一种柔直换流阀的故障定位方法和装置与流程

文档序号:37120789发布日期:2024-02-22 21:25阅读:17来源:国知局
一种柔直换流阀的故障定位方法和装置与流程

本发明涉及计算机,尤其涉及一种柔直换流阀的故障定位方法和装置。


背景技术:

1、目前,柔性直流输电工程主要为示范工程,伴随电力电子技术进步及控制技术提升,线路电压及输送容量快速增加,柔性直流应用空间不断提升。相关技术中,针对多种监测手段和各类传感器设备的运用,各类传感器本体状态监测多采用传统规则告警、定期巡检的方式,成本高且效率低,容易出现漏检和误检等问题,无法保证监测数据的准确性和可靠性;现有柔直换流阀设备智能算法监测,采用集中采集监测方式,各类监测数据占用有效带宽,造成网络堵塞或网络延迟,无法快速响应监测任务,告警时效差;集中式的计算加重了资源中心化,大量低效数据浪费了大量计算资源。


技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提供一种柔直换流阀的故障定位方法,云边端协同环境下分布式故障监测和溯源三层架构对柔直换流阀进行实时故障定位,避免出现漏检和误检的问题,降低成本,提高检测效率;通过分布式监测方式,能够提高带宽利用率,避免造成网络堵塞或网络延迟,能够快速响应检测任务,提高告警时效,降低算力需求,节约计算资源。本发明的另一个目的在于提供一种柔直换流阀的故障定位装置。本发明的再一个目的在于提供一种计算机可读介质。本发明的还一个目的在于提供一种计算机设备。

2、为了达到以上目的,本发明一方面公开了一种柔直换流阀的故障定位方法,包括:

3、获取柔直换流阀的子系统的传感器监测数据;

4、通过预先构建的残差产生器,根据传感器监测数据和获取的子系统状态估计值,生成子系统的残差结果;

5、根据预先生成的检测量阈值、残差结果和预先获取的协方差矩阵,对各子系统进行故障检测,得到系统故障范围,系统故障范围包括多个子系统;

6、通过预先构建的概率图模型,根据获取的系统故障范围内的子系统的传感器监测数据进行局部故障定位,得到故障根节点。

7、优选的,获取柔直换流阀的子系统的传感器监测数据,包括:

8、获取传感器原始数据;

9、按照预设的特征规则,对传感器原始数据进行数据预处理,得到传感器监测数据,数据预处理包括数据采样、数据去重、缺失值处理和数据归一化。

10、优选的,传感器监测数据包括本地子系统的输出矩阵、邻居子系统的输出矩阵和本地子系统的输入矩阵;

11、在通过预先构建的残差产生器,根据传感器监测数据和获取的子系统状态估计值,生成子系统的残差结果之前,还包括:

12、获取柔直换流阀的子系统的传感器历史数据和仿真数据;

13、根据传感器监测数据、传感器历史数据和仿真数据,对子系统的状态进行估计,得到子系统状态估计值;

14、根据子系统状态估计值、本地子系统的输出矩阵、邻居子系统的输出矩阵和本地子系统的输入矩阵,构建残差产生器。

15、优选的,根据预先生成的检测量阈值、残差结果和预先获取的协方差矩阵,对各子系统进行故障检测,得到系统故障范围,系统故障范围包括多个子系统,包括:

16、根据残差结果和协方差矩阵,生成检测统计量;

17、若检测统计量小于或等于检测量阈值,确定系统故障范围为空;

18、若检测统计量大于检测量阈值,确定系统故障范围为本地子系统和邻居子系统。

19、优选的,在根据预先生成的检测量阈值、残差结果和预先获取的协方差矩阵,对各子系统进行故障检测,得到系统故障范围,系统故障范围包括多个子系统之前,还包括:

20、获取每个子系统的残差观察矩阵;

21、根据残差观察矩阵,生成协方差矩阵。

22、优选的,在根据预先生成的检测量阈值、残差结果和预先获取的协方差矩阵,对各子系统进行故障检测,得到系统故障范围,系统故障范围包括多个子系统之前,还包括:

23、对每个子系统的残差观察矩阵和对应的残差结果进行卡方检验,生成子系统的检测量阈值。

24、优选的,概率图模型为有向无环图,有向无环图包括多个子系统和各个子系统之间的因果关系;

25、通过预先构建的概率图模型,根据获取的系统故障范围内的子系统的传感器监测数据进行局部故障定位,得到故障根节点,包括:

26、根据传感器检测数据,生成贝叶斯信息量指标;

27、若贝叶斯信息量指标大于预设的指标置信线,以当前的子系统为起点,延有向无环图逆向推理,直至定位到故障根节点;

28、若贝叶斯信息量指标小于或等于指标置信线,确定当前的子系统无故障。

29、本发明还公开了一种柔直换流阀的故障定位装置,包括:

30、监测数据获取单元,用于获取柔直换流阀的子系统的传感器监测数据;

31、残差结果生成单元,用于通过预先构建的残差产生器,根据传感器监测数据和获取的子系统状态估计值,生成子系统的残差结果;

32、故障检测单元,用于根据预先生成的检测量阈值、残差结果和预先获取的协方差矩阵,对各子系统进行故障检测,得到系统故障范围,系统故障范围包括多个子系统;

33、故障定位单元,用于通过预先构建的概率图模型,根据获取的系统故障范围内的子系统的传感器监测数据进行局部故障定位,得到故障根节点。

34、优选的,监测数据获取单元,具体用于获取传感器原始数据;按照预设的特征规则,对传感器原始数据进行数据预处理,得到传感器监测数据,数据预处理包括数据采样、数据去重、缺失值处理和数据归一化。

35、优选的,传感器监测数据包括本地子系统的输出矩阵、邻居子系统的输出矩阵和本地子系统的输入矩阵;

36、装置还包括:

37、训练数据获取单元,用于获取柔直换流阀的子系统的传感器历史数据和仿真数据;

38、系统状态估计单元,用于根据传感器监测数据、传感器历史数据和仿真数据,对子系统的状态进行估计,得到子系统状态估计值;

39、残差产生器构建单元,用于根据子系统状态估计值、本地子系统的输出矩阵、邻居子系统的输出矩阵和本地子系统的输入矩阵,构建残差产生器。

40、优选的,故障检测单元,具体用于根据残差结果和协方差矩阵,生成检测统计量;若检测统计量小于或等于检测量阈值,确定系统故障范围为空;若检测统计量大于检测量阈值,确定系统故障范围为本地子系统和邻居子系统。

41、优选的,装置还包括:

42、观察矩阵获取单元,用于获取每个子系统的残差观察矩阵;

43、协方差矩阵生成单元,用于根据残差观察矩阵,生成协方差矩阵。

44、优选的,装置还包括:

45、卡方检验单元,用于对每个子系统的残差观察矩阵和对应的残差结果进行卡方检验,生成子系统的检测量阈值。

46、优选的,概率图模型为有向无环图,有向无环图包括多个子系统和各个子系统之间的因果关系;

47、故障定位单元,具体用于根据传感器检测数据,生成贝叶斯信息量指标;若贝叶斯信息量指标大于预设的指标置信线,以当前的子系统为起点,延有向无环图逆向推理,直至定位到故障根节点;若贝叶斯信息量指标小于或等于指标置信线,确定当前的子系统无故障。

48、本发明还公开了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上所述方法。

49、本发明还公开了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储包括程序指令的信息,所述处理器用于控制程序指令的执行,所述处理器执行所述程序时实现如上所述方法。

50、本发明还公开了一种计算机程序产品,包括计算机程序/指令,计算机程序/指令被处理器执行时实现如上所述方法。

51、本发明获取柔直换流阀的子系统的传感器监测数据;通过预先构建的残差产生器,根据传感器监测数据和获取的子系统状态估计值,生成子系统的残差结果;根据预先生成的检测量阈值、残差结果和预先获取的协方差矩阵,对各子系统进行故障检测,得到系统故障范围,系统故障范围包括多个子系统;通过预先构建的概率图模型,根据获取的系统故障范围内的子系统的传感器监测数据进行局部故障定位,得到故障根节点,云边端协同环境下分布式故障监测和溯源三层架构对柔直换流阀进行实时故障定位,避免出现漏检和误检的问题,降低成本,提高检测效率;通过分布式监测方式,能够提高带宽利用率,避免造成网络堵塞或网络延迟,能够快速响应检测任务,提高告警时效,降低算力需求,节约计算资源。

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