备的状态值；
基于所述继电保护设备的状态值确定所述继电保护设备的运行状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：所述设备数据包括所述继电保护设备的实时数据、所述继电保护设备的历史数据以及与所述继电保护设备类型相同的设备所共有的家族性数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分类子类型的权重是采用如下方式确定的：
根据标度法构建目标分类类型包括的所有的目标分类子类型的第一判断矩阵；所述目标分类类型为所述目标分类子类型所属的分类类型；
求解所述第一判断矩阵的特征权重，得到所述目标分类类型包括的各个目标分类子类型的初始权重；
将所述目标分类类型包括的每个目标分类子类型的初始权重与所述目标分类子类型的状态变权相乘，得到所述目标分类子类型的变权值，所述目标分类子类型的状态变权是根据所述目标分类子类型的属性及所述目标分类子类型的状态值获得的；
计算所述目标分类类型包括的所有的目标分类子类型的变权值之和，得到所述目标分类类型的变权总值；
将所述目标分类子类型的变权值除以所述目标分类类型的变权总值，得到所述目标分类子类型的权重。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分类子类型的属性为反向指标，所述目标分类子类型的状态值小于所述目标分类子类型的预设的最小状态值，所述目标分类子类型的状态变权是将所述目标分类子类型预设的最大状态值与所述目标分类子类型的状态值相乘得到第一数值，并将所述第一数值除以所述目标分类子类型预设的最大状态值得到的；或者，所述目标分类子类型的状态值大于所述目标分类子类型的预设的最小状态值，则所述目标分类子类型的状态变权为1；
或，
所述目标分类子类型的属性为正向指标，所述目标分类子类型的状态值小于所述目标分类子类型的预设的最大状态值，所述目标分类子类型的状态变权是将所述目标分类子类型预设的最小状态值与所述目标分类子类型的状态值相乘得到第二数值，并将所述第二数值除以所述目标分类子类型的状态值得到的；或者，所述目标分类子类型的状态值大于所述目标分类子类型预设的最大状态值，则所述目标分类子类型的状态变权为1；
或，
所述目标分类子类型的类型为区间指标，所述目标分类子类型的状态值小于所述目标分类子类型的预设的最小状态值，所述目标分类子类型的状态变权是将所述目标分类子类型预设的最大状态值与所述目标分类子类型的状态值相加得到第一数值，并将所述第一数值除以所述目标分类子类型预设的最大状态值得到的；或者，所述目标分类子类型的状态值大于所述目标分类子类型的预设的最小状态值，则所述目标分类子类型的状态变权为1。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类类型的权重是采用如下方式确定的：
根据标度法构建所述继电保护设备中所有分类类型的第二判断矩阵；
求解所述第二判断矩阵的特征权重，得到所述继电保护设备中包括的各个分类类型的权重。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得继电保护设备的设备数据，包括
通过预先构建的继电保护设备的数字镜像模型，获得继电保护设备的设备数据，所述数字镜像模型是通过获取保信子站上传的所述继电保护设备的设备数据，并通过数字镜像平台结合所述继电保护设备的设备数据形成的。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述分类类型包括时间性能、通信性能、运行工况和装置硬件性能中的一种或多种；
所述时间性能的目标分类子类型包括对时误差、遥信发送延时、时间顺序记录分辨率SOE、装置对时异常告警次数、装置对时异常告警次数、光纤接口发送光强、光纤接口接收光强中的一种或多种；
所述通信性能的目标分类子类型包括采样测量值SV光纤链路中断次数、面向通用对象的变电站事件GOOSE光纤链路中断次数、制造报文规范MMS网络中断次数和错误动作指令记录中的一种或多种；
所述运行工况的目标分类子类型包括装置温度、装置电源电压、中央处理器CPU温度、装置湿度、装置异常告警次数 、随机存取存储器RAM出错次数 、闪存FLASH出错次数和装置参数出错次数中的一种或多种；
所述装置硬件性能的目标分类子类型包括装置投运时间和同型号设备家族故障率中的一种或多种。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个目标分类子类型的数据值，确定各个目标分类子类型的状态值，包括：
根据目标分类子类型的数据值，确定所述数据值所属的所述目标分类子类型预设的分段函数的阈值区间；
根据所述目标分类子类型的数据值及所述阈值区间的预设公式，计算确定各个目标分类子类型的状态值。
9.一种继电保护设备的运行状态的确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获得继电保护设备的设备数据；
划分模块，用于对所述设备数据按照分类类型进行划分，得到所述设备数据所属的各个目标分类子类型的数据值；
第一计算模块，用于根据各个目标分类子类型的数据值，确定各个目标分类子类型的状态值；
第二计算模块，用于分别计算每个目标分类子类型的状态值与所述目标分类子类型的权重的乘积，得到各个所述目标分类子类型的状态权重值；
第三计算模块，用于计算属于同一个分类类型的目标分类子类型的状态权重值的和，得到所述分类类型的状态值；
第四计算模块，用于将每个所述分类类型的状态值与所述分类类型的权重相乘，得到所述分类类型的状态权重值；
第五计算模块，用于计算各个所述分类类型的状态权重值的和，得到所述继电保护设备的状态值；
确认模块，用于基于所述继电保护设备的状态值确定所述继电保护设备的运行状态。
10.一种继电保护设备的运行状态的确定设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令或代码，所述处理器用于执行所述指令或代码，以使所述设备执行权利要求1-8任意一项所述的一种继电保护设备的运行状态的确定方法。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116760851A (zh) * | 2023-08-18 | 2023-09-15 | 绛县祥信盈风力发电有限公司 | 一种用于继电保护定值单的云存储方法 |
| CN117252487A (zh) * | 2023-11-15 | 2023-12-19 | 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 | 一种基于终端验证的多粒度加权分析方法及装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107203947A (zh) * | 2017-05-22 | 2017-09-26 | 武汉大学 | 一种数字化变电站继电保护系统状态评价方法 |
| CN114400776A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-04-26 | 北京四方继保工程技术有限公司 | 基于数字镜像的变电站自动化设备状态诊断方法和系统 |
-
2023
- 2023-01-05 CN CN202310012054.9A patent/CN115688014A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107203947A (zh) * | 2017-05-22 | 2017-09-26 | 武汉大学 | 一种数字化变电站继电保护系统状态评价方法 |
| CN114400776A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-04-26 | 北京四方继保工程技术有限公司 | 基于数字镜像的变电站自动化设备状态诊断方法和系统 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116760851A (zh) * | 2023-08-18 | 2023-09-15 | 绛县祥信盈风力发电有限公司 | 一种用于继电保护定值单的云存储方法 |
| CN116760851B (zh) * | 2023-08-18 | 2023-10-17 | 绛县祥信盈风力发电有限公司 | 一种用于继电保护定值单的云存储方法 |
| CN117252487A (zh) * | 2023-11-15 | 2023-12-19 | 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 | 一种基于终端验证的多粒度加权分析方法及装置 |
| CN117252487B (zh) * | 2023-11-15 | 2024-02-02 | 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 | 一种基于终端验证的多粒度加权分析方法及装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20230203 |